파이썬을 활용한 데이터분석과 IT보안
과정소개
초급자를 위해 준비한
[데이터 분석, 보안] 강의입니다.
이번 강의는 파이썬을 활용한 데이터 분석과 IT보안 영역 적용 방법을 가이드 해주는 강의입니다.
파이썬을 활용한 데이터분석과 IT보안
python 을 활용한 데이터 분석과 IT보안 영역 적용 방법을 가이드 해주는 강의입니다.
python 프로그래밍 기초부터 활용까지 파이썬을 이용해 데이터를 분류하고 표현하는 방법을 마음껏 배울 수 있습니다.
다양한 분야의 로그분석을 통해 데이터 분석을 표현하고 시스템을 구축해보세요
강의목차
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1차시 | OT |
| 2차시 | 강의자료 다운로드 |
| 3차시 | 데이터분석이란 |
| 4차시 | 데이터 분석에 필요한 것들 |
| 5차시 | 데이터 분석 활용 사례 |
| 6차시 | (외부영상) 2016내일을잡아라 - 빅데이터 전문가 |
| 7차시 | 파이썬 개요와 아나콘다 설치 |
| 8차시 | conda 활용하기 |
| 9차시 | Jupyter Notebook 소개 |
| 10차시 | Jupyter Notebook 튜토리얼 |
| 11차시 | 파이썬 개요와 아나콘다 설치 |
| 12차시 | conda 활용하기 |
| 13차시 | IDLE |
| 14차시 | 들여쓰기와 주석기능 |
| 15차시 | 변수와 숫자 연산 |
| 16차시 | 문자열 출력과 입력 |
| 17차시 | 다양한 데이터 타입(부울) |
| 18차시 | 다양한 데이터 타입(list) |
| 19차시 | 다양한 데이터 타입(tuple) |
| 20차시 | 다양한 데이터 타입(set) |
| 21차시 | 다양한 데이터 타입(dict) |
| 22차시 | 함수와 리턴 |
| 23차시 | 흐름 제어(if, elif, else) |
| 24차시 | 흐름 제어(for,range,while) |
| 25차시 | 흐름 제어(break,continue,try,except) |
| 26차시 | 파일 쓰기와 읽기 |
| 27차시 | 터틀 그래픽 다루기 |
| 28차시 | 자동화 툴을 위한 정규표현식 |
| 29차시 | 자동화 툴을 위한 정규표현식 연습문제 |
| 30차시 | VirtualBox Tutorial |
| 31차시 | 환경 소개 |
| 32차시 | 설치 방법 |
| 33차시 | IDS 및 웹 로그 데이터 발생 및 수집 |
| 34차시 | IDS 및 시스템 로그 수집 |
| 35차시 | 시스템 모니터링 도구 |
| 36차시 | 이벤트 ID 상세 분석 |
| 37차시 | 로그 효율성 높이기 |
| 38차시 | 침투 시나리오와 로그 분석 |
| 39차시 | Numpy 개요 |
| 40차시 | Numpy 배열 생성 |
| 41차시 | Numpy 자료형 |
| 42차시 | Numpy 속성 |
| 43차시 | Numpy 마스킹 |
| 44차시 | 배열 모양 바꾸기 |
| 45차시 | 배열 합치기 |
| 46차시 | 배열 나누기 |
| 47차시 | numpy 유니버셜 함수 |
| 48차시 | 카피와 뷰 |
| 49차시 | numpy와 python 연산 속도 비교 |
| 50차시 | 정리 |
| 51차시 | 통계학 기초, 정보의 시각화 |
| 52차시 | 파이 차트 |
| 53차시 | 바 차트 |
| 54차시 | 히스토그램 |
| 55차시 | 히스토그램2 |
| 56차시 | 누적도수 그래프 |
| 57차시 | 선 그래프 |
| 58차시 | 산술 평균 |
| 59차시 | 중앙값 |
| 60차시 | 최빈값 |
| 61차시 | 모집단과 표본, numpy |
| 62차시 | numpy 집합함수 |
| 63차시 | numpy 이항분포 |
| 64차시 | Pandas |
| 65차시 | Pandas Series |
| 66차시 | 연습문제 |
| 67차시 | Pandas DataFrame |
| 68차시 | 연습문제 |
| 69차시 | 데이터 정렬 |
| 70차시 | 연습문제 |
| 71차시 | 기술 요약 통계 |
| 72차시 | 연습문제 |
| 73차시 | 계층적 색인 |
| 74차시 | 연습문제 |
| 75차시 | 누락 값 처리 |
| 76차시 | 연습문제 |
| 77차시 | Pandas IO 도구들 |
| 78차시 | Pandas IO 도구들 - 실습 |
| 79차시 | 웹로그2데이터프레임 |
| 80차시 | 웹로그2데이터프레임 - 실습 |
| 81차시 | 스구일로그2데이터프레임 |
| 82차시 | 스구일로그2데이터프레임 - 실습 |
| 83차시 | 윈도우이벤트 로그2DataFrame |
| 84차시 | 윈도우이벤트 로그2DataFrame 실습 |
| 85차시 | 데이터 시각화(matplotlib) |
| 86차시 | ndarray 데이터 그리기 |
| 87차시 | 그래프 꾸미기 |
| 88차시 | 서브플롯 |
| 89차시 | 그래프 꾸미기2 |
| 90차시 | pandas 데이터 그리기 |
| 91차시 | Python 머신러닝 맛보기 |
| 92차시 | 시계열 데이터 |
| 93차시 | 리샘플링 |
| 94차시 | 보안 로그 시각화와 분석 |
| 95차시 | 웹 로그 데이터 분석 및 시각화 |
| 96차시 | 스구일 로그 데이터 분석 및 시각화 연습하기 |
| 97차시 | 시스몬 로그 데이터 분석 및 시각화 |
| 98차시 | 이메일 리포팅 |
| 99차시 | 주식 로그 시각화와 분석 |
| 100차시 | HTTP 개요 |
| 101차시 | BeautifulSoup을 사용한 HTML 분석1 |
| 102차시 | BeautifulSoup을 사용한 HTML 분석2 |
| 103차시 | 사이트 크롤링 |
| 104차시 | 사이트 크롤링-Robots_txt |
| 105차시 | 전체 사이트 크롤링 |
| 106차시 | 자연어 읽고 쓰기 |
| 107차시 | 자연어 처리 NLTK 체험하기 |
| 108차시 | Malware Traffic Analysis 사이트 분석을 통한 EK 현황 분석 |
| 109차시 | 트위터 데이터 분석을 통한 정보보안 이슈 분석 |
| 110차시 | Tweepy Tutorial |
| 111차시 | 구글 스프레드 시트를 활용한 데이터 수집 |
| 112차시 | 트위터 데이터 분석 |
| 113차시 | 구글 API로 IP 지도 그리기 |
| 114차시 | 안드로이드 권한 분석을 활용한 악성코드 탐지 개요 |
| 115차시 | 안드로이드 언패키징 |
| 116차시 | 안드로이드 권한 목록 추출 |
| 117차시 | 머신러닝을 활용한 악성코드 탐지 |