Numpy, Pandas 배워 파이썬 제대로 사용하기, 2021/7/6(화) 오후 8시 개강

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ZOOM을 사용하여 Online Live 방식으로 진행되는 강좌입니다. 

컴퓨터의 본질적인 기능은 데이터를 읽어 들여 데이터를 처리한 다음 그 결과를 데이터에 담아 출력하는 것이며, 컴퓨터에 일을 시키기 위해 사용되는 모든 프로그래밍 언어는 고유의 데이터 구조를 지니고 있다. 따라서, 코딩을 효율적으로 배울 수 있는 최상의 방법은 해당 언어의 데이터 구조를 제대로 이해하는 것입니다. 본 강의에서는 파이썬이 제공하고 있는 데이터 구조와 그 사용 방법에 대해 실습을 통해 자세히 설명 드립니다. 파이썬 자체에 내장되어 있는 기본적 데이터 구조뿐만 아니라 파이썬의 핵심적 라이브러리인 numpy pandas에 의해 제공되는 고급 데이터 구조에 대한 활용 방법에 대해 고급 사용자 레벨까지 다루고 있습니다.

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설명

개강 2021년7월6일(화) 오후 8시
일정 2021/7/6~8/10 매주 화요일 20:00-22:00 (2시간씩 6회)
장소 Online Live(ZOOM 화상 강의)

강의 시작 전에 이메일로 강의노트 및 연결 URL 전송

강사 한창호, 콴트글로벌 대표 / 경제학박사
문의 crm@quantglobal.co.kr, 02.761.8090
기타 실습을 위한 노트북 컴퓨터 지참 필수
특징 수료증 발급, 소스코드 제공

오프라인 과정 핵심을 추려 시간과 비용 절약

사후교육 강의 녹화 동영상 3개월간 제공. 강의 후 2일내 업로드됨

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Online Live 수강신청서(numpy pandas 배워 파이썬 제대로 사용하기, 2021/7/6 개강)
수강목적
사이트를 알게된 경로


WEEK 1> 내장 데이터 구조

I 강의주제 강의 내용
1 Tuple (1, 2, 3)
2 List [1, 2, 3]
3 내장 시퀀스 함수 sorted( ), zip( ), reversed( )
4 Dict {key: value}
5 Set {keys}
6 Comprehensions List Comprehensions, Set Comprehensions, Dict Comprehensions

WEEK 2> 함수

I 강의주제 강의 내용
1 Function 용도 def, return
2 변수 입력 방식 위치형 변수, 키워드형 변수
3 Namespaces, Scope, Local Functons 변수 관할 범위
4 다변량 출력 함수 다변량 출력 함수 설계
5 Functions Are Objects 함수 객체 활용 방법
6 Lambda Function 단일 명령어로 함수 구성
7 Curring 함수 변수 중 일부만 사용하는 함수
8 Generators yield 를 사용하여 iterable 객체 생성
9 Errors / Exception 에러 및 예외 사항 처리 방법

WEEK 3> numpy 기본 개념과 ndarray 구조

I 강의주제 강의 내용
1 numpy 기본 개념 Array와 List의 효율 비교
2 ndarray 구조 ndarray 개요
ndarray 생성 방법
ndarray data type
사칙연산
indexing
slicing
Boolean indexing
Fancy indexing
Transposing
Swapping axes

WEEK 4> universal functions, array-oriented programming

I 강의주제 강의 내용
1 Universal functions Unary function
Binary function
2 배열기반 프로그래밍 Expressing Conditional Logic as Array Operations
Mathematical and Statistical Methods
Methods for Boolean Arrays
Sorting
Unique
set logic

WEEK 5> Pandas 데이터 구조

I 강의주제 강의 내용
1 Series 1차원 데이터 구조
2 DataFrame 2차원 데이터 구조
3 Index Object 데이터에 인덱스를 부여하는 다양한 기법

WEEK 6> Pandas 주요 기능

I 강의주제 강의 내용
1 Reindexing 기존 인덱스로 새 인덱스로 대체하는 방법
2 Dropping 구성인자 제거 방법
3 Indexing, Selection, Filtering 인덱스 부여하여 구성인자를 선택하는 방법
4 Integer indexes 정수형 인덱스 부여 방법
5 Alignment 인덱스가 서로 다른 객체 결합
6 Mapping 각 구성인자에 대해 함수를 적용하는 방법
7 Sorting 구성인자를 기준에 따라 정렬
8 Ranking 구성인자의 순위 결정
9 Duplicate labels 동일한 레이블을 지닌 인덱스 사용 방법

<ZOOM 설치 안내>

설치 파일 다운로드: 아래 URL에서 회의용 Zoom 클라이언트 다운로드 후 설치

 

 

<ZOOM 접속 방법>

  • 이메일로 보내 드린 URL을 크롬 주소창에 복사해서 붙여 넣기

 

<수업 대상>

  • 파이썬 코딩을 실무에 적극 활용하시고 싶은 분: 머신러닝, 딥러닝, 빅데이터 분석 업무에 각종 파이썬 라이브러리를 자유자재로 활용하시고 싶은 분
  • 인공지능 관련 학위 논문 작성 중이신 분: 인공지능 전반에 걸친 조언을 수업시간과 휴식시간을 통해서 해드리고 개인적으로도 적극 도와드리겠습니다.
  • 전직 및 이직을 준비 중이신 분: 인공지능, 데이터 사이언스 및 관련 분야에 대한 각종 정보와 전직 및 이직에 대한 조언을 해드리겠습니다.
  • 금융공학, 계량경제학, 기계학습 분야에 조언이 필요하신 분: 강사의 경험과 인적 네트워크를 활용하여 적극적으로 도와드리겠습니다.

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