NumPy의 특징과 활용 분야, NumPy 배열과 Python 리스트 비교

실제 데이터 분석에서 Pandas를 활용하여 데이터를 전처리하고 분석하는 과정

멀티인덱스와 피벗 테이블, 데이터 병합, 고급 필터링 및 변환 등의 기법

시계열 데이터 생성, 날짜 및 시간 데이터 처리, 그리고 시계열 데이터 분석 방법

그룹화(Groupby)와 데이터 병합(Merge)의 핵심 기능

결측치 처리 방법과 중복 데이터 제거 방법

데이터 선택, 필터링, 데이터 추가, 삭제, 갱신 등의 조작 방법

Pandas를 활용한 데이터 로드와 저장 방법

Series와 DataFrame을 생성하는 방법과 이를 활용한 기본 연산

Pandas의 특징, 주요 데이터 구조, 그리고 활용 사례