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Python 온라인 과정으로 기술 향상하기
주제 요약
Python 과정의 이용 가능 여부 및 가격
Python 온라인 과정(e-러닝)
이 쇼케이스에서는 Python 영역과 관련된 다양한 교육 과정을 찾을 수 있습니다.
특정 Python 교육 과정이 보이지 않는다면 문의해 주세요.
Python이란 무엇인가요?
Python은 역동적이고 다재다능한 프로그래밍 언어로, 클라우드 개발자가 널리 사용하며 Google 앱 엔진, 메타프로그래밍 구조, Lisp 및 하스켈과 같은 언어의 기능 등의 기술을 지원합니다. Python은 가독성, 단순성, 데이터 과학, 머신 러닝, 웹 개발 등 다양한 분야에 걸쳐 폭넓게 활용되는 것으로 유명합니다.
Python은 오늘날 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나이며, 특히 단순성과 광범위한 라이브러리 지원으로 선호도가 높습니다. 복잡한 데이터 세트의 관리 및 분석, 워크플로 자동화, 강력한 애플리케이션 개발과 같은 작업에 매우 유용합니다.
Python 교육은 어떤 용도로 유용하나요?
Python은 데이터 과학을 위한 다용도 도구로, 데이터 조작, 분석 및 시각화를 위한 Pandas, NumPy, Scikit-Learn과 같은 강력한 라이브러리를 갖추고 있습니다. 데이터 과학, 머신 러닝 및 AI 애플리케이션에 필수적입니다.
Python을 배우면 데이터 분석, 소프트웨어 개발, AI 분야에서 경력을 쌓을 수 있는 기회가 열립니다. SQL, 머신 러닝, 데이터 시각화 등의 과정을 통해 탄탄한 기초를 다지고, 기술을 쌓고 자격증을 취득하여 커리어를 발전시킬 수 있습니다.
Python 강좌 살펴보기
- 파이썬 기초: 이 과정은 파이썬의 기초와 이를 실제 애플리케이션에 적용하는 방법을 다룹니다. 커리큘럼을 구성하는 모듈, 레슨 종료 프로젝트 및 과제에서는 Python의 데이터 연산, 문자열, 조건문, 오류 처리, 셸 스크립팅, 웹 스크래핑 및 일반적으로 사용되는 Python 웹 프레임워크를 다룹니다: Django.
- Python을 사용한 데이터 과학: Python은 인기가 높아지고 있는 범용 프로그래밍 언어입니다. 전 세계 기업들은 데이터에서 인사이트를 얻어 경쟁사보다 우위를 점하기 위해 Python을 사용하고 있습니다. 다른 Python 강좌와는 달리, 이 강좌는 데이터 과학을 위한 Python에 초점을 맞춥니다. 데이터를 저장하고 조작하는 방법과 자체 분석을 시작하는 데 유용한 도구를 배우게 됩니다.
Python 자격증은 어떻게 취득하나요?
Python 기초 자격증을 취득하려면 과정을 완료하고, 과정 요건에 따라 프로젝트를 제출하고, 프로젝트 평가 기준을 성공적으로 충족해야 합니다.
Python으로 데이터 과학 인증서를 취득하려면 과정을 완료하고, 프로젝트를 하나 이상 완료하고, 두 개의 시뮬레이션 테스트 중 하나에서 최소 60%의 점수를 받아야 합니다.
Python 과정에 대한 자세한 정보
Objectives
파이썬 기초 과정을 마치면 다음을 수행할 수 있습니다:
- Python 기본 개념 이해
- 파일 처리 및 예외 처리 기술 구현하기
- 연산자, 집합, 메서드 및 딕셔너리를 심층적으로 이해합니다
- 조건문, 루프, 함수를 구현하여 명령 실행하기
- Python Master 및 Python Django로 셸 스크립팅 수행
- Python으로 고급 웹 개발 수행
Python으로 데이터 과학 과정을 마치면 다음과 같은 내용을 배우고 이해하게 됩니다:
- 데이터 과학 프로세스, 가설 수립 및 테스트
- 데이터 랭글링, 탐색 및 시각화를 포함한 기술
- 필요한 Python 환경을 설치하는 방법
- Python 프로그래밍의 필수 개념
- NumPy를 사용하여 높은 수준의 수학적 컴퓨팅을 수행하는 방법
- SciPy를 사용하여 과학 및 기술 컴퓨팅을 수행하는 방법
- Pandas를 사용하여 데이터 분석 실행 및 조작하기
- 지도 및 비지도 학습 모델
- 웹 스크래핑을 사용해 웹사이트에서 유용한 데이터를 추출하는 방법
- Python을 Hadoop, Spark 및 MapReduce와 통합하는 방법
Who it is aimed at
- 파이썬 기초 과정은 다음을 대상으로 합니다:
소프트웨어 개발자, 기술 책임자, 아키텍트, 데이터 분석가, 웹 개발자, 머신 러닝 엔지니어, Python 관련 분야에서 기술을 향상시키거나 경력을 시작하고자 하는 프로그래밍 애호가. - 파이썬으로 데이터 과학 과정은 다음을 대상으로 합니다:
분석 분야에서 경력을 시작하려는 소프트웨어 전문가, IT 전문가 또는 졸업생, Python 작업에 관심이 있는 분석 전문가, 자신의 분야에서 데이터 과학을 적용하고자 하는 숙련된 전문가.
