교육과정
- 데이터
- 데이터 처리
- 시각화
- 파이썬
- 프로그래밍
- 모집중
비전공자를 위한 데이터 처리와 시각화 파이썬 프로그래밍
파이썬을 활용하여 빅데이터 분석 및 개발 능력을 갖추게 함
커리큘럼
| 주제 | 내용 |
|---|---|
| 환경설정, 기초문법 OOP | - Python 소개, Python 설치, 개발 환경 설정 - Anaconda install - Conda를 이용한 Python 기반 가상환경 생성 - Jupyter Notebook 커널(Conda 가상환경) 연동 - Anaconda Jupyter Notebook Interpreter의 사용 - 컴파일, 파이썬 프로그램의 구조 - 데이터 형(data type), 연산자(Operator) - 시퀀서 자료형(str, list, tuple, Dictionary) - 제어문(if), sys.argv 사용, if문 실습, 반복문(While, for) - 함수 다루기, 함수의 인자, 지역 변수와 전역 변수, 리턴값 - 모듈과 패키지의 사용, import의 사용 - Class 선언, 클래스 멤버, 메소드 - 인스턴스 멤버, 메소드의 실습, 생성자, 소멸자, 모듈 분리 - 상속(Inheritance) - 예외처리(Exception) - Lamda 함수 이용, random 난수 발생 - 리눅스 서버 설치 및 기본 인프라 환경 구성하기 - 리눅스 환경에 대한 이해와 리눅스 서버구성 |
| 데이터 수집과 분석 | - BeautifulSoup 설정 - 웹 크롤러를 활용한 데이터의 수집 - 수집된 데이터의 저장 - Chromedriver.exe의 설정 - Selenium을 이용한 동적인 데이터 수집 - Geocoding을 이용한 좌표의 수집 - 시각화 library Matplotlib(맷플롯립) - 행렬 기반 데이터 처리 Numpy package - 데이터셋 생성 및 분석 Pandas package - Pandas package를 이요한 데이터 분석 실습 |
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(강의시간 및 요일은 변동 될 수 있습니다.)