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IT·프로그래밍 ㅣ Selena

인공지능을 위한 파이썬 라이브러리 활용

총 22개의 강의 (4시간24분)

수강기간 60일

422명의 사람들이 관심을 보이고 있어요

IT·프로그래밍 ㅣ Selena

인공지능을 위한 파이썬 라이브러리 활용

총 22개의 강의 (4시간24분)

수강기간 60일

422명의 사람들이 관심을 보이고 있어요

정가

150,000원

강좌소개

우리가 배울 내용이에요!

“ 단 5개의 라이브러리로 일주일만에 파이썬 정복! ”
현업에서 실제로 활용되는 파이썬 라이브러리 사례로 이론과 실습을 학습합니다.

데이터 수집, 분석, 시각화까지!
단 5개의 라이브러리로 일주일만에 파이썬을 정복
<인공지능을 위한 파이썬 라이브러리 활용>

▣ 파이썬 라이브러리란?
파이썬 라이브러리는 전 세계의 사용자들이 만든 유용한 프로그램을 모아놓은 곳입니다.
수많은 사용자들이 커뮤니티 형성이 잘 되어있고 코드를 공유해놓아서,
서로 라이브러리의 코드를 가져다 씁니다.

데이터, 수집, 분석, 전처리, 활용까지 어떤 파이썬 라이브러리가 필요한지 캐치해서
사용할 줄 알면 어떤 자격증보다도 취업/이직의 경쟁력이 상승합니다 !

▣ 강의특징
1) 핵심적인 5개의 라이브러리를 1주일 안에 완성

NUMPY : 가장 기초가 되는 데이터 전처리 언어를 배우고 싶다면?
- 거의 모든 파이썬 머신러닝 패키지가 넘파이에 대부분 많이 의존하는 만큼 가장 중요하고 기초적인
수치계산 라이브러리, 데이터분석을 할 때 사용되는 라이브러리인 pandas와 matplotlib의 기반으로도 사용됩니다.

PANDAS : 내가 원하는 데이터를 쏙쏙 골라서 빼고 싶다면?
- 데이터를 골라쓰거나, 데이터를 변행해서 새로운 데이터로 만들거나,
여러 데이터를 합치는 기능을 전부 배울 수 있습니다.
엑셀, CSV, JSON 파일 등 다양한 소스의 데이터를 읽을 수 있게 됩니다.

Mataplotlib, Seaborn : 데이터를 통해 새로운 인사이트를 도출하고, 시각화를 하고 싶다면?
- 데이터는 가공과 처리 뿐만 아니라 보여주는 것도 매우 중요합니다.
마케팅이나 기획을 할 때 데이터 분석 및 시각화에 도움이 되는 라이브러리!

BeautifulSoup : 내가 원하는 데이터를 웹 사이트에서 전부 자동화되서 수집이 된다면?
- 필요한 데이터만 추출해서 매일마다 받아볼 수 있는 웹 데이터 수집 라이브러리, 간편하게 데이터 수집이 가능합니다.

2) 파이썬을 가장 쉽게 이해하고 적용할 수 있도록 이론과 실습을 함께 병행합니다.
- 단순히 파이썬 라이브러리만 이해한다고 해서 현업에 적용하기 어렵습니다.
실제 현업에 적용할 수 있도록 수강생 분들에게 구글 코랩 실습 파일을 전부 드립니다.
무한정으로 반복학습하여 파이썬 라이브러리를 확실히 익혀보세요.

3) 현업 데이터사이언티스트가 실제로 활용되는 파이썬 라이브러리 사례를 공유합니다.
- 뜬 구름 잡는 일반 강의에서는 절대 들을 수 없는 현업 데이터 사이언티스트의 시각
아무나 가르치는 파이썬 강의가 아니라 현업자가 데이터를 다루는 시각을 배워보세요.

3) 이런 분들에게 추천 드려요!
* 파이썬 라이브러리를 배워보고 싶은 누구나
* 현업 데이터를 활용해 의미있는 인사이트를 얻고 싶은 직장인/취준생
* 인공지능 분야로 전직하거나 도전해보고 싶은 직장인/취준생

이런 분들께 추천해요!

