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개발 · 프로그래밍 프로그래밍 언어

프로그래밍, 데이터 과학을 위한 파이썬 입문 대시보드

(4.5)
93개의 수강평 ∙  2,299명의 수강생
공개되지 않은 강의로
수강이 제한됩니다.
지식공유자: TeamLab
총 108개 수업 (16시간 9분)
수강기한: 
무제한
수료증: 발급
난이도: 
입문
-
초급
-
중급이상
지식공유자 답변: 미제공

입문자를 위해 준비한
[프로그래밍 언어, 데이터 분석] 강의입니다.

프로그래밍을 배우기에 최고의 강좌! 쉽고 범용성 높은 'python' 으로 탄탄한 개념 설명부터 퀴즈, 과제를 통한 복습까지 프로그래밍을 접하고, 실력을 키우기 위해 좋은 강좌 입니다. 데이터과학자가 되고 싶은 분, 프로그래머가 되고 싶은 분, 반복적 업무에 프로그래밍을 활용하고 싶은 분 누구나에게 좋은 강좌 입니다.

✍️
이런 걸
배워요!
프로그래밍 입문
컴퓨터 공학, 데이터 과학을 위한 입문 지식
파이썬 문법, 프로그래밍
여러가지 예제를 통한 파이썬 문법 문제풀이

0. 교재출간

본 강의는 내용을 기반으로한 교재가 출간되었습니다.

  • 데이터 과학을 위한 파이썬 프로그래밍 - yes24, 네이버


1.
강좌소개

본 강의는 TEAMLAB과 Inflearn이 함께 구축한 데이터 사이언스 과정의 첫 번째 강의인 "데이터 과학을 위한 파이썬 입문" 입니다. 본 강의는 기준 교육부 지원에 의해 제작된 K-MOOC: 데이터 과학을 위한 파이썬 입문(YouTube) 강좌의 내용을 기반으로 제작되었습니다. 본 강의는 TEAMLAB과 인프런이 함께 준비한 크라우드펀딩의 249명의 지원을 받아 제작되었습니다. 추후 아래 목록에 대한 강의를 추가로 개발할 예정입니다.

  • 데이터 과학을 위한 파이썬 입문 - 본과정
  • Machnine Learning from Scratch with Python Part I
  • Machnine Learning from Scratch with Python Part II

또한 기존 K-MOOC 과정은 아래 목록을 참고하시기 바랍니다.

파이썬은 데이터분석, 개발, 인공지능, 사무자동화 현재 가장 폭 넓게 사용되고 있는 언어 입니다. 본 강좌를 통해 파이썬 사용법, 프로그래밍의 개념과 앞으로 추가될 전문적인 강의를 소화할 수 있는 기반을 다질 수 있습니다.

학습목표 도움이 되는 분들
기본적인 프로그래밍 언어 문법과 데이터를 다루기 위한 기초 지식 습득 프로그래밍 입문하고 싶은 분 데이터 과학을 배우고 싶은 초보자 머신러닝 시작 전 기초를 다지고 싶은 분 데이터과학 분야 취업 준비생 아무나

 
2.
강좌 특징

 검증된 강의자와 강의-퀴즈-실습으로 구성된 알찬 교육과정

이번 파이썬 프로그래밍 강좌는 매 챕터별로 강의-퀴즈-실습과제 로 구성을 했습니다.
1챕터를 1주로 치면 15주의 학습 분량입니다.
기업, 학교 양쪽에서의 경험을 갖고 있고 이전 K-MOOC에서도 많은 지지를 받은 최성철 교수님과 인프런이 정성들여 준비했습니다.


3.
왜 파이썬일까요?

가장 인기있는 프로그래밍 언어 1순위

문법이 간결하고 배우기 쉽습니다. 오픈소스이기 때문에 유용한 라이브러리가 많습니다.

하나의 언어로 다양하게 사용가능!

Python은 프로그래밍, 데이터분석, 사물인터넷 등 다양한 분야에서 사용하는 대중적인 언어입니다. 기초 python을 배우고 프로그래밍 또는 데이터분석 등 다양한 심화 강좌를 통해 능력치를 올려보세요!


