[Renewed] Python Introduction and Web Scraping Basics Bootcamp [Python, Web, Data Understanding Fundamentals] (Updated)
For those looking to learn Data Science, Big Data, and Crawling,
(1) we will summarize the most essential Python core syntax in a short time, and
(2) you will become familiar with Python and crawling through practical crawling programming.
Introduction to Data Science (Data Collection Techniques)
Technologies and data formats for data handling (web technologies, JSON, XML, etc.)
Python Excel Handling Techniques
How to use OPEN API with Python
Slowly, broadly, meticulously, surely The bible for beginners to using Python data!
💡 We're back with a new, revised edition!
This course is the latest revised edition, the 6th renewal of the existing course, reflecting student feedback. We have been consistently updating it to become the best course for building the basics of Python and programming/data.
In order to make it accessible to more people, all 24 lectures in the first half of the course are open for free preview .
For development and data science It will equip you with basic knowledge of Python, programming, IT background, and data collection (crawling). Best-selling lecture: Introduction to Python and Crawling Bootcamp!
Official lecture on the leftover fun coding selected by Nekarakubae as in-house training
BEST chosen by word of mouth by those preparing to become developers and data scientists
Preview of all 24 lectures in the first half of the course is open ! Listen first and then decide.
I have accumulated my experience of teaching 60,000 people for 8 years while working in the field. This is a special lecture that I created with the students’ perspective in mind as much as possible, rather than a typical IT lecture. I designed it so that you can learn Python and crawling technology, build the basics of programming, and learn the core of developers and data science who handle data .
Even if it's your first time with Python You can learn without worrying.
How do I build a foundation in data science and programming?
Build the basics of programming with the easiest Python, but learning only the grammar is useless. Start with Python and learn Python basics and crawling. You can build the basics of data science and programming and understand IT.
Starting with this lecture, we also systematically provide a full-stack lecture series that can help you become a good developer, and a data analysis/science lecture series that can help you build the basics of a data analysis/science career . If you learn step by step and gradually increase the difficulty level and learn the core technologies of each field, you can naturally build a solid foundation. (Provided at the bottom of the related lecture)
There are a lot of Python courses, but it's hard to know which ones are good!
As a professional developer with over 15 years of experience, I have been teaching and working for 8 years, and this is the best lecture that I have consistently updated based on my practical experience and various lecture feedback. This lecture is designed to help beginners naturally learn the programming and IT background knowledge and Python skills necessary for the introductory stage, focusing on crawling and Excel handling functions with Python at an appropriate difficulty level.
IT technologies are interconnected! In order to understand and utilize Python and crawling technologies, you need to understand various technologies, including web technologies. You even need to be able to create Excel files to save the collected data. This lecture is designed to help you understand all of these interconnected technologies, including Python and all of the basic IT technologies. You don't have to worry about where to start and how to learn them because you need to understand related technologies separately during the lecture. If you just follow this lecture well! You can build up your IT basics well.
They say Python is easy... but even if you take free classes, programming seems like a daunting task.
I am also a liberal arts major! I understand the feelings of students. It is not that we cannot learn because we do not have the information. We have created the best lectures with the goal of providing the best lectures, including years of offline introductory lectures, field experience, and detailed materials that you can learn on your own.
You can see it by looking at the course reviews that are completely open. If you are reasonable, you will be satisfied with this course, and if you have taken other courses, you will be able to fully understand the characteristics of the course. Start seriously with a completely verified course. And check if you can learn programming.
My goal is data analysis or web development, but I don't know what to do after learning the basics of Python.
This course is the first course in the data analysis/science, web/app full-stack development course, and covers the basic skills that must be learned in the first stage, considering the courses that follow. At first, the difficulty is low, and then the difficulty is gradually increased in the next stage , so that you can systematically learn the latest artificial intelligence (chatGPT) and web/app development.
I have created a video that explains in detail about data-related careers and the entire data analysis/science process. If you refer to the video,you can easily learn the data processon your own in a short period of time without trial and error, depending on what you want to do!
I have summarized the entire fastest latest full-stack roadmap into a YouTube video. If you refer to the video, you will understand the roadmap that goes beyond this technology and allows you to develop web/apps on your own in a short period of time.
Each lecture roadmap has a detailed link at the bottom of this detailed page.
I've been learning Python through books/YouTube, but I still feel like I haven't gotten it all figured out. Will the lectures help?
If we analyze the feedback from this lecture for 3 years, those who have already taken other Python lectures such as books or YouTube have shown high satisfaction with the lecture. Just as learning English does not mean you can speak English just by knowing grammar, you need to solve problems to get used to Python. Therefore, this lecture will help you get used to the basics by solving problems from the very basics .
After this lecture, if you take the following lectures along the full stack or data analysis/science roadmap, you can gradually learn difficult technologies . Through this, the lectures are structured so that you can build a solid foundation and become a good, capable developer.
