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[딥러닝 전문가 과정 DL1111] 공대형아의 데이터 시각화를 위한 파이썬 대시보드

(4.9)
17개의 수강평 ∙  274명의 수강생
공개되지 않은 강의로
수강이 제한됩니다.
지식공유자: 공대형아(신경식)
총 66개 수업 (15시간 44분)
수강기한: 
12개월
수료증: 발급
난이도: 
입문
-
초급
-
중급이상
지식공유자 답변: 미제공

초급자를 위해 준비한
[데이터 분석] 강의입니다.

데이터를 시각화하는 능력은 개발자, 연구자, 학생 누구에게나 필수적입니다. 이 강의를 통해 여러분들의 자료를 효율적으로 시각화하는 방법에 대해 알 수 있습니다.

✍️
이런 걸
배워요!
Matplotlib
Python
Data Visualization

가지각색 데이터를 가장 잘 전달하는 방법, 
데이터 시각화로 원하는 그래프를 그려보세요.

Learning 4 Deep Learning Project Curriculum

[전체화면 링크]

 

Introduction

우리가 어떤 연구를 하고 어떤 결과를 내든지 결과는 대부분 숫자로 표현됩니다. 그리고 이를 가장 잘 전달할 수 있는 방법은 이 자료를 시각화하는 것입니다. 데이터의 특징마다 적당한 그래프가 있고, 다양한 그래프를 그릴 수 있는 능력은 곧 자신이 힘들여 내놓은 결과를 가장 잘 포장하는 방법입니다.

이 강의에서는 아주 기초적인 단계에서부터 실제 논문들과 예제들을 만들어보며 다양한 데이터를 적절하게 시각화하는 방법에 대해 배웁니다. 간단한 API를 사용하는 방법만 다루지 않고 그래프를 이루는 세부요소들을 원하는 대로 설정하는 방법에 대해 깊이 다룸으로써 수강생들은 데이터만 주어진다면 언제든 원하는 그래프를 그릴 수 있게 강의를 준비했습니다.

강의뿐만 아니라 강의자료는 앞으로 여러분들이 중요한 발표자료나 논문에 쓰일 자료들을 만들 때 훌륭한 참고자료로 남을 수 있을 거라 확신합니다.

 

Characteristics

이 강의는 총 7개의 챕터로 이루어져 있으며 챕터1은 이 강의의 가장 특징적인 챕터입니다. 이 챕터1에서는 Matplotlib의 다양한 그래프에 모두 적용되는 부분들을 충분히 학습하여 시각화를 하기 위한 튼튼한 뼈대를 만듭니다. Matplotlib의 공식 홈페이지의 Matplotlib anatomy에서 보여주는 모든 부분들을 다루며 나머지 챕터에서 모두 사용할 수 있으므로 다른 강의에서는 배울 수 없는 기초지식을 배웁니다.

나머지 챕터2부터 챕터7까지는 실제 다양한 그래프들을 그리는 방법을 배웁니다. 실제 배우게 되는 내용들은 다음과 같습니다.

  • Chap.2 Line Plot
  • Chap.3 Scatter Plot
  • Chap.4 Bar Plot
  • Chap.5 Histogram
  • Chap.6 3D and Contour Plots
  • Chap.7 Other Plots
    • Imshow
    • Stem Plot
    • Box and Whisker Plot
    • Pie Plot
    • Vector Field

위의 컨텐츠들을 충분히 익힌다면 수강생들은 실제 사용되는 대부분의 시각화를 다룰 수 있게 됩니다

Visualization Examples

강의에서 만드는 실제 시각화들은 다음과 같습니다.

이런 분들께 추천드려요!

🎓
학습 대상은
누구일까요?
파이썬을 다루는 모든 분
연구자 및 개발자
수준높은 시각화를 원하는 분

안녕하세요
공대형아(신경식) 입니다.
공대형아(신경식)의 썸네일

강의 이력

  • [멋쟁이 사자처럼] 인공지능중고급과정

  • [국립기상과학원] 2022, 2023년 기상 AI 부트캠퍼

  • [삼성전기] 신입SW과정 전문반

  • [국가과학기술인력개발원] R&D 수행 역량 강화 장기 멘토링

  • [원광대학교] 원광대학교 AI 집체교육 및 AI 장단기과정

  • [한국지능정보사회진흥원] SW여성인재 교육

  • [SK m&service] 데이터 기반 의사결정

  • [한국IT비즈니스진흥협회] ICT COG Academy

  • [패스트캠퍼스] 수학적으로 접근하는 딥러닝 강사

  • [패스트캠퍼스] 한 번에 끝내는 머신러닝과 데이터분석 A-Z

  • [패스트캠퍼스] 바이트 디그리 Lv.2 Deep Learning Essentials

  • [패스트캠퍼스] 딥러닝인공지능 초격차

  • [패스트캠퍼스] 컴퓨터 공학 초격차 VER.2

     