Contents
파이썬 기초: 연산자, 집합, 메서드, 사전을 자세히 살펴보면서 파일 및 예외 처리와 같은 Python의 기본 사항을 이해합니다. 루프, 함수, 조건문을 사용하여 명령을 실행하는 방법을 알아보세요. 또한 셸 스크립팅에 도전하고 Python Django로 고급 웹 개발에 대해 알아보고 프로젝트에 활기를 불어넣으세요.
- 파이썬기본 개념 - 구문, 변수, 데이터 유형 등 파이썬의 기본 구성 요소에 대해 알아보세요. 이 기초를 통해 간단한 프로그램을 작성하고 자신 있게 실제 문제를 해결할 수 있는 기술을 익혀 성공을 위한 발판을 마련하세요. 파이썬 프로그래밍 여정을 위한 완벽한 출발점입니다.
- 파일 처리 및 예외 처리 기술 - 데이터를 원활하게 읽고, 쓰고, 관리하는 등 Python에서 파일로 작업하는 방법을 마스터하세요. 또한 오류를 효과적으로 처리하여 프로그램이 원활하고 안정적으로 실행되도록 하는 예외 처리 기술도 배우게 됩니다. 이러한 필수 기술을 통해 보다 효율적이고 전문적인 코딩을 할 수 있습니다.
- 파이썬 장고 - 역동적이고 강력한 웹사이트를 더 빠르고 쉽게 구축할 수 있는 고급 웹 프레임워크인 파이썬 장고의 강력한 기능을 알아보세요. 전 세계 최고의 개발자들이 신뢰하는 도구를 사용하여 웹 애플리케이션을 만들고, 데이터베이스를 관리하고, 개발을 간소화하는 방법을 알아보세요.
Python을 사용한 데이터 과학: 데이터 저장, 조작, 시각화 기술을 마스터하여 데이터 과학을 강화하는 방법을 알아보세요. 강력한 라이브러리로 데이터 랭글링에 대해 알아보고, 통계 및 예측 모델링을 살펴보고, 머신 러닝 알고리즘을 구현하여 현실의 문제를 자신 있게 해결해 보세요.
- Python프로그래밍 개념 - Python 프로그래밍 개념을 마스터하면 많은 이점을 얻을 수 있습니다. 데이터 유형, 튜플, 목록, 사전을 이해하면 정보를 효율적으로 구성하고 처리할 수 있어 복잡한 데이터를 더 쉽게 관리할 수 있습니다. 기본 연산자를 사용하면 계산을 수행하고 논리를 원활하게 구현할 수 있습니다. 함수는 더 깔끔하고 재사용 가능한 코드를 작성하여 시간을 절약하고 오류를 줄이는 데 도움이 됩니다. 이러한 기술은 실제 문제를 해결하고 데이터 과학, 소프트웨어 개발, 자동화와 같은 분야에서 발전하는 데 필수적입니다.
- 지도 및 비지도 학습 모델 - 예측 및 분석을 위한 선형 및 로지스틱 회귀, 데이터 그룹화를 위한 클러스터링, 데이터 세트 단순화를 위한 차원 축소 등 Python의 지도 및 비지도 학습 모델을 살펴보세요. 또한 복잡한 데이터 작업을 쉽게 처리할 수 있도록 도와주는 K-NN 및 파이프라인 간소화 프로세스와 같은 기법에 대해서도 배울 수 있습니다. 이러한 모델은 인사이트를 확보하고 더 현명한 의사 결정을 내리는 데 핵심적인 역할을 합니다.
- Python과 다른 도구 통합하기 - Python을 Hadoop, Spark, MapReduce와 같은 강력한 도구와 통합하여 빅 데이터를 효율적으로 처리하는 방법을 알아보세요. 이 강좌에서는 Python의 유연성을 이러한 플랫폼과 결합하여 대규모 데이터 세트를 처리, 분석 및 관리함으로써 데이터 집약적인 환경에서 인사이트와 솔루션을 더 쉽게 도출하는 방법을 보여드립니다.
Prerequisites
이 Python 강좌에는 전제 조건이 없습니다.
Duration
플랫폼1년 이용권