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[딥러닝 전문가 과정 DL1111] 공대형아의 데이터 시각화를 위한 파이썬

Name: [딥러닝 전문가 과정 DL1111] 공대형아의 데이터 시각화를 위한 파이썬
Price: 33000 KRW

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

(4.9) 수강평 18개

수강생 274명

공대형아(신경식)

Matplotlib

먼저 경험한 수강생들의 후기

이런 걸 배울 수 있어요

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
입니다.

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128

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강의 이력

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커리큘럼

전체

66개 ∙ (15시간 44분)

해당 강의에서 제공:

수업자료

섹션 1. Introduction to the Course

1개 ∙ (14분)

1. Introduction to the Course
14:04

섹션 2. Matplotlib Anatomy

21개 ∙ (5시간 34분)

섹션 3. Line Plot

11개 ∙ (2시간 39분)

23. Lecture.2-00 Intro to Line Plot
18:30
24. Lecture.2-01-01 Line Plot Basics(ax plot(y), ax.plot(x, y))
15:47
25. Lecture.2-01-02 Several Line Plots and VH Lines(ax.axvline, ax.axhline)
15:03
26. Lecture.2-02-01 Labels and Legends
14:12
27. Lecture.2-03-01 Line Styles and Markers
12:58
28. Lecture.2-04-01 Line Filling
08:28
29. Lecture.2-05-01 Exercise1 and Exercise2
15:05
30. Lecture.2-05-02 Exercise3
14:40
31. Lecture.2-05-03 Exercise4 and Exercise5
15:09
32. Lecture.2-05-04 Exercise6 and Exercise7
18:49
33. Lecture.2-05-05 Exercise8
10:55

섹션 4. Scatter Plot

6개 ∙ (1시간 26분)

섹션 5. Bar Plot

8개 ∙ (1시간 44분)

섹션 6. Histogram

6개 ∙ (1시간 19분)

섹션 7. 3D and Contour Plot

6개 ∙ (1시간 29분)

섹션 8. Other Plots

5개 ∙ (1시간 13분)

섹션 9. Outro to the Course

2개 ∙ (2분)

강의 게시일:

마지막 업데이트일:

수강평

전체

18개

4.9

18개의 수강평

wonmyeongkwon0587
수강평 2
∙
평균 평점 5.0
5
27% 수강 후 작성
1. I haven't listened to it all yet, but it's a really, really, really good lecture. 2. It's a lecture that's hard to listen to elsewhere. Usually, there are only very introductory contents or recipes on the Internet, but this lecture properly teaches how to draw and configure graphs, and how the API is structured internally. 3. It would be nice if an engineering major could teach everything about pytorch and machine learning, etc.ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
kgmyh
수강평 5
∙
평균 평점 4.8
5
100% 수강 후 작성
I don't think there's any other lecture that explains matplotlib in such detail.
kwangsung
수강평 6
∙
평균 평점 5.0
5
17% 수강 후 작성
This is a well-made course based on a lot of experience. I recommend it.
junyoung
수강평 3
∙
평균 평점 5.0
5
94% 수강 후 작성
Thank you for the great lecture!!! It's so so so so so so helpful ㅎㅎ
endymion
수강평 14
∙
평균 평점 5.0
5
98% 수강 후 작성
I'm taking this course after the pre- and post-course review! It's the best lecture I trust and listen to! I think I can finish matplotlib with this lecture.
- asdfghjkl13551941
  지식공유자
  It seems like you knew me before this lecture! Haha Thank you for your kind words :) I hope this lecture will be helpful to you~!

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Free humanity from mathematics (Basic Algebra)

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This is a lecture that condenses the math content learned in middle and high school. You will learn the necessary mathematical knowledge and techniques for each item with a lot of practice.

입문

algebra

Free humanity from mathematics (Basic Algebra)

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Free humanity from mathematics (Calculus Part.I) - Differential Calculus

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입문

Integral Differential

Free humanity from mathematics (Calculus Part.I) - Differential Calculus

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Shin Kyung-sik's Deep Learning - Gradient Descent

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This is a course that intensively covers gradient descent, the most fundamental learning algorithm in deep learning.

초급

Deep Learning(DL), gradient-descent, optimization-problem

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Free humanity from mathematics (Linear Algebra Part.I) - Vector Geometry

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This is the first lecture in linear algebra, and it is a lecture that geometrically understands vectors and vector operations.

입문

Linear Algebra, algebra

Free humanity from mathematics (Linear Algebra Part.I) - Vector Geometry

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Shin Kyung-sik's Deep Learning - Gradients and PyTorch's Autograd

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This is a course where you learn the basic calculus and PyTorch's Autograd functionality needed to get started with deep learning.

초급

Deep Learning(DL), Integral Differential, PyTorch

Shin Kyung-sik's Deep Learning - Gradients and PyTorch's Autograd

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[PY 0201] Python Level 1 for Artificial Intelligence

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This is a course that offers extensive practice in Python's basic syntax. This is a course that provides practical exercises used in Machine Learning and Deep Learning, along with Python's syntax.

입문

Python, AI

[PY 0201] Python Level 1 for Artificial Intelligence

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[PL 0303] Python for Data Visualization - Matplotlib Master Class

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This is a lecture on data visualization using the Matplotlib library.

입문

Matplotlib, Python, AI

[PL 0303] Python for Data Visualization - Matplotlib Master Class

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[PL 0302] Python for Data Manipulation - NumPy Masterclass

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This is a lecture on how to use NumPy and practice its application in real-world scenarios.

입문

Numpy, Python, AI

[PL 0302] Python for Data Manipulation - NumPy Masterclass

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[PL 0301] Python Virtual Environment and Anaconda

asdfghjkl13551941

Learn virtual environment concepts and setup methods.

입문

Anaconda

[PL 0301] Python Virtual Environment and Anaconda

asdfghjkl13551941

[PY 0205] Python Level 4 for Artificial Intelligence - Objects and Classes

asdfghjkl13551941

This is the fifth lecture in the [인공지능을 위한 파이썬] series. It is a course that provides practical exercises used in Machine Learning and Deep Learning, along with Python grammar.

초급

Python, AI

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[PY 0204] Python Level 3 for Artificial Intelligence - Functions

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[Python for AI] This is the fourth lecture in the series. It is a lecture that covers Python grammar along with practical exercises used in machine learning and deep learning.

입문

Python, AI

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[PY 0203] Debugging Fundamentals

asdfghjkl13551941

[Python for AI] Third lecture in the series. Learn how to debug Python code.

입문

Python, AI, debugging

[PY 0203] Debugging Fundamentals

asdfghjkl13551941

[PY 0202] Python Level 2 for Artificial Intelligence

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This is the second lecture in the [Python for AI] series. It's a lecture that provides practical exercises used in machine learning and deep learning, alongside Python grammar.

입문

Python, AI

[PY 0202] Python Level 2 for Artificial Intelligence

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LaTeX tutorial for writing equations

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This course teaches you how to use LaTeX to write formulas.

입문

LaTeX

LaTeX tutorial for writing equations

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[딥러닝 전문가 과정 DL1111] 공대형아의 데이터 시각화를 위한 파이썬

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