4.
참고자료

점프 투 파이썬, 박응용 지음 ,
2014 헬로 파이썬 프로그래밍, 워렌 산데,카터 산데 지음 / 김승범, 박준표 옮김 ,
2014 하용호, 스타트업 데이터를 어떻게 봐라봐야 할까 ,
2014 최성철, 산업공학과를 위한 프로그래밍 입문 Part 1(w/파이썬) ,
2014 최성철, 산업공학과를 위한 프로그래밍 입문 Part 2(w/파이썬) ,
2014 최성철, 산업공학과를 위한 프로그래밍 입문 Code(w/파이썬) ,
2014 코드과제 분석 기술지원 : 래블업(www.lablup.com)

5. 강사 소개

최성철 (Director of TEAMLAB)

감동근, 강남구, 강동훈, 강민구, 강승형, 강신현, 강정모, 강천성, 견은경, 고상규, 고태영, 고형주, 곽병우, 곽준규, 곽효은, 권기웅, 권수림, 권준호, 김강한, 김기범, 김기현, 김대현, 김동수, 김범영, 김상호, 김석, 김설화, 김성선, 김영곤, 김영복, 김완, 김우재, 김원준, 김유준, 김재훈, 김종철, 김주호, 김준엽, 김준철, 김준태, 김지훈, 김진영, 김태일, 김태형, 김현수, 김현일, 김현표, 김형수, 김희정, 남궁영, 노동흔, 노정철, 노진선, 노태주, 류재국, 류지환, 목정환, 문종배, 문진솔, 문진원, 박경화, 박동희, 박두강, 박민준, 박선호, 박세원, 박수연, 박신영, 박재호, 박제민, 박준혇, 박진태, 박찬진, 박철홍, 박태균, 박태욱, 박혜원, 박홍성, 박훈범, 박흥주, 배윤성, 배이환, 배진의, 백길호, 백상일, 변경섭, 서기용, 서동진, 서동화, 서윤희, 서재원, 석민호, 성정모, 손기창, 손백모, 손유연, 손정훈, 송민규, 송은정, 송지훈, 신동수, 신명석, 신익순, 신재근, 신정현, 신진규, 신헌섭, 안병훈, 안중희, 양제열, 오성우, 오승재, 옥재우, 우지원, 원선, 원하리, 위재혁, 유영호, 윤병길, 윤석채, 윤석필, 윤성현, 윤준서, 윤진환, 이경록, 이경미, 이경은, 이기용, 이대규, 이덕기, 이돈중, 이민선, 이상엽, 이성주, 이성한, 이성훈, 이수환, 이승규, 이승준, 이신애, 이연준, 이영숙, 이영일, 이용민, 이유정, 이은섭, 이자호, 이재준, 이재현, 이정연, 이정호, 이종석, 이주웅, 이주원, 이지선, 이지오, 이창섭, 이형범, 임세민, 임원균, 임종태, 임지홍, 임채현, 장석원, 장우일, 장우철, 장준혁, 장현정, 장홍기, 전경환, 전용진, 전종열, 전진명, 정광윤, 정광호, 정대환, 정동렬, 정동민, 정성욱, 정수정, 정승현, 정영교, 정윤기, 정찬모, 정향원, 정현철, 조광제, 조민하, 조수정, 조영만, 조용준, 조원석, 조재문, 조중현, 주정석, 진소라, 차동철, 차진만, 채호진, 최경민, 최웅식, 최인보, 최정원, 최제호, 최준식, 최한동, 추정호, 하준수, 한보람, 한성욱, 한성현, 한형섭, 현승철, 홍미나, 홍심희, 홍준원, 홍태환, 황대성, 황의영, 황지영, 효주, eric, Sunghuek Park, 래블업(Lablup), 신정규, TeamLab, 최수경, 리세리

이런 분들께 추천드려요!

🎓
학습 대상은
누구일까요?
데이터 과학을 배우고 싶으신 분
프로그래밍을 배우고 싶은 분
코딩을 처음 해보거나, 어떻게 문제 해결을 해야할지 모르는 분
과제로 실력을 쌓아가고 싶은 분
📚
선수 지식,
필요할까요?
아무나!!

