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수치분석을 위한 Python(파이썬) 라이브러리
5.0
62,000원
120일
강의소개

 01. 강의 소개

  본 강좌는 데이터의 수치 분석을 위해 사용되는 numpy, scipy 라이브러리 사용법을 익히는 강좌이며, 

  시각화 작업에 필요한  matplotlib와 seaborn 패키지 활용법도 함께 소개하고 있다.



 02. 본 과정에서 학습할 수 있는 것들 

   - Numpy 를 기술통계 명령 익히기

   - 선형 대수 기초 개념 이해하기

   - Matplotlib 활용

   - Seaborn 활용

   - Scipy를 이용한 확률 변수 이해하기



03. 이런분들이 수강하면 좋아요! 

   - 빅데이터 분석 입문자

   - 데이터 과학에 관심있는 자 

 

커리큘럼
수치분석을 위한 Python 라이브러리 입문 펼치기
  1. CHAPTER 01

    수치분석을 위한 Python(파이썬) 라이브러리 Part.1

    • 01 1. 파이썬 기본 자료형과 컨테이너 개요
    • 02 2. 컨테이너 다루기 1
    • 03 3. 컨테이너 다루기 2
    • 04 4. 컨테이너 다루기 3
    • 05 5. 컨테이너 다루기 4
    • 06 6. Numpy 소개
    • 07 7. 배열 생성 함수
    • 08 8. numpy 슬라이싱, 정수 배열 인덱싱, 부울 인덱싱
    • 09 9. 배열 인덱싱의 유용한 기능 익히기
    • 10 10. 배열 연산
    • 11 11. 전치연산, 3차원 배열
    • 12 12. 브로드캐스팅의 이해
    • 13 13. 배열 연결(concatenate) 1
    • 14 14. 배열 연결(concatenate) 2
    • 15 15. 차원 축소 연산, 정렬
  2. CHAPTER 02

    수치분석을 위한 Python(파이썬) 라이브러리 Part.2

    • 01 1. 배열 나누기 1
    • 02 2. 배열 나누기 2
    • 03 3. 배열 요소 추가 제거 하기
    • 04 4. 요소의 재정렬 및 3차원 axis의 이해 1
    • 05 5. 요소의 재정렬 및 3차원 axis의 이해 2
    • 06 6. numpy의 기술통계 명령 정리
    • 07 7. 난수 발생 및 데이터 샘플링
    • 08 8. 균일 분포의 난수 생성, 정규 분포 난수 생성, 정수 난수 생성
    • 09 9. 정수 데이터 카운팅
    • 10 10. Matplotlib 패키지 1
    • 11 11. Matplotlib 패키지 2
    • 12 12. Matplotlib 패키지 3
    • 13 13. Matplotlib 패키지 4
    • 14 14. Matplotlib 패키지 5
    • 15 15. Matplotlib 패키지 6
    • 16 16. Matplotlib 패키지 7
수치분석을 위한 Python 라이브러리 심화 펼치기
  1. CHAPTER 01

    수치분석을 위한 Python 라이브러리 Part3

    • 01 1. sum, product 수학기호
    • 02 2. Numpy를 이용한 선형 대수 기초 1
    • 03 3. Numpy를 이용한 선형 대수 기초 2
    • 04 4. Numpy를 이용한 선형 대수 기초 3
    • 05 5. 벡터의 기하학적 의미 1
    • 06 6. 벡터의 기하학적 의미 2
    • 07 7. 기하학 : 스칼라와 벡터의 곱, 단위벡터
    • 08 8. 기하학 : 벡터의 합 1
    • 09 9. 기하학 : 벡터의 합 2
    • 10 10. 기하학 : 벡터의 차, Word2Vec
    • 11 11. 가중합, 가중평균, 선형회귀모형
    • 12 12. 최적화의 개념
    • 13 13. 수치적 최적화, SGD 알고리즘의 이해
    • 14 14. SGD를 이용한 최적화 과정
    • 15 15. Scipy를 이용한 최적화 방법
  2. CHAPTER 02

    수치분석을 위한 Python 라이브러리 Part4

    • 01 1. Scipy의 하위 모듈의 구성 및 stats 모듈
    • 02 2. 확률분포 객체 메소드 및 Seaborn 패키지
    • 03 3. Seaborn을 이용한 데이터 분포 시각화 하기 1
    • 04 4. Seaborn을 이용한 데이터 분포 시각화 하기 2
    • 05 5. Scipy를 이용한 베르누이 분포 시뮬레이션 1
    • 06 6. Scipy를 이용한 베르누이 분포 시뮬레이션 2
    • 07 7. barplot(), pointplot(), pandas의 stack(), reset_index(), set_index()
    • 08 8. Scipy를 이용한 이항분포 시뮬레이션
    • 09 9. Scipy를 이용한 카테고리 분포 시뮬레이션 1
    • 10 10. Scipy를 이용한 카테고리 분포 시뮬레이션 2
    • 11 11. Scipy를 이용한 다항 분포 시뮬레이션 1
    • 12 12. Scipy를 이용한 다항 분포 시뮬레이션 2
    • 13 13. Scipy를 이용한 다항 분포 시뮬레이션 3
    • 14 14. Scipy를 이용한 정규 분포 시뮬레이션 1
    • 15 15. Scipy를 이용한 정규 분포 시뮬레이션 2
    • 16 16. Scipy를 이용한 스튜던트 t분포 이해
수강후기

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