Course Outline

소개

  • Python 다용성: 데이터 분석부터 웹 크롤링까지

Python 데이터 구조 및 연산

  • 정수 및 부동 소수점
  • 문자열과 바이트
  • 튜플과 리스트
  • 사전 및 순서가 지정된 사전
  • 세트 및 냉동 세트
  • 데이터 프레임(팬더)
  • 전환

Python를 사용한 객체 지향 프로그래밍

  • 계승
  • 다형성
  • 정적 클래스
  • 정적 함수
  • 데코레이터
  • 다른

Pandas를 이용한 데이터 분석

  • 데이터 정리
  • 팬더에서 벡터화된 데이터 사용
  • 데이터 랭글링
  • 데이터 정렬 및 필터링
  • 집계 작업
  • 시계열 분석

Data Visualization

  • matplotlib로 다이어그램 그리기
  • 팬더 내에서 matplotlib 사용
  • 품질 다이어그램 만들기
  • Jupyter 노트북에서 데이터 시각화
  • Python의 기타 시각화 라이브러리

Numpy에서 데이터 벡터화

  • Numpy 배열 만들기
  • 행렬에 대한 일반적인 연산
  • ufunc 사용
  • Numpy 배열의 보기 및 브로드캐스팅
  • 루프를 방지하여 성능 최적화
  • cProfile로 성능 최적화

Python로 빅데이터 처리

  • Python을 사용하여 분산 애플리케이션 구축 및 지원
  • 데이터 저장: SQL 및 NoSQL 데이터베이스 작업
  • Hadoop 및 Spark를 사용한 분산 처리
  • 애플리케이션 확장

다른 언어로 Python 확장(또는 그 반대)

  • 씨#
  • 자바
  • C++
  • Perl
  • 기타

Python 멀티스레드 프로그래밍

  • 모듈
  • 동기화 중
  • 우선순위

Data Serialization

  • Python Pickle을 사용한 객체 직렬화

Python를 이용한 UI 프로그래밍

  • Python에서 GUI를 구축하기 위한 프레임워크 옵션
  • Tkinter
  • 퓌크트

Python 유지보수 스크립팅용

  • 예외를 올바르게 발생시키고 잡기
  • 코드를 모듈과 패키지로 구성
  • 기호 테이블 이해 및 코드에서 액세스
  • 테스트 프레임워크 선택 및 Python에서 TDD 적용

Python 웹용

  • 웹 처리용 패키지
  • 웹 크롤링
  • HTML 및 XML 구문 분석
  • 웹 양식을 자동으로 작성

요약 및 결론

Requirements

  • 초급부터 중급 프로그래밍 경험.
  • 수학과 통계에 대한 지식.
  • 데이터베이스 개념에 대한 지식.

청중

  • 개발자
  28 Hours
 

Number of participants


Starts

Ends


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

회원 평가 (7)

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