안녕하세요
TeamLab 입니다.
TeamLab의 썸네일
커리큘럼 총 118 개 ˙ 16시간 9분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. Chapter 1: Python Overview
필독사항 미리보기 Intro 미리보기 00:47
파이썬 소개 16:20
파이썬 개발환경 개요 미리보기 06:44
Lab: 파이썬 인터프리터 설치 -Miniconda on Windows 04:06
Lab: Atom 에디터 설치 on Windows 07:38
Lab: 파이썬 인터프리터 Miniconda &Atom 에디터 설치 on Mac & Linux 09:00
- 과제 제출 방법 for Windows 11:32
- 과제 제출 방법 for Mac & Linux 10:54
- Code Assignment: Arithmetic
섹션 1. Chapter 2 : 메모리와 변수 (Memory & Variable)
Intro 미리보기 00:41
메모리와 변수 11:10
기본 자료형과 연산 11:26
자료형 변환 11:47
- 과제 제출 방법 for Windows 07:56
– 과제 제출 방법 for Mac & Linux 07:16
– Code Assignment: Basic Operations
섹션 2. Chapter 3 : 화면 입출력과 리스트 다루기 (Console & List Data Type)
Intro 미리보기 00:30
Console 다루기 09:20
Lab: 화씨 변환기 (Fahrenheit Converter) 07:30
print formatting 15:50
List Data Type 21:32
- 과제 제출 방법 for Windows 07:00
– 과제 제출 방법 for Mac & Linux 05:48
- Code Assignment: 학점 계산기 (exam_grader)
섹션 3. Chapter 4 : 제어문과 반복문 (Condition & Loop)
Intro 미리보기 00:32
Condition 19:07
Lab: 당신은 무슨 학교 다니세요? 07:59
Loop 12:34
Lab: 구구단 계산기 #1 04:06
Lab: 구구단 계산기 #2 04:31
Lab: 구구단 계산기 #3 04:59
Lab: Condition and Loop #1 07:18
Lab: Conditon and Loop #2 05:49
Lab: Condition and Loop #3 06:17
How to debug code 16:12
- 과제 제출 방법 04:51
- Code Assignment: Go With Flow
섹션 4. Chapter 5 : 함수와 파이썬 코드 작성연습
Intro 미리보기 00:25
Function Concept I 19:02
Function Concept II 19:20
Function arguments 21:42
코딩 컨벤션과 함수 작성법 14:01
– 과제 제출 방법 06:35
- Code Assignment : fahrenheit_converter
섹션 5. Chapter 6 : 문자열 다루기 (String)
Intro 미리보기 00:33
문자열 다루기 (String) 15:28
Lab: Yesterday Letter Counter 09:47
Factorial 계산기 과제 제출 방법 06:46
- Code Assignment : Factorial 계산기 (factorial_calculator)
섹션 6. Chapter 7 : 자료 구조 (Data Structure)
Intro 미리보기 00:28
자료구조 개요 (Data Structure) 05:05
Stack & Queue 10:12
Tuple & Set (Data Structure) 08:05
사전 (Dictionary) 09:21
Lab: Command Counter 09:02
Collection module 1 10:59
Collection module 2 08:52
Collection module 3 12:57
– 과제 제출 방법 05:48
- Code Assignment : Baseball Game
섹션 7. Chapter 8 : 파이썬같은 코드 작성하기 I (Pythonic Code I)
Intro 미리보기 00:26
Pythonic Code Overview 05:50
Split & Join 03:48
List Comprehension 10:45
Enumerate & Zip 05:43
-과제 제출 방법 04:24
– Code Assignment : Morse Code
섹션 8. Chapter 9 : 파이썬같은 코드 작성하기 II (Pythonic Code II)
Intro 01:00
Map & Reduce 16:52
Asterisk 12:48
Lab: Simple Linear algebra concepts 16:23
Lab: Simple Linear algebra codes 25:14
