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[PL 0303] 데이터 시각화를 위한 파이썬 - 맷플롯립 마스터 클래스

맷플롯립 라이브러리를 이용한 데이터 시각화를 다루는 강의입니다.

52명 이 수강하고 있어요.

matplotlib
2025년
파이썬
데이터시각화
마스터과정
MatplotlibPython인공지능(AI)

이런 걸 배울 수 있어요

  • Python

  • Matplotlib

  • Data Visualization

NOTICE

본 강의는 인공지능 특화 커리큘럼 All about AI의 pre-semester(본 학기 전 사전 준비 학기)에 속한 강의이며,

데이터 처리 라이브러리 NumPy, Matplotlib, Pandas 중
데이터 시각화의 핵심적인 Matplotlib를 다루는 강의입니다.

Miro Link: https://miro.com/app/board/uXjVNJ8PZSs=/?share_link_id=801072444784

All About AI에 대한 소개는 오리엔테이션 강의를 참고해주세요.

파이썬을 이용한 데이터 시각화의 핵심 Matplotlib!

파이썬 세상에서 Matplotlib은 데이터 시각화의 de facto standard인 라이브러리입니다.

NumPy와 마찬가지로 한 번 제대로 배워놓으면, 앞으로 어떤 분야를 배우든지 톡톡히 도움이 되는 라이브러리입니다.

본 강의에서는 Matplotlib을 다른 어떤 교육자료보다 완벽하게 배웁니다.

체계적인 구성과 객체 지향 관점에서의 Matplotlib!

본 강의는 4개의 파트와 18개의 챕터로 이루어져 있습니다.

Part.I Matplotlib Preview

Chap1 Visualization Preview with PyPlot Interfaces

Chap2 Visualization Preview with OOP Interfaces

Part.II Matplotlib Anatomy

Chap3 Matplotlib Anatomy Prerequisites

Chap4 Figure Objects

Chap5 Axes Objects

Chap6 Text Objects

Chap7 Spines, Ticks and Grids

Chap8 Axis Objects and Legends

Chap9 Colormaps and Colorbars

Chap10 rcParams and Styles

Chap11 Transformations

Part.III Plotting APIs

Chap12 Pairwise Data Visualizations

Chap13 Statistical Distributions Visualizations

Chap.14 Gridded Data Visualizations

Chap.15 3D Data Visualizations

Part.IV Visualization Hands-on Practices

Chap.16 EDA on the Iris Species

Chap.17 MNIST Classification

Chap.18 EDA on the London Bike Sharing


다음은 목표를 이루기 위해 배워야 하는 내용을 설명하기 위해 파트를 역순으로 소개합니다.

Part.IV Visualization Hands-on Practices

최종적으로 본 강의를 통해 데이터를 우리가 원하는대로 시각화하는 능력을 배웁니다.

이 목표에 맞게, 마지막 Part.VI에서는 머신러닝에서 가장 많이 사용되는 데이터를 처리하여 시각화하는 연습을 진행합니다.

다음은 Part.VI에서 직접 저와 함께 만들어볼 시각화의 예시입니다.

Part.III Plotting APIs

Part.VI와 같은 그래프를 그리기 위해선, Matplotlib에서 제공하는 다양한 plotting API의 사용법을 배워야 합니다.

Matplotlib에선 다음과 같은 종류의 plotting을 제공합니다.

우리는 본 강의에서 위 그림들 중 잘 사용되지 않는 그래프를 제외한 모든 plotting API의 사용법을 배웁니다.

Part.II Matplotlib Anatomy

우리가 바로 Part.III의 내용을 배우기 앞서, Part.II에선 모든 그래프에 공통적으로 적용되는 요소들에 대한 사용법을 배웁니다.

이 그림에서 볼 수 있듯이 Figure, Axes, Text, Spine, XAXis, YAxis, Tick, Ticklabel, Grid와 같은 요소들은 모든 그래프에 적용됩니다.