파이썬 라이브러리 실무 활용
현직 개발자 및 IT 취준생
인공지능 분야 취준생

커리큘럼 총 22강

인공지능을 위한 파이썬 라이브러리 활용

22강

04:24:00

1강 - 라이브러리_OT

FREE

02:00

2강 - 파이썬 라이브러리 활용_학습방법

12:00

3강 - Python과 Machine Learning

03:00

4강 - 수치계산(Numpy), 데이터처리(pandas), 데이터시각화(Matplotlib,Seaborn) 라이브러리

06:00

5강 - 웹 데이터 수집(BeautifulSoup), 머신러닝(Scikit Learn) 라이브러리

05:00

6강 - 개발자 도구(Jupyter Notebook), 구글 코랩(Google Colab)

03:00

7강 - 수치계산 라이브러리(NumPy), Numpy 배열

14:00

8강 - Numpy 배열 생성, Numpy arange와 linspace 데이터 생성, Numpy 배열 출력

14:00

9강 - Numpy 기본 연산 및 범용 함수

14:00

10강 - Numpy 인덱싱과 슬라이싱 및 크기 변경

14:00

11강 - Numpy 데이터 합치기, 쪼개기

07:00

12강 - 데이터 처리 라이브러리(Pandas) - 캐글, 타이타닉 데이터, pandas 형식 및 파일 불러오기

14:00

13강 - Pandas 데이터 내용 확인, 특정 열 선택방법, 데이터 필터링

18:00

14강 - Pandas 결측치 제거, 데이터 통계, 행과 열 추가 및 삭제, 열 이름 수정

17:00

15강 - 데이터 시각화 라이브러리(Matplotlib) 숫자입력, 축 레이블 설정, 범례 표시, 축 범위 및 선 종류 설정

17:00

16강 - 데이터 시각화 라이브러리(Matplotlib) 마커,색상,타이틀 설정, 눈금표시, 막대그래프, 산점도 및 다양한 그

24:00

17강 - 데이터 시각화 라이브러리(Seaborn) 데이터 불러오기, 선형 회귀선 있는 산점도

16:00

18강 - 데이터 시각화 라이브러리(Seaborn) 히스토그램, 커널 밀도 그래프, 범주형 데이터의 산점도, 빈도, 조인트,

14:00

19강 - 웹 데이터 수집 라이브러리(BeautifulSoup) 크롤링 이해, HTML 코드 작성, 파싱, 데이터-텍스트 변환

15:00

20강 - 웹 데이터 수집 라이브러리(BeautifulSoup) 웹 크롤링 3단계 과정, F12 URL 찾기, Request,

13:00

21강 - 웹 데이터 수집 라이브러리(BeautifulSoup) 반복문으로 일별 종가 구현

14:00

22강 - 웹 데이터 수집 라이브러리(BeautifulSoup) 일별 시세 테이블 구현

08:00

커리큘럼 전체보기

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04:24:00

1강 - 라이브러리_OT

02:00

2강 - 파이썬 라이브러리 활용_학습방법

12:00

3강 - Python과 Machine Learning

03:00

4강 - 수치계산(Numpy), 데이터처리(pandas), 데이터시각화(Matplotlib,Seaborn) 라이브러리

06:00

5강 - 웹 데이터 수집(BeautifulSoup), 머신러닝(Scikit Learn) 라이브러리

05:00

6강 - 개발자 도구(Jupyter Notebook), 구글 코랩(Google Colab)

03:00

7강 - 수치계산 라이브러리(NumPy), Numpy 배열

14:00

8강 - Numpy 배열 생성, Numpy arange와 linspace 데이터 생성, Numpy 배열 출력

14:00

9강 - Numpy 기본 연산 및 범용 함수

14:00

10강 - Numpy 인덱싱과 슬라이싱 및 크기 변경

14:00

11강 - Numpy 데이터 합치기, 쪼개기

07:00

12강 - 데이터 처리 라이브러리(Pandas) - 캐글, 타이타닉 데이터, pandas 형식 및 파일 불러오기

14:00

13강 - Pandas 데이터 내용 확인, 특정 열 선택방법, 데이터 필터링

18:00

14강 - Pandas 결측치 제거, 데이터 통계, 행과 열 추가 및 삭제, 열 이름 수정

17:00