Pandas, NumPy, Matplotlib 및 Seaborn을 위한 PCED Python 시험 팁

소개

데이터 분석은 오늘날의 취업 시장에서 필수적인 기술입니다. 기업에서는 데이터에 의존하여 정보에 근거한 결정을 내립니다. 그 결과, 인증된 초급 데이터 분석가에 대한 수요가 증가했습니다. 데이터 분석가에게 가장 인기 있는 자격증은 PCED(Certified Entry-level Data Analyst with Python) 자격증입니다.

PCED는 Python을 사용한 개인의 데이터 분석 능력을 입증하는 세계적으로 인정받는 자격증입니다. 이 인증은 Pandas, NumPy, Matplotlib 및 Seaborn의 네 가지 주요 주제를 다룹니다. 이 기사에서는 PCED 인증을 준비하는 데 도움이 되는 이러한 주제에 대한 몇 가지 시험 팁을 제공합니다.

1. 판다

Pandas는 Python에서 데이터 조작 및 분석을 위해 널리 사용되는 오픈 소스 라이브러리입니다. 데이터 정리, 변환 및 분석을 수행하기 위한 데이터 구조, 도구 및 방법을 제공합니다.

팁 1: Pandas 문서에 익숙해지기
Pandas 문서는 라이브러리의 기능과 성능에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다. 문서를 숙지하면 다양한 방법과 해당 매개변수를 이해하는 데 도움이 되며 분석에 이를 더 쉽게 구현할 수 있습니다.

팁 2: 데이터 조작 및 분석 연습
Pandas를 이해하는 가장 좋은 방법은 연습을 통해서입니다. Pandas를 사용하여 가능한 한 많은 실제 문제를 해결하세요. 이는 데이터 조작 및 분석에 대한 실무 경험을 쌓고 라이브러리에 대한 이해를 높이는 데 도움이 됩니다.

코드 예:

# Import the Pandas library
import pandas as pd

# Read a CSV file into a Pandas dataframe
df = pd.read_csv('data.csv')

# Check the first few rows of the dataframe
df.head()

2. 넘파이

NumPy는 과학 컴퓨팅을 위한 기본 Python 라이브러리입니다. 다차원 배열 및 행렬에 대한 수학적 연산을 수행하기 위한 강력한 데이터 구조와 방법을 제공합니다.

팁 1: 배열 조작 및 브로드캐스팅 이해
배열 조작과 브로드캐스팅은 NumPy의 필수 개념이며, 이를 잘 이해하는 것은 PCED 시험에 매우 중요합니다. 배열 인덱싱, 슬라이싱, 재구성을 연습하여 배열 조작 기술을 향상시키세요. 또한 브로드캐스팅을 사용하여 다양한 모양의 배열에 대한 작업을 수행하는 방법을 알아보세요.

코드 예:

# Import the NumPy library
import numpy as np

# Create a 2D array
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# Select elements from the second row
arr[1, 0:2]

# Reshape the array to a 3x2 matrix
arr.reshape(3, 2)

팁 2: 범용 함수(ufuncs) 배우기
NumPy는 효율적인 데이터 처리를 위해 다양한 내장 범용 함수(ufuncs)를 제공합니다. 이러한 기능은 속도에 최적화되어 데이터 분석에 중요한 도구입니다. 일반적으로 사용되는 ufunc에는 np.mean(), np.max() 및 np.median()이 포함됩니다.

3. 맷플롯립

Matplotlib는 Python의 강력한 데이터 시각화 라이브러리입니다. 고품질 2D 및 3D 플롯과 차트를 생성하기 위한 다양한 기능을 제공합니다.

팁 1: 기본 플로팅 기능 익히기
Matplotlib의 핵심은 플롯 생성을 위한 간단한 인터페이스를 제공하는 Pyplot 모듈을 기반으로 합니다. plt.plot(), plt.scatter(), plt.bar() 등 기본 플로팅 함수를 익히고 다양한 유형의 플롯을 생성해 보세요.

팁 2: 플롯 사용자 정의 연습
Matplotlib은 플롯의 미학을 개선하기 위한 다양한 사용자 정의 옵션을 제공합니다. 여기에는 축 레이블 지정, 제목 추가, 색상 및 스타일 변경, 주석 추가가 포함됩니다. 시각적으로 매력적이고 유익한 시각화를 만들기 위해 플롯 사용자 정의를 연습해 보세요.

코드 예:

# Import the Pandas library
import pandas as pd

# Read a CSV file into a Pandas dataframe
df = pd.read_csv('data.csv')

# Check the first few rows of the dataframe
df.head()

4. 씨본

Seaborn은 Matplotlib을 기반으로 구축된 데이터 시각화 라이브러리입니다. 시각적으로 더욱 매력적인 통계 플롯 및 차트를 생성하기 위한 더 높은 수준의 인터페이스를 제공합니다.

**팁 1: Matplotlib과 Seaborn의 관계 이해
**Seaborn은 Matplotlib을 기반으로 사용하므로 Seaborn을 효과적으로 사용하려면 Matplotlib에 대한 이해가 필수적입니다. Matplotlib에서 사용할 수 있는 많은 사용자 정의 옵션을 Seaborn에서도 사용할 수 있습니다.

팁 2: 다양한 유형의 플롯 만들기 연습
Seaborn은 산점도, 선 도표, 막대 도표, 히트맵 등 다양한 도표를 제공합니다. Seaborn 사용 기술을 향상시키기 위해 이러한 플롯 작성을 연습하십시오.

코드 예:

# Import the NumPy library
import numpy as np

# Create a 2D array
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# Select elements from the second row
arr[1, 0:2]

# Reshape the array to a 3x2 matrix
arr.reshape(3, 2)

결론

PCED 인증은 데이터 분석 분야에서 경력을 쌓고자 하는 개인에게 귀중한 자산입니다. 인증을 준비하려면 Pandas, NumPy, Matplotlib 및 Seaborn이라는 네 가지 주요 주제를 잘 이해해야 합니다. 이 문서에 제공된 시험 팁을 따르고 실제 사례를 통해 연습하면 기술을 향상시키고 PCED 시험에 합격할 확률을 높일 수 있습니다. 또한 빠르게 성장하는 데이터 분석 분야에서 앞서 나가려면 이러한 라이브러리의 새로운 릴리스와 기능에 대한 최신 정보를 유지하는 것을 잊지 마십시오.

위 내용은 Pandas, NumPy, Matplotlib 및 Seaborn을 위한 PCED Python 시험 팁의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!