Windows? Mac? Can I follow along on my PC?
A lecture that understands the minds of beginners! We will explain in detail the programs you need to use, from installation to how to install them on Windows/macOS.
To help you learn more easily, we've carefully organized everything from related IT background knowledge to grammar, practice problems, and detailed code.
Many people have learned over the years Create proven courses.
Verified lectures, quality guaranteed!
Don't waste your time! Different instructors can lead to different IT courses. We put a lot of effort into creating this book to provide thorough and reasonable education.
A shortcut to becoming familiar with Python programming Solve 70 super easy problems together
A variety of functions that are gradually broadened and learned
🙋♂️ This is a lecture that I have been constantly thinking about and improving so that you can feel, 'Ah! It's really different!' . Please only take this lecture if you are reasonable, considerate of each other, and can build a good relationship as a student and instructor!
Learning systematically The Roadmap of Dave Lee's Residual Fun Coding 🔑
Developer, Data Analyst, and Data Scientist Career Roadmap!
From web/app development to data analysis and AI, we provide an A to Z roadmap that allows you to build a solid foundation in a short period of time. IT technologies are closely linked to each other, so they must be integrated to enable web/app services or data science. By gradually increasing the difficulty and mastering core technologies, you can learn efficiently and understand the system and data in general, and grow into a competitive developer or data expert. To this end, we have prepared a roadmap that systematically organizes core technologies in each field.
1. The fastest data-to-process roadmap
I have created a video that explains in detail about this roadmap and the entire data analysis/science process. If you refer to the video,you can easily learn the data process without trial and errorin a short period of time on your own !
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2. The fastest full-stack roadmap
I have created a video that explains in detail the roadmap and the fastest way to learn and implement web/app development on your own. If you refer to this video,you can implement web/app without trial and error in a short period of time.
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3. Core computer science (CS) knowledge essential in development and data fields
This roadmap is a course that systematically organizes the essential knowledge of computer engineering (CS), which is the core IT theory that is the basis of development and data fields. Among these, we are opening lectures that can systematically learn the most important core subjects such as computer structure, operating system, and network.
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Who is this course right for?
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Those who also want to learn how to handle Excel files using crawling and Python.
이런 수준의 수업을 이 정도 비용으로 들을 수 있다는 것에 대해 매우 감사한 마음을 갖고 있습니다. 현학적인 표현 대신 아주 쉬운 말로 풀이해주신다는 점, 자칫 포기하기 쉬운 초보자들이 끈을 놓지 않도록 칭찬을 비롯해 계속 동기부여를 해주신다는 점이 특히나 많은 힘이 되었습니다. 문과생으로서 코딩 자체를 시작하기 전에 IT 전반적인 것에 대해 이해하고 싶어서 '누구나 쓱 읽고 싹 이해하는 IT 핵심 기술' 이라는 책을 읽었었는데, 그 저자분의 강의라니 개인적으로 더 몰입이 되는 강좌였습니다.
오늘로 드디어 완강하고 리뷰 남깁니다.
저는 30대 중반이고, 그동안 컴퓨터 프로그래밍에 대한 지식이 1도 없는 그런 사람이에요.
현재 온라인 쇼핑몰에서 일을 하고 있는데, 일을 하다 보니 온라인 쪽은 정보가 너무 많아서 이걸 잘 모아서 매출에 필요한 데이터를 도출해내면 좋겠다? 거기다 더해서 자동화? 요런것도 실무에서 해서 나의 수고를 좀 덜어보자는 생각으로 크롤링이나 파이썬을 공부하기 시작했어요.
요새 주식이나 부동산도 데이터로 많이 하시는 것 같은데 재태크는 덤으로 ㅋㅋ 이거저거 잡스러운 마음으로 시작했네요.
진짜 뭣도 모르고 시작했었는데 이런거 하려면 파이썬을 해야한다고 해서, 이런 저런 강의를 들어봤는데 와 프로그램 설치 부터 막히더라구요 ㅋㅋ 진짜 완전 왕왕왕초보... 설치는 했는데 오류가 나더라고요.
20대에 시작했으면 좀 나았으려나? 싶었네요 ㅠㅠ 설치부터 해매다니 얼마나 스스로가 무식하게 느껴지던지 ㅋㅋ 하튼 엄청 고민했어요
우여 곡절 끝에 구글링 해서 겨우 설치하고.... 겨우겨우 시작 했는데 강의 듣고 따라하는데 나는 똑같이 안나오고요. 도대체 왜 이런지 모르겠고요. 방법은 구글링해서 읽어도 대체 이게 무슨말인가 싶었어요.
그래서 아 그러면 기초부터 진짜 들어보자 기왕하는거 입문강의를 들어볼까? 하고 신청했어요.
