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WEEK 1> 파이썬 제대로 설치하기
I | 강의주제 | 강의 내용 |
1 | 파이썬 특징 | 파이썬 장, 단점 설명 |
2 | 아나콘다 배포판 설치 | 배포판 설치시 유의 사항, 사용자 계정 확인 |
3 | 설치 확인 | Spyder IDE, Jupyter Notebook, Anaconda Prompt 동작 확인 |
4 | conda, pip 사용법 | 라이브러리 설치 방법 설명 |
5 | 가상환경설치 | 가상환경 개념 및 패키지 버전 관리 요령 설명 |
WEEK 2> 파이썬 여기 저기 살펴보기
I | 강의주제 | 강의 내용 |
1 | 주요 라이브러리 소개 | Numpy, pandas, matplotlib, IPython 등 |
2 | Python 터미널 모드 | Anaconda Prompot 에서 python 구동, .py 파일 실행 |
3 | IPython | IPython 기본적 사용법 설명 |
4 | Jupyter Notebook | Jupyter notebook 시작하기, 노트북 생성/저장/내보기/불러오기 |
WEEK 3> 파이썬 숨은 기능을 찾아라
I | 강의주제 | 강의 내용 |
1 | Tab completion | 명령어 입력 자동 완성 |
2 | Introspection | 명령어 검색, 사용 매뉴얼 보기 등 |
3 | IPython 사용법 | Clipboard에서 코드 실행, 터미널에서 단축키 사용, Magic command, Ctrl-C 사용하여 프로그램 실행 중지 |
4 | 그래픽 출력 생성 | Jupyter Notebook에서 matplotlib 사용하여 그래프 생성 |
WEEK 4> 파이썬 기본 문법 1
I | 강의주제 | 강의 내용 |
1 | 파이썬 코딩 기본 규칙 | 들여쓰기, 객체 개념 이해, 주석 달기 |
2 | 함수와 메소드 | 호출, 변수 입력 |
3 | Python 언어 특징 | Dynamic references, strong types |
4 | OOP | 객체지향형 프로그래밍 주요 개념 설명 |
5 | 라이브러리 불러오기 | Import 사용하여 자작 라이브러리 불러오기 |
6 | 연산자 | 각종 수학 및 비교 연산자 사용법 |
불변/가변 객체 | 불변 및 가변 객체 비교 및 사용법 설명 |
WEEK 5> 파이썬 기본 문법 2
I | 강의주제 | 강의 내용 |
1 | Scalar Type | Numeric, Bytes and Unicode, Booleans, None, Dates and times |
2 | Type casting | 타입 전환 |
3 | 조건문 | if, elif, else, ternary expression |
4 | 반복문 | for, while, pass, range |
<주요 용어 해설>
- 아나콘다 배포판: 파이썬 배포판 중의 하나. GUI를 사용하여 Python 설치 및 관리를 손쉽게 만들어 줌
- 가상환경: 파이썬 및 각종 라이브러리들의 버전 충돌 문제를 해결하기 위해 호환되는 버전들만 별도로 설치하여 사용할 수 있도록 프로젝트별로 가상환경 생성하여 사용
- 파이썬 터미널 모드: 파이썬 본체 및 각종 라이브러리 설치 경로가 사전에 지정되어 있는 DOS 창인 파이썬 터미널을 열어 스크립트 형태로 저장되어 있는 파이썬 코드 실행
- IPython: Interactive Python. 대화형식으로 파이썬 코드를 실행 가능하게 해주는 파이썬 어플리케이션
- Jupyter Notebook: 백엔드에는 IPython이 돌아가고 프론트엔드에는 notebook이라는 GUI를 통해 파이썬 코드를 셀단위로 실행
- Magic command: % 기호로 시작되는 IPython 전용 명령어인 magic command를 사용하면 파이썬 코딩을 손쉽게 할 수 있음
- Matplotlib: 파이썬에 사용되는 강력한 그래픽 라이브러리
<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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