따라서 Part.II에선 본격적으로 그래프를 그리기 앞서 이런 공통적인 요소들을 우리가 어떻게 원하는대로 다룰 수 있는지 배웁니다.

이를 통해 Matplotlib의 세상에 모두 적용되는 공통적인 요소들을 한 번에 배울 수 있으며, 체계적으로 Matplotlib이 동작하는 방법을 배울 수 있습니다.

Part.I Matplotlib Preview

Part.II에선 Matplotlib 그래프의 구성 요소들을 하나하나 배웁니다.

다만 바로 이 내용을 배우면, 배우는 내용들이 다소 뜬구름 잡는 소리처럼 들릴 수 있습니다.

따라서 가장 첫 번째 파트인 Part.I에선 가볍게 Matplotlib을 이용하여 그래프를 그리는 전반적인 과정의 맛을 봅니다.

Matplotlib에서 사용되는 두 가지 인터페이스에 대해 가볍게 배우고, 이 PyPlot 인터페이스와 OOP 인터페이스 중 OOP Interface가 강력한 이유에 대해 배웁니다.

이를 통해 다음 배우는 내용들이 어디에, 어떻게 적용되는지 이해할 수 있습니다.

Reference Note로서의 강의!

파이썬의 Matplotlib을 실전에서 사용할 때, 상당히 많은 내용이 있기 때문에, 모든 걸 외우고 사용하기엔 무리가 있습니다.

본 강의의 강의노트들은 앞으로 여러분들이 인터넷에서 자료들을 찾으며 비효율적으로 일하지 않고, 강의 노트를 보며 빠르게 작업할 수 있게 도와주는 reference note로서의 역할을 톡톡히 할 것입니다.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 파이썬을 이용하여 데이터를 다루시는 분

  • 머신러닝, 딥러닝을 배우시는 분

선수 지식,
필요할까요?

  • 넘파이(Numpy) 기초

  • 파이썬 문법 기초

안녕하세요
입니다.

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81

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강의 평점

13

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강의

강의 이력

  • [멋쟁이 사자처럼] 인공지능중고급과정

  • [국립기상과학원] 2022년, 2023년, 2025년 기상 AI 부스트캠프

  • [삼성전기] 신입SW과정 전문반

  • [국가과학기술인력개발원] R&D 수행 역량 강화 장기 멘토링

  • [국가과학기술인력개발원] R&D 전문과정 이러닝 컨텐츠 제작

  • [국가과학기술인력개발원] 박사후연구원 연구 데이터 시각화 과정

  • [원광대학교] 원광대학교 AI 집체교육 및 AI 장단기과정

  • [한국지능정보사회진흥원] SW여성인재 교육

  • [SK m&service] 데이터 기반 의사결정

  • [한국IT비즈니스진흥협회] ICT COG Academy

  • [서울시 교육청] 신기술분야 연수

     

  • [KT] KT AI 역량향상 과정

  • [K-ICT] 데이터 안심구역 분석캠프

  • [경기도경제과학진흥원] 처음으로 배우는 비전 AI

  • [경기도경제과학진흥원] 파이썬 데이터 분석 입문

  • [서울과학기술원] AI 활용 심화교육

  • [서울대학교] AI 활용 역량강화 교육

  • [HD한국조선해양] AIC AI 연구직 역량 평가 개발

  • [멀티캠퍼스] 원리부터 구현까지, 머신러닝 핵심 알고리즘 마스터

     

     

     

 

  • [패스트캠퍼스] 수학적으로 접근하는 딥러닝

  • [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

전체

103개 ∙ (19시간 55분)

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자동차 및 부품 제조 산업은 치열한 글로벌 경쟁과 복잡한 공급망 속에서 혁신이 필수적인 분야입니다. 본 강의는 AI 기술을 현장에 어떻게 적용할 수 있는지를 중심으로, 생산 효율 향상, 품질 검사 자동화, 설비 예지보전, 공급망 최적화 등 실제 사례와 함께 설명합니다. AI 도입에 필요한 기초 이해부터, 현장 적용 시 고려해야 할 전략과 리스크 관리까지 단계적으로 다루어, 실무 담당자와 관리자가 바로 활용할 수 있는 지식과 통찰을 제공합니다.

