📍 데이터 처리 & 알고리즘

1. 데이터 처리 기본 개념과 호흡 ☑️

• 목표: 데이터 처리의 전체 과정 이해
• 내용:
  • 데이터 처리 단계: 수집 ⇒ 전처리 ⇒ 분석 ⇒ 시각화
  • 플로우차트를 사용해 전체 시각 로직화
  • 간단한 예제 코드 (Java: 배열 정렬, 평균/최소/최대값 계산하기)
  • 콘솔 출력 결과 확인

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2. 자료 구조와 기본 알고리즘 ☑️

• 목표: 데이터 분석을 위한 자료 구조 이해
• 내용:
  • 배열, 리스트, 스택, 큐, 해시맵 등 설명
  • 자료 구조별 장단점과 활용 사례
  • 정렬(Sort), 탐색(Search) 알고리즘 예제
  • 플로우차트로 동작 원리 시각화하기

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3. 데이터 전처리와 정렬/검색 알고리즘

• 목표: 실무 데이터 처리 전처리 및 검색 능력 강화
• 내용:
  • 정렬 알고리즘 비교 : 버블, 선택, 삽입, 큅, 병합
  • 검색 알고리즘: 선형, 이진
  • 코드 예제 + 데이터 처리 흐름
  • 성능 비교 그래프

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4. 파일 입출력과 데이터 읽기/쓰기

• 목표: 실제 데이터 파일 처리 경험
• 내용:
  • CSV, JSON, 텍스트 파일 읽기(Read)/쓰기(Write)
  • 데이터 필터링, 중복 제거, 정렬 적용
  • 플로우차트로 파일 ⇒ 전처리 ⇒ 분석 과정 시각화하기

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5. 데이터 변환과 집계

• 목표: 알고리즘을 적용한 데이터 처리 실습
• 내용:
  • 집계(Aggregation): 합계, 평균, 최대/최소
  • 그룹화(Group By) 개념과 예제
  • 간단한 통계 계산: 표준편차, 분산
  • 데이터 변환 플로우 차트

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6. 시각화 기초

• 목표: 분석 결과를 시각적으로 표현
• 내용:
  • 차트 종류: 막대, 선, 히스토그램, 파이차트
  • Java(JFreeChart) 또는 Python(Matplotlib)예제
  • 플로우차트로 데이터 처리 ⇒ 시각화 연결

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7. 알고리즘 심화

• 목표: 복잡한 문제 해결을 위한 알고리즘 이해
• 내용:
  • 재귀 알고리즘: 팩토리얼, 피보나치
  • 탐욕 알고리즘(Greeady) 예제
  • 분할정복(Divide & Conquer) 예제
  • 그림으로 재귀 호출 트리, 분할/합병 과정 표현

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8. 데이터 처리와 알고리즘 통합 실습

• 목표: 실제 데이터를 활용한 문제 해결
• 내용:
  • CSV 데이터에서 최대/최소 값 찾기, 조건 필터링
  • 정렬 + 검색 + 집계 알고리즘 적용
  • 전체 데이터 처리 파이프라인 플로우 차트

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9. 최적화와 시간복잡도

• 목표: 효율적인 알고리즘 작성법
• 내용:
  • 시간복잡도 O(n), O(log n) 개념
  • 정렬/검색 알고리즘 비교
  • 코드 예제와 실행 시간 측정
  • 성능 비교 차트

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10. 프로젝트/응용 사례

• 목표: 실제 데이터 처리 프로젝트 완성
• 내용:
  • 영화 평점 분석, 제고 데이터 처리 등 실습
  • 정렬 + 검색 + 집계 + 시각화 종합
  • 전체 파이프라인 그림 + 결과 차트