본 과정은 부산시교육청 소속 학교의 인공지능.데이터사이언스 분야의 선도선생님들의 도움으로 모든 동영상이 한글 더빙 작업이 되어 있습니다.
4차산업 혁신 기술에 대한 폭 넓은 교육과 코로나로 인한 교육격차 해소를 위하여 많은 학생들이 흥미를 갖고 학습할 수 있도록 마련하였습니다.
김근태선생님, 김재우선생님, 김혜진선생님, 배창섭선생님, 변태훈선생님, 이수진선생님, 조현식선생님께 깊은 감사드립니다.
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진행중
한글더빙
[DS⑧중급]데이터 사이언스를 위한 파이썬 입문
-
코스/코스구분
데이터사이언스 / 수료 -
기관
Microsoft -
언어/번역
한글/한글더빙 -
학습 기간
중기(6~11주) -
수강 신청 기간
2018.01.01 ~ 2030.01.02 -
강좌 수강 기간
2018.01.01 ~ 2030.01.02 -
강좌 키워드
#한글더빙 #온라인실습
감사 말씀
강의소개
<학습 팁>
해당 강좌는 변수의 종류, 목록, Numpy 배열 및 Pandas DataFrames와 같은 데이터 구조를 처리하는 방법과 Python 함수 및 제어 흐름, 데이터 시각화에 대해서 설명합니다.
강좌를 수강 완료 시 파이썬 프로그래밍 실습, 파이썬 기반 AI 입문 과목에 도움이 됩니다.
Python은 다양한 애플리케이션에 사용되는 매우 강력한 프로그래밍 언어입니다. 시간이 지남에 따라 오픈 소스 언어를 둘러싼 거대한 커뮤니티는 Python과 효율적으로 작업 할 수있는 몇 가지 도구를 만들었습니다. 최근 몇 년 동안 데이터 과학을 위해 특별히 제작 된 여러 도구가 있습니다. 결과적으로 Python으로 데이터를 분석하는 것이 그 어느 때보 다 쉬워졌습니다.
이 실습 과정에서는 기본 산술 및 변수로 처음부터 시작하여 Python 목록, Numpy 배열 및 Pandas DataFrames와 같은 데이터 구조를 처리하는 방법을 배웁니다. 그 과정에서 Python 함수 및 제어 흐름에 대해 배웁니다. 또한 Python으로 데이터 시각화의 세계를 살펴보고 실제 데이터를 기반으로 자신만의 멋진 시각화를 만들 수 있습니다.
학습목록
- 기본 구문, 변수 및 유형을 포함한 Python 언어 기본 사항 살펴보기
- 일반 Python 목록 생성 및 조작
- 함수 사용 및 패키지 가져 오기
- Numpy 배열을 만들고 흥미로운 계산을 수행
- 실제 데이터에 대한 플롯 생성 및 사용자 지정
- 제어 흐름으로 스크립트를 강화하고 Pandas DataFrame에 대해 알아보기
전제조건
Excel, 데이터베이스 또는 텍스트 파일의 데이터로 작업 한 경험이 있어야합니다.
강의계획서
Section 1: Python 기초Python 세계에서 첫 발을 내딛으십시오. 다양한 데이터 유형을 발견하고 첫 번째 변수를 만듭니다.
Section 2: Python 목록
하나의 이름으로 다양한 데이터 포인트를 저장하는 첫 번째 방법을 알아보십시오. 모든 종류의 방법으로 목록을 생성, 하위 집합 및 조작합니다.
Section 3: 기능 및 패키지
Python 패키지를 가져오고 함수를 호출하여 다른 사람들의 노력을 최대한 활용하는 방법을 알아 봅니다.
Section 4: Numpy
엄청난 양의 데이터를 효율적으로 저장하고 계산을 수행하는 패키지인 Numerical Python을 사용하여 초고속 코드를 작성하십시오.
