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[HD]초보자도 쉽게 실습으로 배우는 Python 데이터분석 Part.2 - Numpy (배열 및 수치계산) 1 여기를 클릭하면, 샘플강의가 재생됩니다. 김동준 강사
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강좌코드 : la_H100112
열공이

[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 수강료 34,000원 이 강좌의 80% 이상 수강 시
출력이 가능합니다.
강의수준 초급 강의에서 사용하는
프로그램 & 버전
-
담당강사
강사사진
김동준 강사
  • - 제이에스미디어 웹에이전시 팀장
  • - 인터넷교육방송 팀장
  • - 한훈직업전문학교 온라인 팀장
  • - 다수의 직업훈련학교 등 강의
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  • - 다수의 직업훈련학교 등 강의
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.

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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]
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