Python 언어 프로그래밍 교육 과정

모듈 1: Pandas를 사용한 데이터프레임 작업

• Pandas 소개
  • 기본 데이터 구조: Series와 DataFrame
• DataFrame 작업
  • 데이터 로드 및 저장 (CSV, Excel 등)
  • 기본 연산 (선택, 필터링, 인덱싱)
• 데이터 수정
  • 열 및 행 추가, 삭제
  • DataFrame 값 변경
• 데이터 집계 및 그룹화
  • GroupBy
  • 집계, 합계, 평균 등
• DataFrame 연결 및 병합
  • merge, join, concat
• 누락된 데이터 처리
  • 누락된 데이터 식별
  • 누락된 데이터 채우기 방법

모듈 2: 프로그램 실행 시간 최적화

• 최적화 소개
  • 프로그래밍에서 최적화의 중요성
• 코드 최적화
  • 효율적인 데이터 구조
  • 중복 계산 피하기
  • 루프 최적화
• Pandas 최적화
  • 연산 벡터화
  • apply와 lambda 피하기
  • 대용량 데이터 처리
• 함수 생성을 통한 코드 단순화
  • 함수 생성 및 사용
  • 코드 리팩토링

모듈 3: NumPy 라이브러리 작업

• NumPy 소개
  • 라이브러리 가져오기
  • 기본 데이터 구조: ndarray
• 배열 연산
  • 배열 생성 및 수정
  • 배열 인덱싱 및 슬라이싱
• 수학적 및 통계 함수
  • 기본 수학 연산
  • 통계 함수 및 집계 함수
• 선형 대수
  • 행렬 곱셈
  • 결정자, 역행렬
• 다차원 데이터 작업
  • 2D, 3D 및 고차원 배열
  • 배열 형태 변환
• 다른 라이브러리와의 통합

모듈 4: Python을 사용한 Excel 차트 생성

• openpyxl과 xlsxwriter 소개
• Excel에서 차트 생성
  • 단순 차트 (선형, 막대 등) 생성
  • 차트 포맷팅
• 이미지(PNG)로 차트 생성
  • matplotlib을 사용한 차트 생성
  • 차트를 PNG 파일로 저장
• 고급 Excel 차트
• 보고서 자동화
  • 차트가 포함된 자동화된 보고서 생성
  • Pandas와 openpyxl/xlsxwriter 결합