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📍 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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