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퀀트 투자를 위한 파이썬 트레이딩룸 만들기 Part 3에서는 포트폴리오 이론 및 실전투자에 필요한 개념 및 코드로 구현하는 방법에 대해 배웁니다. Part 1 & 2에서는 금융데이터 분석을 위한 코드 구현 방법들에 대해서 주로 배웠다면, Part 3에서는 퀀트 투자에 있어 중요한 부분을 차지하는 '포트폴리오'에 대해서 배웁니다. 왜 포트폴리오를 만들어야할까? 라는 의문을 가지고 포트폴리오 이론을 배우며 이를 파이썬으로 구현도 하고, 실전 포트폴리오 투자에 필요한 코드 실습도 진행합니다. 해당 강의를 통해 여러분들만의 포트폴리오 투자에 있어 도움이 되기를 바라겠습니다

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🧩 복잡한 수식이나 이론 중심의 설명보다는, 직접 프로그램을 구현하며 추천 시스템의 핵심 개념을 익히는 것을 목표로 합니다. 🛠️ 총 12개의 다양하고 실용적인 예제를 통해, 콘텐츠 기반 추천, 협업 필터링, 딥러닝 추천 등 실제 환경에서 활용할 수 있는 추천 시스템을 단계적으로 설계하였습니다.

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머신러닝, 딥러닝, PyTorch

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이제 파이썬 결과물을 웹 페이지로 나타낸다! 오직 파이썬만을 이용해 나만의 웹 페이지를 만들어볼 수 있어요. 데이터 분석, 머신러닝 등 파이썬으로 만든 결과물을 웹 페이지에서 확인할 수 있는 Interactive DashBoard를 만들어 볼 수 있는 기회입니다!

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파이썬 중급

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

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파이썬 중급

김정인

파이썬 머신러닝강의 썸네일

파이썬 머신러닝

Masocampus

복잡한 분석과 예측을 효율적으로 진행하는 머신러닝에 대해 이해하고 실습하는 과정! 어렵고 복잡할 것만 같았던 머신러닝도 마소캠퍼스의 <파이썬 머신러닝>과 함께라면 쉽고 재미있게 핵심을 깨우치실 수 있습니다.

중급이상

중급이상

머신러닝, Pandas, Numpy

파이썬 머신러닝강의 썸네일

파이썬 머신러닝

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Open API 사용 with 파이썬강의 썸네일

Open API 사용 with 파이썬

쌤즈(SSAMZ)

Open API와 파이썬을 활용하여 업무 효율성을 향상시키는 데 필요한 기술과 노하우를 학습할 수 있습니다.

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Open API 사용 with 파이썬

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이 강의를 통해 SQL과 데이터베이스의 이해, SQL 문법, 실제 활용을 위한 데이터베이스 설계, 프로그래밍을 통한 데이터베이스 활용, 데이터 분석 활용 사례까지 익힐 수 있습니다.

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파이썬 기반의 웹 크롤링 기술을 습득하여, 웹 페이지로부터 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 업무에서 데이터 수집과 분석 능력을 향상시키기 위한 과정입니다.

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Python, 웹 크롤링, Selenium

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파이썬 레시피 - 웹 활용 입문편 (전자책 포함)강의 썸네일

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이제 막 파이썬을 배웠는데 뭘 할 수 있을지 뭘 해봐야할 지 모르겠다면? 파이썬으로 웹 기술을 활용해보면서 웹 크롤링, 자동화, API 등의 사용법을 알아봅시다.

