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코스 개요

개요

  • 데이터 분석부터 웹 크롤링까지: 파이썬의 다양한 활용 가능성

파이썬 데이터 구조 및 연산

  • 정수와 실수 처리
  • 문자열 및 바이트 처리
  • 튜플과 리스트 활용
  • 딕셔너리와 순서가 유지되는 딕셔너리 사용법
  • 집합과 불변 집합 연산
  • 데이터 프레임 작업 (pandas 활용)
  • 자료형 간 변환 기법

파이썬 객체 지향 프로그래밍

  • 상속 개념 이해하기
  • 다형성의 원리와 적용
  • 정적 클래스 활용법
  • 정적 함수 생성 및 사용 방법
  • 데코레이터를 활용한 코드 확장
  • 기타 관련 주제들

Pandas를 활용한 데이터 분석

  • 불완전하거나 결측된 데이터 정리하기
  • Pandas에서 벡터화된 연산 기법 사용하기
  • 데이터 재가공 및 가다듬기 전략
  • 정렬 및 필터링을 통한 데이터 추출 방법
  • 집계 함수를 활용한 통계 계산하기
  • 시계열 데이터 분석 기법

데이터 시각화 기술

  • matplotlib을 이용한 도표 생성 방법
  • Pandas와 연동된 matplotlib 활용법
  • 가독성 높은 그래프 설계 기법
  • Jupyter 노트북에서 데이터 시각화하는 법
  • 기타 파이썬 기반 시각화 라이브러리 소개

Numpy를 이용한 벡터 연산 처리

  • Numpy 배열 생성법
  • 행렬에 대한 기본 연산 수행 방법
  • ufunc 사용법과 효과적인 활용 전략
  • Numpy 배열 내 뷰 및 브로드캐스팅 적용 방식
  • 반복문 최소화를 통한 프로그램 성능 향상 방법
  • cProfile을 활용해 코드 최적화하기

대규모 데이터 처리를 위한 파이썬 활용법

  • 분산 시스템 구축 및 운영에 파이썬 적용하기
  • SQL 및 NoSQL 데이터베이스와의 연동 방법
  • Hadoop 및 Spark를 이용한 분산 처리 기법
  • 애플리케이션 확장성 증대 전략

다른 언어와의 상호 연동: 파이썬 활용 및 역활용

  • C# 언어와의 협업 방법
  • 자바 기반 애플리케이션과 통합하기
  • C++ 코드를 파이썬에서 호출하는 기술
  • Perl 스크립트와 연동 시 고려사항들
  • 기타 언어들과의 연동 사례 소개

파이썬 멀티스레드 프로그래밍

  • 멀티스레드 관련 모듈 설명
  • 스레드 동기화 기법 이해하기
  • 작업 우선순위 설정 방법

데이터 직렬화 처리 기술

  • Pickle 모듈을 이용한 객체 시리얼라이제이션 기법

파이썬 GUI 개발 입문

  • GUI 제작에 적합한 프레임워크 소개
    • Tkinter 활용법
    • PyQt를 이용한 고급 인터페이스 개발 방법

유지보수 스크립트 제작에 필요한 파이썬 지식

  • 예외 처리 구문의 올바른 사용법
  • 모듈 및 패키지를 활용해 코드 체계화하기
  • 심볼 테이블 이해와 코드 내 접근 방법
  • 테스트 프레임워크 선택법과 TDD 적용 전략

웹 애플리케이션 개발을 위한 파이썬 활용 기술

  • 웹 처리를 지원하는 패키지 소개
  • 자동화된 웹 크롤링 기법
  • HTML 및 XML 문서 파싱 기술
  • 웹 폼 자동 작성 스크립트 개발 방법

마무리 및 향후 학습 방향

요건

  • 초급에서 중급 수준의 프로그래밍 경험이 필요합니다
  • 수학 및 통계학에 대한 기본 지식이 있어야 합니다
  • 데이터베이스 관련 개념에 대한 이해가 요구됩니다

대상 수강생

  • 개발자들
 28 시간

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (7)

예정된 코스

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