Part 1. 기온 공공데이터
 Unit 1 기온 데이터 분석 시작하기
  1 기온 공공데이터 살펴보기
  2 CSV 파일이란
  3 데이터 분석에 필요한 환경 만들기
 Unit 2 서울의 기온 데이터 분석하기
  1 CSV 파일에서 데이터 읽어오기 
  2 데이터 출력하기
  3 헤더 저장하기
  4 기온 공공데이터에 질문하기
 Unit 3 서울이 가장 더웠던 날은 언제였을까
  1 질문 다듬기
  2 문제 해결 방법 구상하기
  3 파이선 코드로 구현하기

Part 2. 데이터 시각화 기초
 Unit 4 기본 그래프 그리기
  1 ’matplotlib 라이브러리‘란?
  2 기본 그래프 그리기
  3 그래프에 옵션 추가하기
 Unit 5 내 생일의 기온 변화를 그래프로 그리기
  1 데이터에 질문하기
  2 데이터 시각화하기
  3 날짜 데이터 추출하기
 Unit 6 기온 데이터를 다양하게 시각화하기
  1 데이터에 질문하기
  2 히스토그램
  3 기온 데이터를 히스토그램으로 표현하기
  4 기온 데이터를 상자 그림으로 표현하기

Part 3. 인구 공공데이터
 Unit 7 우리 동네 인구 구조 시각화하기
  1 인구 공공데이터 내려받기
  2 인구 데이터 살펴보고 질문하기
  3 우리 동네 인구 구조 시각화하기
 Unit 8 인구 구조를 다양한 형태로 시각화하기
  1 막대그래프 그리기
  2 항아리 모양 그래프 그리기
 Unit 9 우리 동네 인구 구조를 파이 차트로 나타내기
  1 제주도에는 여성의 비율이 더 높을까 
  2 혈액형 비율 표현하기
  3 제주도의 성별 인구 비율 표현하기
 Unit 10 우리 동네 인구 구조를 산점도로 나타내기
  1 꺾은선 그래프로 표현하기
  2 막대그래프로 표현하기
  3 산점도로 표현하기
  4 scatter() 함수로 표현하기
  5 버블 차트로 표현하기
  6 제주도의 연령대별 성별 비율을 산점도로 표현하기
 
Part 4. 대중교통 데이터 프로젝트
 Unit 11 대중교통 데이터 시각화하기
  1 대중교통 데이터 내려받기
  2 지하철 유무임별 이용현황 데이터 정제하기
  3 유임 승차 비율이 가장 높은 역은 어디일까
  4 유무임 승하차 인원이 가장 많은 역은 어디일까
  5 모든 역의 유무임 승하차 비율은 어떻게 될까
 Unit 12 지하철 시간대별 데이터 시각화하기
  1 지하철 시간대별 이용 현황 데이터 정제하기
  2 출근시간대 사람들이 가장 많이 타고 내리는 역은 어디일까
  3 밤 11시에 사람들이 가장 많이 타는 역은 어디일까
  4 시간대별로 사람들이 가장 많이 타고 내리는 역은 어디일까
  5 모든 지하철역에서 시간대별 승하차 인원을 모두 더하면

Part 5. 파이썬 데이터 분석 라이브러리를 활용한 프로젝트
 Unit 13 숫자 데이터를 쉽게 다루게 돕는 numpy 라이브러리
  1 matplotlib 홈페이지
  2 numpy 라이브러리 시작하기
  3 numpy 라이브러리를 활용해 그래프 그리기
  4 numpy array 생성하기
  5 numpy array의 다양한 활용
 Unit 14 numpy를 활용한 나만의 프로젝트 만들기
  1 관심 있는 데이터 찾기
  2 데이터 살펴보며 질문하기
  3 질문을 명확한 문제로 정의하기
  4 알고리즘 설계하기
  5 알고리즘을 코드로 표현하기
 Unit 15 테이블 형태의 데이터를 쉽게 다루도록 도와주는 pandas 라이브러리
  1 위키피디아 데이터 엑셀로 저장하기
  2 pandas란
  3 데이터 프레임 기초
  4 pandas로 인구 구조 분석하기

부록: 파이썬 병아리반
 1 출력과 입력 그리고 변수
 2 연산자 사용하기
 3 함수 불러오기
 4 반복과 선택
 5 순서 있는 저장 공간 리스트