Section 5: Matplotlib
전달하려는 메시지에 따라 다양한 유형의 시각화를 만듭니다. 실제 데이터를 기반으로 복잡하고 사용자 정의된 플롯을 작성하는 방법을 알아 봅니다.
Section 6: 제어 흐름과 판단
조건부 구문을 작성하여 스크립트 실행을 조정하고 Pandas DataFrame (Python 데이터 과학의 핵심 데이터 구조)에 대해 알아보세요.
강사소개
Filip Schouwenaars
메인 코스 개발자
DataCamp
Filip은 DataCamp의 많은 대화 형 과정의 주된 과정 개발자입니다. 그의 과정과 튜토리얼은 이미 전 세계 수천 명의 학생들이 수강했습니다. DataCamp는 370 만 건 이상의 대화 형 연습을 완료 한 250,000 명 이상의 데이터 과학자를 교육했습니다.
Jonathan Sanito
수석 콘텐츠 개발자
Microsoft
Jonathan은 데이터 및 분석 온라인 교육에 주력하는 Microsoft의 콘텐츠 개발자 및 프로젝트 관리자로 일하고 있습니다. 그는 Microsoft Dynamics NAV에서 Windows Active Directory에 이르기까지 개발자 및 IT 전문가 대상 교육에 참여했습니다.
Microsoft에 오기 전에 Jonathan은 Microsoft 파트너의 컨설턴트로 일하면서 Microsoft Dynamics NAV 솔루션을 구현했습니다.
About this course
Python is a very powerful programming language used for many different applications. Over time, the huge community around this open source language has created quite a few tools to efficiently work with Python. In recent years, a number of tools have been built specifically for data science. As a result, analyzing data with Python has never been easier.
In this practical course, you will start from the very beginning, with basic arithmetic and variables, and learn how to handle data structures, such as Python lists, Numpy arrays, and Pandas DataFrames. Along the way, you’ll learn about Python functions and control flow. Plus, you’ll look at the world of data visualizations with Python and create your own stunning visualizations based on real data.
What you'll learn
- Explore Python language fundamentals, including basic syntax, variables, and types
- Create and manipulate regular Python lists
- Use functions and import packages
- Build Numpy arrays, and perform interesting calculations
- Create and customize plots on real data
- Supercharge your scripts with control flow, and get to know the Pandas DataFrame
Prerequisites
Some experience in working with data from Excel, databases, or text files.
Hide Course Syllabus
Course Syllabus
Section 1: Python BasicsTake your first steps in the world of Python. Discover the different data types and create your first variable.
Section 2: Python Lists
Get the know the first way to store many different data points under a single name. Create, subset and manipulate Lists in all sorts of ways.
Section 3: Functions and Packages
Learn how to get the most out of other people's efforts by importing Python packages and calling functions.
Section 4: Numpy
Write superfast code with Numerical Python, a package to efficiently store and do calculations with huge amounts of data.
Section 5: Matplotlib
Create different types of visualizations depending on the message you want to convey. Learn how to build complex and customized plots based on real data.
Section 6: Control flow and Pandas
Write conditional constructs to tweak the execution of your scripts and get to know the Pandas DataFrame: the key data structure for Data Science in Python.
Meet the instructors
Filip Schouwenaars
Main Course Developer
DataCamp
Filip is the main course developer behind many of DataCamp's interactive courses. His courses and tutorials were already taken by thousands of students across the world. DataCamp has trained more than 250,000 data scientists who’ve completed over 3.7 million interactive exercises.
Jonathan Sanito
Senior Content Developer
Microsoft
Jonathan works as a content developer and project manager for Microsoft focusing in Data and Analytics online training. He has worked with trainings for developer and IT pro audiences, from Microsoft Dynamics NAV to Windows Active Directory.
Before coming to Microsoft, Jonathan worked as a consultant for a Microsoft partner, implementing Microsoft Dynamics NAV solutions.