제1장 데이터 분석과 오픈소스의 이해
1.1. 데이터 분석의 이해
1.2. 데이터 분석 과정
1.3. 데이터의 분류
1.4. 오픈소스 환경

제2장 데이터 분석을 위한 파이썬
2.1. 리스트와 딕셔너리
2.2. 데이터 입출력
2.3. 파이썬 문법 요소
2.4. 함수형 프로그래밍

제3장 데이터 수집과 저장
3.1. 데이터 수집이란
3.2. 데이터의 유형
3.3. 데이터 수집 방법
3.4. 데이터 저장
3.5. Pandas의 DataFrame 이해 및 활용
3.6. 개념 정리 실습

제4장 데이터 전처리
4.1. 데이터 전처리란
4.2. Pandas를 이용한 데이터 측정
4.3. Pandas를 이용한 데이터 정제
4.4. Pandas를 이용한 데이터 문제 해결
4.5. 개념 정리 실습

제5장 데이터 분석
5.1. 데이터 분석의 이해
5.2. 데이터 분석 방법론의 발전
5.3. 탐색적 데이터 분석(EDA)
5.4. 통계적 분석 방법론
5.5. 기계학습 기반 분석 방법론
5.6. 딥러닝 기반 분석 방법론

제6장 데이터 시각화
6.1. 데이터 시각화란
6.2. Matplotlib 라이브러리
6.3. 데이터 시각화 기법
6.4. 데이터 시각화 기법 및 스타일링
6.5. 고급 데이터 시각화 기법
6.6. 개념 실습 정리

제7장 정형 데이터 분석: 서울시 공공 자전거 데이터 활용
7.1. 실습 프로젝트 개요
7.2. 데이터 수집 및 전처리
7.3. 데이터 분석
7.4. 연계 분석

제8장 반정형 데이터 분석: 게시판 글 데이터 활용
8.1. 실습 프로젝트 개요
8.2. 데이터 수집
8.3. 텍스트 데이터 전처리
8.4. 키워드 분석
8.5. 텍스트 분류 및 시각화

제9장 비정형 데이터 분석: 패션 사진 데이터 활용
9.1. 실습 프로젝트 개요
9.2. 데이터 수집
9.3. VLM을 이용한 이미지 분석
9.4. LLM을 이용한 키워드 분석 및 보고서 작성

제10장 시계열 데이터 분석: 주가 데이터 활용
10.1. 실습 프로젝트 개요
10.2. 데이터 수집
10.3. 금융 시계열 분석
10.4. Prophet 기반 예측
10.5. GBRT 기반 예측