클래스 소개
강의소개
본 과정은 Python 기초를 바탕으로 필수적으로 활용되는 Numpy와 Pandas에 대한 기초를 담은 코스 강의입니다.
파이썬 언어는 직관적입니다. 다른 언어와 다르게 데이터를 담을 수 있는 식별자를 일일이 지정하지 않아도 되고 작성 또한 간단하기 때문에 이해가 빠르고 쉽습니다.
또한 기초적이면서 필수적인 함수들을 사용하고 실습하여 이를 실무에 적용하고 학습할 수 있도록 구성하였습니다.
막연히 코딩에 대한 두려움과 어려움으로 인해 아직 시도해보지 않았다면 이 강의를 통해
가장 기초적인 작성부터 코드짜는 로직까지 직접 실습해보고 공부할 수 있습니다.
나아가 여러분이 만들어보고 싶었던 기능과 결과물에 한걸음 더 가까이 다가갈 수 있도록 준비했습니다.
시작이 가장 어렵다면, 시작 이후 가장 어려운 것은 없습니다.
다양한 가능성이 열려있는 코드의 세계로 첫발을 내딛는 순간에 파이썬만큼 편하고 쉬운 방법도 없을 것입니다.
또한 기초적이면서 필수적인 함수들을 사용하고 실습하여 이를 실무에 적용하고 학습할 수 있도록 구성하였습니다.
막연히 코딩에 대한 두려움과 어려움으로 인해 아직 시도해보지 않았다면 이 강의를 통해
가장 기초적인 작성부터 코드짜는 로직까지 직접 실습해보고 공부할 수 있습니다.
나아가 여러분이 만들어보고 싶었던 기능과 결과물에 한걸음 더 가까이 다가갈 수 있도록 준비했습니다.
시작이 가장 어렵다면, 시작 이후 가장 어려운 것은 없습니다.
다양한 가능성이 열려있는 코드의 세계로 첫발을 내딛는 순간에 파이썬만큼 편하고 쉬운 방법도 없을 것입니다.
해볼까? 라는 고민이 드는 순간에 시작을 해보는 것이 더 효율적입니다.
누구나 쉽고 알차게 배워가는 Python의 무한한 세계로 지금 참여해보세요!
기대효과
파이썬을 통해 해보고 싶은 분야에 대해 감을 잡으셨다면 남은 것은 실행 뿐입니다.
파이썬은 프로그래밍,데이터분석,머신러닝,딥러닝 뿐만 아니라 웹개발까지도 영역을 확장해 나가며 활용도가 증가하고 있습니다.
파이썬은 프로그래밍,데이터분석,머신러닝,딥러닝 뿐만 아니라 웹개발까지도 영역을 확장해 나가며 활용도가 증가하고 있습니다.
Python을 활용한 데이터 분석의 기초 과정으로
Numpy, Pandas는 가장 첫 걸음이자 마지막입니다
Numpy, Pandas는 가장 첫 걸음이자 마지막입니다
Numpy와 Pandas를 활용한
데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝까지
충분히 학습을 연장할 수 있는 기반 마련!
막연한 코딩으로 로직을 구현하는 일 없이
단순하고 효율적으로 기능을 구현하여
시간 소모를 줄이고 효율적인 코딩 완성!
강의 맛보기
수강기간 / 환불정책 안내
학습 안내- 본 클래스는 (Python) 34차시, 8시간 53분 / (Numpy&Pandas) 10차시, 4시간 분량으로 구성되어 있으며,
일 1시간(학습 30분, 실습 30분) 내외의 학습 시간을 기준으로 2주(14일) 수강시 완강이 가능한 구성입니다. - 해당 클래스는 사전 공지 없이 콘텐츠 내용, 가격, 할인 정책 등이 변동 될 수 있습니다.
(1) 학습 기간
- 기본수강기간(유료수강기간)은 최초 1개월 (30일)이며,
기본수강기간 이후부터는 무제한(무료) 학습 기간이 적용됩니다. (기본 2년, 2년 단위로 무료 연장신청) - 유/무료 수강기간 모두 동일한 환경으로 학습이 가능합니다.
- 유료수강기간은 결제일로부터 기간이 산정 되며, 결제를 완료하시면 ‘내 강의실’을 통해 확인 가능합니다.
- 이지업클래스의 사정으로 인해 수강 시작이 늦어진 경우에는 해당 일정 만큼의 수강기간이 연장됩니다.
(2) 환불 규정
- 이지업클래스의 환불규정은 아래와 같습니다.