– 과제 제출 방법 : Linear algebra 07:38
- Code Assignment: Linear algebra with pythonic code
섹션 9. Chapter 10 : 객체 지향 프로그래밍 (Objective-Oriented Programming)
Intro 미리보기 00:33
Objective-Oriented Programming Overview 08:48
Objects in Python 17:28
Lab: Note and Notebook 15:03
OOP characteristics 1 07:57
OOP characteristics 2 04:21
OOP characteristics 3 10:59
섹션 10. Chapter 11 : 모듈과 패키지 (Module & Packages)
Intro 미리보기 00:29
Overview 06:26
Modules 10:05
Packages 18:08
가상환경과 Package 활용하기 13:46
섹션 11. Chapter 12: 예외 처리와 파일 (Exception and File Handling)
Intro 미리보기 00:28
Overview 04:41
Exception Handling 12:10
File Handling Overview 11:14
File Handling1 13:53
File Handling2 09:58
File Handling3 08:34
- 과제 제출 방법 : 파일다루기 05:31
- Code Assignment: File IO
Lab: News categorization 1 14:20
Lab: News categorization 2 34:52
섹션 12. Chapter 13: CSV와 로그관리 (Comma Separated Values and Logging)
Intro 미리보기 00:32
Comma Separate Values 1 05:41
Comma Separate Values 2 06:32
Comma Separate Values 3 08:49
Logging overview 09:16
Save settings 1 06:41
Save settings 2 07:14
Lab: Logging 07:58
섹션 13. Chapter 14: Web Scraping
Intro 미리보기 00:31
Web 이해하기 07:52
HTML 데이터 다루기 06:04
정규 표현식: Regular Expression 18:02
Lab: RegEx 14:26
섹션 14. Chapter 15: XML과 JSON (eXtensible Markup Languages and JSON)
Intro 미리보기 00:38
XML 이해하기 06:09
Lab: XML Parsing 17:30
JSON 이해하기 04:28
Lab: JSON Data Analysis 1 07:58
Lab: JSON Data Analysis 2 07:49
Wrap Up, Pyhton! 미리보기 10:57
강의 게시일 : 2017년 10월 25일 (마지막 업데이트일 : 2019년 05월 07일)
수강평 총 93개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
4.5
93개의 수강평
5점
4점
3점
2점
1점
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김동혁 thumbnail
5
저는 1-2달 전쯤에 이 강의를 완료하고 장고강의까지 끝난 상태입니다. 국내에 파이썬 강의를 이보다 더 잘만든 강의는 없다라고 느꼈습니다. 왜냐하면 파이썬의 강의뿐만 아니라 숙제시스템도 엄청 잘 구축되어있습니다. 배웠으면, 써봐야 내것이 됩니다. 다른 강의들은 강의만 하고 끝내서 본인이 스스로 실습을 안하면 내것이 잘 안됩니다. 하지만 이 강의 내부에는 레포트를 원격으로 제출할 수 있고 채점하는 시스템이 구축되어 있습니다. 이 강의를 듣고 파이썬 기초 마스터가 되세요 파팅~~ 그리고 좋은 강의 제공해주신 교수님과 관계자들에게 감사드립니다. (__)
2019-05-14
윤지환 thumbnail
5
강좌도 강좌지만 공부한 내용을 가지고 과제를 풀어나가는게 참 재미있네요 끝까지 달려 봅시다!!
2019-05-21
유근지 yoo thumbnail
3
입문 보다는 중급이상일것 같습니다. 채점때문인건지 프로그래밍 입문자가 아니면 초반부터 나오는 def는 좀 난감할 것 같습니다. 구성자체를 초반에는 jupyter notebook이나 ipython 으로 기본 문법 및 문제해결을 좀 키우다가 def로 넘어가면 좀더 부드럽게 넘어갈 것 같습니다.
2018-04-03
정영욱 thumbnail
5
정말 많은 시간 투자하여 강의 만드신 것 같아요! 자세한 설명들 감동입니다~
2022-01-27
권기민 thumbnail
5
좋은강의 잘들었습니다.
2021-12-23
연관 로드맵
이 강의가 포함된 잘 짜여진 로드맵을 따라 학습해 보세요!