1장 개발 환경 구축 및 데이터 분석 개요
1.1 Python 개발 환경
1.2 필수 라이브러리 설치 및 소개
1.3 데이터 분석 프로세스 이해
1.4 실습 환경 점검


2장 NumPy 기반 데이터 처리
2.1 ndarray 구조 이해
2.2 배열 생성 및 초기화
2.3 벡터 연산 및 브로드캐스팅
2.4 인덱싱 / 슬라이싱 / Boolean Indexing
2.5 수학 및 통계 연산
2.6 행렬 연산 및 선형대수
2.7 성능 비교 (NumPy vs Python 리스트)


3장 Pandas 데이터 분석
3.1 Series / DataFrame 구조
3.2 데이터 로딩 (CSV, Excel, JSON)
3.3 데이터 탐색 (EDA)
3.4 데이터 정제
3.5 데이터 조작
3.6 그룹 연산
3.7 데이터 병합
3.8 시계열 데이터 처리


4장 Matplotlib 시각화
4.1 Matplotlib 개요 및 구조
4.2 기본 그래프
4.3 그래프 스타일링
4.4 고급 시각화
4.5 파일 저장 및 출력


5장 Seaborn 통계 시각화
5.1 Seaborn 개요 및 스타일 설정
5.2 분포 시각화
5.3 관계 시각화
5.4 범주형 데이터 분석
5.5 상관관계 분석
5.6 FacetGrid와 다변수 시각화


6장 OpenCV 이미지 및 영상 처리
6.1 OpenCV의 개요
6.2 이미지 입출력
6.3 색상 공간 변환 (RGB, Gray)
6.4 이미지 변환
6.5 필터링 및 노이즈 제거
6.6 엣지 검출 (Canny)
6.7 형태학적 처리
6.8 영상 처리


7장 YOLOv8 객체 탐지 및 실무 적용
7.1 객체 탐지 개념
7.2 YOLOv8 구조 이해
7.3 모델 사용법
7.4 결과 분석
7.5 커스텀 학습
7.6 실시간 객체 탐지
7.7 실무 응용


8장 데이터 전처리 및 통합 프로젝트
8.1 데이터 전처리
8.2 통합 프로젝트 - 판매 데이터 분석
8.3 통합 프로젝트 - 이미지 분석
8.4 통합 프로젝트 - 객체 탐지 시스템

부록. 파이썬 주요 라이브러리 치트시트