IT활용 [HD]수치분석을 위한 Python(파이썬) 라이브러리 Part.1-1
교육시간 15시간 수강정원 1000명
학습기간 30일 / 1개월 복습기간 학습종료 후 12개월
수강신청 기간 신청기간 아님 교육기간 신청기간 아님
교육비 40,000원 고용보험 환급 비환급
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과정개요

본 강좌는 데이터의 수치 분석을 위해 사용되는 numpy, scipy 라이브러리 사용법을 익히는 강좌이며, 시각화 작업에 필요한  matplotlib와 seaborn 패키지 활용법도 함께 소개하고 있다.

 

학습목표

Numpy 를 기술통계 명령 익히기
선형 대수 기초 개념 이해하기
Matplotlib 활용
Seaborn 활용
Scipy를 이용한 확률 변수 이해하기

과정내용

1. 파이썬 기본 자료형과 컨테이너 개요
2. 컨테이너 다루기 1
3. 컨테이너 다루기 2
4. 컨테이너 다루기 3
5. 컨테이너 다루기 4
6. Numpy 소개
7. 배열 생성 함수
8. numpy 슬라이싱, 정수 배열 인덱싱, 부울 인덱싱
9. 배열 인덱싱의 유용한 기능 익히기
10. 배열 연산
11. 전치연산, 3차원 배열
12. 브로드캐스팅의 이해
13. 배열 연결(concatenate) 1
14. 배열 연결(concatenate) 2
15. 차원 축소 연산, 정렬

학습대상

빅데이터 분석 입문자
데이터 과학에 관심있는 자

차시정보

과목 [HD]수치분석을 위한 Python(파이썬) 라이브러리 Part.1-1
  1. 01 1. 파이썬 기본 자료형과 컨테이너 개요
  2. 02 2. 컨테이너 다루기 1
  3. 03 3. 컨테이너 다루기 2
  4. 04 4. 컨테이너 다루기 3
  5. 05 5. 컨테이너 다루기 4
  6. 06 6. Numpy 소개
  7. 07 7. 배열 생성 함수
  8. 08 8. numpy 슬라이싱, 정수 배열 인덱싱, 부울 인덱싱
  9. 09 9. 배열 인덱싱의 유용한 기능 익히기
  10. 10 10. 배열 연산
  11. 11 11. 전치연산, 3차원 배열
  12. 12 12. 브로드캐스팅의 이해
  13. 13 13. 배열 연결(concatenate) 1
  14. 14 14. 배열 연결(concatenate) 2
  15. 15 15. 차원 축소 연산, 정렬

과정문의

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수료기준

항목/기준 평가비중 과락기준 수료기준
진도 100 % 100 % 이상
시험 - - -
과제 - - -
총점 100% 100점 이상