커리큘럼 총 66 개 ˙ 15시간 44분의 수업
이 강의는 영상, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. Introduction to the Course
섹션 2. Line Plot
Lecture.2-00 Intro to Line Plot 18:30
Lecture.2-01-01 Line Plot Basics(ax plot(y), ax.plot(x, y)) 15:47
Lecture.2-01-02 Several Line Plots and VH Lines(ax.axvline, ax.axhline) 15:03
Lecture.2-02-01 Labels and Legends 14:12
Lecture.2-03-01 Line Styles and Markers 12:58
Lecture.2-04-01 Line Filling 08:28
Lecture.2-05-01 Exercise1 and Exercise2 15:05
Lecture.2-05-02 Exercise3 14:40
Lecture.2-05-03 Exercise4 and Exercise5 15:09
Lecture.2-05-04 Exercise6 and Exercise7 18:49
Lecture.2-05-05 Exercise8 10:55
섹션 3. Scatter Plot
Lecture.3-00 Intro to Bar Plot 06:42
Lecture.3-01 Scatter Plot Basics 22:42
Lecture.3-02 Advanced Markers and Legend 11:03
Lecture.3-03 Size Legend 09:09
Lecture.3-04-01 Exercise1 and Exercise 2 21:46
Lecture.3-04-02 Exercise3 15:35
섹션 4. Bar Plot
Lecture.4-00 Intro to Bar Plot 04:04
Lecture.4-01 Bar Plot Basics 16:39
Lecture.4-02 Multiple Bar Plots 11:18
Lecture.4-03 Rects Object 11:52
Lecture.4-04 Horizontal Bar Plots 09:13
Lecture.4-05-01 Exercise1 and Exercise2 17:53
Lecture.4-05-02 Exercise3 16:24
Lecture.4-05-03 Exercise4 17:14
섹션 5. Histogram
Lecture.5-00 Intro to Histogram 06:37
Lecture.5-01 Histogram Basics 13:52
Lecture.5-02 Arguments of Histogram 16:29
Lecture.5-03 Multiple Histograms 16:24
Lecture.5-04 Histogram and Gaussian KDE 10:17
Lecture.5-05 Exercises 15:28
섹션 6. 3D and Contour Plot
Lecture.6-00 Intro to 3D and Contour Plots 05:11
Lecture.6-01 3D Figure and Axes 14:00
Lecture.6-02 3D Plots with 1D Arrays 17:04
Lecture.6-03 3D Plots with 2D Arrays 21:48
Lecture.6-04 Contour Plots 18:14
Lecture.6-05 Filled and 3D Contour Plots 13:11
섹션 7. Other Plots
Lecture.7-01 Image Read and Show 19:03
Lecture.7-02 Stem Plots 13:17
Lecture.7-03 Box and Whisker Plots 13:54
Lecture.7-04 Pie Plots 18:30
Lecture.7-05 Vector Field Visualization 08:34
섹션 8. Outro to the Course
Outro to the Course 02:57
강의 게시일 : 2020년 10월 12일 (마지막 업데이트일 : 2020년 10월 12일)
수강평 총 17개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
4.9
17개의 수강평
5점
4점
3점
2점
1점
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최광성 thumbnail
5
많은 경험을 바탕으로 잘 만들어진 강의입니다. 추천합니다.
2021-01-30
endymion cheon thumbnail
5
선후기 후수강합니다! 믿고 듣는 최고의 강의! matplotlib은 이 강의로 끝낼 수 있을 것 같네요.
2020-10-15
지식공유자 공대형아(신경식)
이 강의 전에 절 알고 계셨던 분 같네요!ㅋㅋ 좋게 봐주셔서 감사합니다 :) 이 강의도 많은 도움 되길 바랍니다~!
2020-10-15
박준영 thumbnail
5
좋은강의 감사합니다!!! 너무너무너무너무너무 유익합니다 ㅎㅎ
2022-03-11
SungHwan Kim thumbnail
5
맷플롯립을 이렇게 상세하게 설명하는 강의는 없는 것 같습니다.
2021-06-24
Won Myeong Kwon thumbnail
5
1. 아직 다 듣지는 못했으나, 정말 정말 정말 좋은 강의입니다. 2. 다른 곳에서 듣기 어려운 강의입니다. 보통 너무 개론적인 내용이나 recipe만이 인터넷에 난무하는데, 그래프를 어떻게 그리고 구성하는지, 내부에서 api가 어떤 식으로 구성되어 있는지를 제대로 가르쳐 줍니다. 3. 공대형아가 pytorch나 머신러닝 등등을 모두 다 가르쳐 주면 좋겠네요ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
2020-12-09