• 로그인
  • 장바구니에 상품이 없습니다.

로그인

2과목 Python 프로그래밍 심화

데이터 핸들링, 통계분석, 시각화를 위해 Numpy, Pandas, matplotlib의 기초개념과 문법의 구조를 누구나 쉽게 시작할 수 있도록 체계적으로 학습하며 실습을 통해 데이터 분석과 관련된 문법들을 데이터에 적용하는 방법들을 습득합니다.

7등록한 수강생

이번 강의에서는

Python은 목적에 맞는 데이터 분석을 손쉽게 할 수 있도록 다양한 라이브러리를 통해 데이터 전처리, 분석, 시각화 등을 수행할 수 있습니다.

본 강의에서는 데이터 핸들링, 통계분석, 시각화를 위해 Numpy, Pandas, matplotlib의 기초개념과 문법의 구조를 누구나 쉽게 시작할 수 있도록 체계적으로 학습하며 실습을 통해 데이터 분석과 관련된 문법들을 데이터에 적용하는 방법들을 습득합니다.

강의 커리큘럼

2.1 Numpy
2.1.1-1 NumPy의 개요 및 배열 ( NumPy의 개요, 배열생성하기 1 ) 00:27:13
2.1.1-2 NumPy의 개요 및 배열 ( 배열생성하기 2 ) 00:26:14
2.1.2-1 배열 연산과 인덱싱, 슬라이싱 ( 배열 연산 1 ) 00:26:37
2.1.2-2 배열 연산과 인덱싱, 슬라이싱 ( 배열 연산 2, 배열의 인덱싱과 슬라이싱 ) 00:29:49
2.1.2-3 배열 연산과 인덱싱, 슬라이싱 ( 실습테스트 ) 00:24:38
2.2 Pandas
2.2.1-1 Pandas 기초 ( Pandas의 개요, 구조적 데이터 생성하기 1 ) 00:31:23
2.2.1-2 Pandas 기초 ( 구조적 데이터 생성하기 2, 데이터 연산 ) 00:29:19
2.2.2-1 데이터 다루기 ( 데이터를 원하는데로 선택하기 ) 00:26:24
2.2.2-2 데이터 다루기 ( 데이터 통합하기 ) 00:26:26
2.2.2-3 데이터 다루기 ( 데이터 파일을 읽고 쓰기, 실습테스트 ) 00:26:04
2.3 Matplotlib
2.3.1-1 matplotlib 기초 ( Data 시각화 1 ) 00:32:34
2.3.1-2 matplotlib 기초 ( Data 시각화 2, 그래프 꾸미기 ) 00:29:36
2.3.2-1 그래프 그리기 ( 산점도, 막대그래프, 히스토그램, 파이그래프, 그래프 저장하기 ) 00:44:30
2.3.2-2 그래프 그리기 ( Pandas에서 그래프 그리기, 실습테스트 ) 00:28:15

수강 후기

0

평가
  • 5 별점0
  • 4 별점0
  • 3 별점0
  • 2 별점0
  • 1 별점0

이 강의에 대한 후기가 아직 없습니다.

수강신청하기
  • 65,000
  • 2 개월
Template Design © JSDATA. All rights reserved.
X