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파이썬 중급

중급 Python 과정은 함수형 프로그래밍, 메타 프로그래밍, 예외 처리 및 객체 지향 프로그래밍과 같은 고급 주제를 다루면서 Python에 대한 이해를 심화하도록 설계되었습니다.

(4.7) 수강평 3개

수강생 53명

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이런 걸
배워요!

  • 함수형 프로그래밍

  • 파이썬 객체지향 프로그래밍

  • 메타 프로그래밍

  • 테스팅과 예외 처리

  • 병렬 프로그래밍

  • 파이썬 그래픽 프로그래밍

  • 웹 스크래핑

  • 파이썬 데이터 분석 및 시각화

Python 중급 과정은 객체 지향 프로그래밍과 효율적인 문제 해결 및 컴퓨팅 사고를 위한 고급 데이터 구조 및 분석에 중점을 둡니다. 이러한 핵심 기술은 웹 개발, 데이터 분석 등의 복잡한 애플리케이션을 처리하는 데 필수적입니다.

학습 내용

섹션 (1) 함수와 함수형 프로그래밍

파이썬 함수의 특징을 이해하고 클로저, 이터레이터, 제너레이터, 코루틴 등 고급 기능을 구현하고 응용할 수 있습니다.

섹션 (2) 클래스와 객체

파이썬의 클래스와 객체 문법을 이해하고 다양한 형태의 객체 지향 프로그래밍을 구현할 수 있습니다.

섹션 (3) 메타 프로그래밍

런타임에 Python 코드와 클래스를 동적으로 생성, 수정 및 제어하여 프로그램 유연성과 효율성을 향상 시키는 기술을 익힐 수 있습니다.

섹션 (4) 테스팅과 예외 처리

코드 유효성 검사를 위한 강력한 테스트를 작성하고 보다 안정적이고 유지 관리가 쉬운 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.

섹션 (5) 병렬 처리

여러 작업을 동시에 또는 병렬로 실행하여 애플리케이션의 성능과 효율성을 향상 시키는 구현이 가능합니다.

섹션 (6) PyQT

Python의 PyQt 프레임워크를 사용하여 크로스 플랫폼 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 설계, 개발 기술을 갖추는 것을 목표로 합니다.

섹션 (7) 웹 스크레핑

웹 데이터 형식을 처리하고 Python 도구 및 라이브러리를 사용하여 웹 사이트에서 데이터를 추출하고 처리하는 방법을 알 수 있습니다.

섹션 (8) Numpy와 Pandas

수학적 계산, 데이터 조작, 분석 및 시각화에 대한 포괄적인 기술을 익힐 수 있습니다.

섹션 (9) Matplotlib를 이용한 시각화

Python의 Matplotlib 라이브러리를 사용하여 효과적인 데이터 표현과 스토리텔링 기술을 배우는 것을 목표로 합니다.

섹션 (10) 실전 데이터 분석 및 시각화

Python의 강력한 데이터 분석 및 시각화 도구를 사용하여 복잡한 데이터 세트를 분석, 해석 및 시각적으로 표현하는 기술을 배울 수 있습니다.

수강 전 참고 사항

실습 환경

  • 운영 체제 및 버전(OS): Windows 10,11

  • 편집 도구 : Windows Anaconda, Jupyter Notebook

  • 컴파일러 : Python 3.8

학습 자료

  • 제공하는 학습 자료 형식 (PDF)

  • 수업 시 ppt를 이용한 판서를 진행하고 이를 수업 자료(PDF)로 공유합니다.

선수 지식 및 유의사항

  • 본 과정을 듣기 위한 선수 지식 : 파이썬 기본

  • 본 강의 동영상 사양 : FPS-60, 해상도-1280*720, 오디오 샘플 레이트-44,100

  • 언제든 질문해 주시고, 강의는 새로운 기법이 나오면 수정될 수 있습니다.

  • 강의 시 배포되는 학습 자료는 수업에만 참고 하시고 무단 배포는 금합니다.

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 파이썬 기본을 수강하고 더 깊은 내용을 배우고 싶으신 분

  • 파이썬으로 다양한 응용 프로그래밍을 하고 싶으신 분

  • 기존 코드를 최적화 해서 좀 더 성능을 올려보고 싶으신 분

선수 지식,
필요할까요?

  • 파이썬 기본

김정인 강사님은 오픈소스가 중요하다며

리눅스 커널 및 딥러닝의 구현 소스를 취미 삼아 매일 분석 하는 오픈 소스 매니아 입니다.

소스를 통해 이해 한다며 무작정 소스 분석으로 모든 원리를 이해하려 하므로

수강 시 소스 폭탄에 주의 해야 합니다.

 

강의문의 : jikim@imguru.co.kr

커리큘럼

전체

94개 ∙ (21시간 40분)

수업 자료

가 제공되는 강의입니다.

  • 강의 소개

    08:12

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!