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최신 스타트업에서 활용하는 풀스택과 데이터과학 기술의 기본 기술 중 하나인 빅데이터를 다룰 수 있는 NoSQL 기술을 익힙니다. 몽고DB는 NoSQL 중에서도 가장 쉬우면서 빠르게 활용할 수 있는 기술입니다. 본 강의에서는 짧은 시간 안에 몽고DB 기초를 익히고, 파이썬으로 몽고DB를 다루고 활용할 수 있는 기술까지 학습해 봅니다.

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파이썬 주식 매매 봇으로 주식시장 자동사냥하기

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돈이 무한히 벌리는 알고리즘 트레이딩 봇을 만들고, 자동으로 돌려놓고 싶은데, 어떤 것부터 시작하면 될까?

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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

퇴근후딴짓

비전공자, 입문자가 빅데이터 분석기사 실기를 빠르게 취득할 수 있도록 안내해드려요! 이론은 가볍게, 실전은 확실하게 복잡한 배경지식 없이도, 기출문제를 중심으로 시험에 꼭 나오는 포인트만 집중 학습합니다.

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빅데이터분석기사, 빅데이터, Python

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)강의 썸네일

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

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내 업무를 대신 할 파이썬(Python) 웹크롤링 & 자동화 (feat. 주식, 부동산 데이터 / 인스타그램)강의 썸네일

내 업무를 대신 할 파이썬(Python) 웹크롤링 & 자동화 (feat. 주식, 부동산 데이터 / 인스타그램)

DeepingSauce

본 수업에서는 파이썬(Python)을 활용하여, 다양하게 동작하는 사이트로부터 데이터를 가져오고(크롤링) 처리하는 테크닉에 대해서 배우고, 이를 응용하여 실전에서 마주할 수 있는 다양한 예제들에 직접 적용해봅니다. 이를 통해 주어진 코드를 복사해서 붙여넣는 방식의 일차원적인 업무 자동화가 아닌, 웹이 작동하는 기본 원리에 대한 이해를 바탕으로 한 실전 문제 해결 위주의 기술들에 대해서 익히고, 이에 따라 여러분들은 앞으로 어떤 사이트에서도 데이터를 수집하고 처리할 수 있는 역량을 가질 수 있습니다. 또한 이 과정에서 발생하는 다양한 예외상황들을 어떻게 코드로써 해결하는지에 대한 내용을 배우며 최종적으로는 일상에서 발생하는 다양한 문제들을 프로그래밍적 사고로 해결하고 자동화 할 수 있게 됩니다.

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Python, 웹 크롤링

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내 업무를 대신 할 파이썬(Python) 웹크롤링 & 자동화 (feat. 주식, 부동산 데이터 / 인스타그램)

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실전도커: 도커로 나만의 딥러닝 클라우드 컴퓨터 만들기강의 썸네일

실전도커: 도커로 나만의 딥러닝 클라우드 컴퓨터 만들기

다니엘

도커를 사용해서 클라우드에 딥러닝 분석환경을 만들 수 있습니다. 구글, MS 등이 관리하는 도커 이미지와 클라우드가 결합할 때 여러분의 컴퓨터에서 가장 최신의 딥러닝 분석 방법으로 작업을 수행하는 것이 가능해집니다.

초급

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Docker, 가상화, Python

실전도커: 도커로 나만의 딥러닝 클라우드 컴퓨터 만들기강의 썸네일

실전도커: 도커로 나만의 딥러닝 클라우드 컴퓨터 만들기

다니엘

30분 요약 강좌 시즌2 : Python 활용편강의 썸네일

30분 요약 강좌 시즌2 : Python 활용편

제주코딩베이스캠프

Python, Numpy, Pandas, Plotly, Django, 크롤링의 기초 개념부터 간단한 데이터 분석까지 코딩을 처음 접하는 입문자와 더불어 Python을 다양하게 활용해보고 싶은 분들도 들을 수 있는 강의입니다.

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Python

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