[HD]초보자도 쉽게 실습으로 배우는 Python 데이터분석 Part.2 - Numpy (배열 및 수치계산) 1
여기를 클릭하면, 샘플강의가 재생됩니다.
김동준 강사
강좌코드 : la_H100112
김동준 강사
- - 제이에스미디어 웹에이전시 팀장
- - 인터넷교육방송 팀장
- - 한훈직업전문학교 온라인 팀장
- - 다수의 직업훈련학교 등 강의
[HD]초보자도 쉽게 실습으로 배우는 Python 데이터분석 Part.2 - Numpy (배열 및 수치계산) 1
담당강사 : 김동준
| 강의구성 | 총 17강좌 (강의시간 : 총 ) | 수강기간 | 30일 |
|---|---|---|---|
| 강의형식 | 동영상 | 증빙서류 |
이 강좌의 80% 이상 수강 시 출력이 가능합니다. |
- 과정소개
- 본 과정은 파이썬을 이용하여 데이터 분석을 해보고자 하는 사람들을 위한 첫 입문과정입니다. 파이썬으로 데이터분석 학습을 해보고자 한다면 크게 파이썬에 대한 이해와 그리고 관련된 라이브러리인 넘파이, 판다스, 시각화 라이브러리 등을 배워야 합니다. 본 과정은 파트2 과정으로써 행렬 및 다차원배열을 지원하며 고속의 수치계산용 라이브러리 넘파이의 기본에 대해서 학습합니다.
- 학습목표
- 파이썬 기초 및 데이터분석을 위한 문법 및 주요함수 사용법 강의를 이수한 사람을 대상으로 넘파이 기본을 학습한다.
- 교육대상
- 1. 넘파이 학습에 부담을 가지는 학습자 2. 빠른 시간에 넘파이 라이브러리 기본을 배우고자 하는 자.
차시별 학습목표
- 01. 과정개요 및 넘파이 설치에 대해서 학습한다.
- 02. 넘파이 모듈 import, version, array, shape에 대해서 학습한다.
- 03. 넘파이의 type, size, ndim에 대해서 학습한다.
- 04. 지금까지 배운내용에 대해서 실습한다.
- 05. 넘파이의 size vs len 함수의 차이점을 살펴본다.
- 06. 넘파이 1차원 shape 값의 출력에 대해서 고찰한다.
- 07. 넘파이가 파이썬보다 빠른 연산처리를 수행하는 것에 대해서 살펴본다.
- 08. 지금까지 배운내용에 대해서 실습한다.
- 09. 넘파이의 중첩배열, shape 인덱스, reshape, zeros, ones에 대해서 학습한다.
- 10. 지금까지 배운내용에 대해서 실습한다.
- 11. 넘파이의 단위행렬에 대해서 살펴보고 실습을 해본다.
- 12. 넘파이의 행렬에 대해서 살펴보고 곱셈 처리에 대해서도 살펴본다.
- 13. 넘파이의 arrange 메서드에 대해서 어떤 기능을 하는지 학습한다.
- 14. 지금까지 배운내용에 대해서 실습한다.
- 15. 넘파이에서 마이너스(-1) shape 열 기준에 대해서 학습한다.
- 16. 넘파이에서 마이너스(-1) shape 행 기준에 대해서 학습한다.
- 17. 지금까지 배운내용에 대해서 실습한다.
- 참고사항
- - 수강 기간 중 언제든지 반복 수강이 가능합니다.
- - 수강 여부 : 해당 차시의 80%를 수강하면 (회색) 배경으로 표시됩니다.
- - 수강 신청 완료 후 수강할 수 있습니다.
- - 즐겨찾기 한 강좌는 MY Class에서 확인할 수 있습니다.
- 강좌 리스트
- 01. 과정개요 및 넘파이 설치 [22:32]
- 02. 넘파이 - import, version, array, shape [26:12]
- 03. 넘파이 - type, size, ndim [14:17]
- 04. 실습 [27:38]
- 05. 넘파이 - size vs len 차이점 [13:20]
- 06. 넘파이 - 1차원 shape 값은 왜 (5,) 인가요 [12:46]
- 07. 넘파이 - identical type(부제 - 넘파이는 왜 빠른가) [23:12]
- 08. 실습 [15:28]
- 09. 넘파이 - 중첩배열, shape 인덱스, reshape, zeros, ones [13:38]
- 10. 실습 [13:35]
- 11. 넘파이 - 단위행렬(identity matrix) 및 실습 [14:43]
- 12. 넘파이 - 행렬 곱셈 및 실습 [16:28]
- 13. 넘파이 - arange [21:35]
- 14. 실습 [25:36]
- 15. 넘파이 - 마이너스(-1) shape 열 기준 [23:45]
- 16. 넘파이 - 마이너스(-1) shape 행 기준 [23:59]
- 17. 실습 [24:00]