* 전액환불- 수강 시작 후 14일 이내, 5차시 & 5%(시간) 미만 수강 시: 실 결제금액 전액환불
- 수강 시작 후 14일 이내, 10차시 & 10% 미만 시간 수강시: 실 결제금액의 2/3을 환불
- 수강 시작 후 14일 이내, 15차시 & 15% 미만 수강시: 실 결제금액의 1/3을 환불
- 요청일 기준 수강 시작 후 15일이 경과 되거나 15차시 또는 15% 이상 수강시 : 환불불가
(3) 주의 사항
- 본 강의는 상황에 따라 사전 공지나 안내 없이 할인이 조기 마감 또는 연장 될 수 있습니다.
- 천재지변, 폐업 등 서비스 중단이 불가피한 상황에는 사전 안내 없이 종료될 수 있습니다.
- 무제한 강의의 경우, 내 강의실 수강기간 연장 신청을 통해 무제한으로 연장 가능합니다.
- 구매한 무제한 강의의 연장 진행을 하지 않아 종료될 경우 복구 되지 않습니다.
- 강의 컨텐츠는 향후 이지업클래스의 사정에 따라 추가 또는 업데이트 될 수 있습니다
강사소개
김서준경력
이학학사현) ㈜유니윌부속 아이티윌 온라인사업부 팀장
현) 아이티윌 빅데이터 과정개발 강사
전) 학원 강사
전) 지엘엔터프라이즈 해외 기획팀 팀장
보유기술
SQL,Python,R,Tensorflow,Linux커리큘럼
| [쉬움주의보] 야너두 Python basic | |
| Python Basic 과정 소개 | |
| 01 Python 환경 구성 | |
| 02 Python 시작 | |
| 03 Python Basic - List 데이터 타입 | |
| 04 Python Basic - Tuple 데이터 타입 | |
| 05 Python Basic - Dict 데이터 타입 | |
| 06 Python Basic - 데이터 타입 형변환 | |
| 07 Python Basic - 연산자 | |
| 08 Python Basic - 조건절(IF) | |
| 09 Python Basic - input, random, Quiz #1 | |
| 10 Python Basic - Quiz #1 해설 | |
| 11 Python Basic - 반복절 for 구문①, Quiz #2 | |
| 12 Python Basic - Quiz #2 해설 | |
| 13 Python Basic - 반복절 while 구문, Quiz #3 | |
| 14 Python Basic - Quiz #3 해설 | |
| 15 Python Basic - 반복절 for 구문②, Quiz #4 | |
| 16 Python Basic - Quiz #4 해설 | |
| 17 Python Basic - 함수① (선언) | |
| 18 Python Basic - 함수② (호출, 파라미터와 아규먼트, 리턴) | |
| 19 Python Basic - 함수③ (args와 key args) | |
| 20 Python Basic - 복습문제, 함수④ (join, docstring) | |
| 21 Python Basic - 지역변수, 전역변수, 함수⑤ (inner) | |
| 22 Python Basic - 함수⑥ (callback, lambda) Quiz #5 | |
| 23 Python Basic - 함수⑦ (map, filter, reduce) | |
| 24 Python Basic - 함수⑧ (Decorator), Quiz #6 | |
| 25 Python Basic - Quiz #6 해설 | |
| 26 Python Basic - Class ① (선언, self, 생성자, 소멸자) | |
| 27 Python Basic - Class ② (상속, overriding) | |
| 28 Python Basic - Class ③ (mangling), Quiz #7 | |
| 29 Python Basic - Quiz #7 해설 | |
| 30 Python Basic - Class ④ (super, 다중상속, getter, setter) | |
| 31 Python Basic - Exception ① | |
| 32 Python Basic - Exception ② | |
| 33 Python Basic - Quiz, Basic Algorithm | |
| [쉬움주의보] Python Numpy, Pandas Basic | |
| Python Numpy 1 - import, 데이터 타입 | |
| Python Numpy 2 - 행렬의 연산, concatenate | |
| Python Numpy 3 - 통계, 랜덤함수 | |
| Python Pandas 1 - Series | |
| Python Pandas 2 - DataFrame | |
| Python Pandas 3 - head, tail, apply, groupby 함수 | |
| Python Pandas 4 - concat, merge 함수 | |
| Python Pandas 5 - 데이터 불러오기, 저장 | |
| Python Pandas 6 - pivot, pivot_table 함수 | |
| Python Pandas 7 - Practice, fillna |