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

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

 F Y I 

본 강의는 Learning 4 Deep Learning(L4DL)의 모든 강의와 통합된 Private Slack 채널에서 함께 운영되고 있습니다.

강의를 신청하신 뒤 섹션0: Introduction to the Course에서 가입하실 수 있습니다.

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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.