OP.GG 기반 이스포츠 데이터 분석 교육 과정과 팀 프로젝트의 원본 실습 아카이브
Python · Jupyter Notebook · pandas · SQL · 머신러닝
League of Legends 경기·챔피언 데이터를 수집하고, 승패·티어·포지션·픽률을 분석한 교육 과정 산출물을 보존한 저장소입니다.
이 저장소는 부산 이스포츠 데이터 분석 교육 과정에서 작성한 수집·전처리·시각화·모델링 노트북을 원형에 가깝게 보존합니다. 최종 포트폴리오용으로 정리된 버전은 busan-esports-data-analysis 저장소에서 확인할 수 있습니다.
- OP.GG 경기·챔피언 통계 수집
- 티어·포지션별 승률과 픽률 분석
- 챔피언·선수 지표 시각화
- 경기 feature 기반 승패 예측 모델 실험
- 데이터 정합성 확인과 결과 해석
OP.GG_데이터분석과정/
└── busan_esports_project/
├── 데이터 수집·전처리 노트북
├── 챔피언·티어·포지션 분석 노트북
├── 모델링 실험
└── 발표 자료와 결과 이미지
실제 팀 발표 자료와 분석 결과 캡처는 OP.GG_데이터분석과정/busan_esports_project/에 보관되어 있습니다. 이 저장소는 학습·실험 아카이브이므로, 정제된 문제 정의·모델 결과·재현 가이드는 포트폴리오 저장소를 우선 참고합니다.
원본 교육 과정에 보존된 분석 결과 화면
python -m venv .venv
# Windows: .venv\Scripts\activate
pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn
jupyter notebook일부 노트북은 수집 시점의 원본 데이터, API 접근 정보, 로컬 파일 경로에 의존하므로 전체 재실행이 보장되지 않습니다.
이 저장소는 포트폴리오·학습 기록 열람을 위해 공개합니다. 코드·문서·이미지의 재사용, 수정, 배포는 사전 문의가 필요합니다.