Python 프로그래밍 교육 과정

모듈 1: Pandas를 활용한 데이터프레임 작업

• Pandas 소개
  • 기본 데이터 구조: Series와 DataFrame
• DataFrame 조작법
  • 데이터 불러오기 및 저장하기 (CSV, Excel 등)
  • 기본 연산: 선택, 필터링, 인덱싱
• 데이터 수정 방법
  • 열과 행 추가/삭제하기
  • DataFrame 내 값 변경하기
• 데이터 집계 및 그룹화
  • GroupBy 활용법
  • 합계, 평균 등 집계 계산
• 여러 DataFrame 결합 및 병합
  • merge, join, concat 사용법
• 결측값 처리 방법
  • 결측값 식별하는 법
  • 결측값 보완 기법

모듈 2: 프로그램 실행 속도 최적화

• 최적화의 개념 소개
  • 프로그래밍에서 최적화의 중요성
• 코드 최적화 방법
  • 효율적인 데이터 구조 활용법
  • 반복 연산 줄이는 전략
  • 루프 최적화 기법
• Pandas 관련 최적화 방법
  • 연산 벡터화 활용법
  • apply와 lambda 사용 피하기
  • 대규모 데이터셋 처리 전략
• 함수 활용으로 코드 간결화
  • 함수 생성 및 활용 방법
  • 코드 리팩토링 기법

모듈 3: NumPy 라이브러리 활용법

• NumPy 소개
  • 라이브러리 불러오기 방법
  • 기본 데이터 구조: ndarray
• 배열 조작법
  • 배열 생성 및 수정 방법
  • 인덱싱과 슬라이싱 활용법
• 수학 및 통계 함수 사용법
  • 기본 수치 연산 방법
  • 통계 계산 기능 활용법
• 선형대수 연산 방법
  • 행렬 곱셈 수행법
  • 행렬식 및 역행렬 계산법
• 2차원 이상의 다차원 배열 활용법
  • 2D, 3D 이상의 차원을 갖는 배열 사용법
  • 배열 형태 변환 기법
• 다른 라이브러리와의 연동 방법

모듈 4: Python을 활용한 Excel 차트 생성법

• openpyxl 및 xlsxwriter 소개
• Excel 차트 생성법
  • 선형, 막대형 등 기본 차트 제작법
  • 차트 서식 지정 방법
• PNG 이미지 형태로 차트 저장하기
  • matplotlib을 활용한 차트 생성법
  • 차트를 PNG 파일로 저장하는 방법
• 고급 Excel 차트 제작 기술
• 보고서 자동화 방법
  • 차트가 포함된 자동 생성 보고서 만들기
  • Pandas와 openpyxl/xlsxwriter 연동법