이거 전에 들었던 강의들은 곧바로 필요한 정보를 얻게 하는 그런 스타일이라 진짜 못하겠더라구요. ㅠㅠ
아기가 뛰고싶다고 바로 뛸수 있는게 아닌데 ㅋㅋ 욕심이 많았죠
크롤링 배우면서 웹사이트의 코드가 저렇게 자주 바뀌는지도 처음 알았어요.
그리고 구조가 저렇구나? 하여튼 전반적인 지식에 대해서 아주 기초를 다뤄주시니까 정말 좋더라구요.
아주 간단한 html은 일하면서 익힌거라 이번에 수업들으면서 html에 대해 기본을 알려주셔서 이해하는데업무에도 도움이 많이 되었어요. 이건 좀 기대치 못한 부수적 효과 였던거 같아요.
강의 자체가 정말 친절하시고, 아주 기본부터 알려주시고 무엇보다 스스로 익힐 수 있도록 도와주시는 부분이 많은 강의라는 생각이 들어요. 코드가 왜 이렇게 적용이 되는지에 대해 그동안 궁금한 점이 많았었거든요. 선생님 강의에는 그런 풀이 부분이 잘 나와있어서 잠깐 강의 멈추고 제가 스스로 이해해 보고 강의 다시 보고 하면서 익히는 시간도 잠깐 잠깐 가졌었구요. 문제도 풀면서 이해에 많은 도움이 되었어요.
이번에 강의 들으면서 크롤링과 웹에 대한 전반적인 지식도 익히고, 아 크롤링을 할 때 이런걸 찾아서 이런식으로 하는거구나? 는 감 정도는 잡은거 같아서 좀 더 심도 있는 내용을 익히고자 다음강의도 신청했습니다. 언젠가 웹사이트를 보면 구조 파악을 아주 빨리하고 크롤링을 재빠르게 할수 있는 그런 날이 오면 좋겠네요.
아이를 키우고 있어서 시간이 나질 않아서 새벽에 일어나서 강의를 들었는데, 강의가 알차서 저의 이 노력이 무의미 하지 않았던 것 같아요. 앞으로 좋은 강의 잘 부탁드려요!
본 강의가 초보분들을 대상으로 한 강의이고, 초보분들의 경우에는 IT 프로그래밍쪽을 이해하는데 힘들어하시는 분들이 많으셔서, 만족도가 떨어질 수 있기 때문에, 수강평이 조금 걱정이 되었는데요.
이렇게 장점을 상세히 기술해주시고, 심지어 명강의라고 말씀해주시니, 정말 다행이기도 하고, 정말 감사드립니다. 앞으로도 더 좋은 강의를 꾸준히 만들 계획인데, 더더욱 좋은 강의를 만들 수 있도록 노력하겠습니다.
감사합니다.
완강 후 수강평을 남깁니다.
전형적인 문과생인 제가 python과 crawling을 배우게 된 계기는 사실,
이전 강의였던 생활코딩 강사님의 영상을 우연히 보게 되었을 때입니다.
비교적 만족스러웠으나, 아무래도 초심자 입장에서 설명이 좀더 자세했으면 좋겠다는 아쉬움도 남았던 강의였습니다. (다만 무료였고, 흥미로웠습니다)
나아가선 제대로 해보자는 마음이 들어,
모 부트캠프의 데이터 사이언스 코스를 수강했었습니다.
다만,
당시 강사분이셨던 데이터 사이언티스트님의 설명력에서 많은 아쉬움을 느꼈고, 부트캠프 학습방식(아주 기초적인 내용만 알려주고, 과제를 주면서 기한 내 검색을 활용해서 해결하는 방식)이 저와는 맞지 않았습니다.
(초심자 입장에서 너무나 짧게 느껴지는 제출기한, 무작정 독학하는 방식 등)
해서, 한동안 흥미를 잃고 방황했었습니다.
'나는 분명 즐거워서 자연스레 공부하고 있었는데, 왜 지금은 너무 힘들고 짜증만 날까? 이게 안 맞는건가?'
이런 생각들로 괴로워하고 있었습니다.
그러다가 처음 생활코딩의 자유로운 수업방식(인터넷강의 수강+직접 실습)으로 다시 시도해보자는 생각으로 여러 강의를 미리보기로 고르다가,
정말 우연하게 잔재미코딩님의 강의도 듣게 되었습니다.
잔재미코딩님의 강의를 한 문장으로 정의하자면,
"차별화된 강의력"이라고 할 수 있을 것 같습니다.
제가 이전에 다른 강사분들의 강의를 수강한 경험이 있어서,
잔재미코딩님의 강의력이 상대적으로 월등하다는 것을 체감할 수 있었습니다.
(이 말은 저처럼 방황하는 대신, 잔재미코딩님의 강의를 바로 듣게 되면, 그 진가를 느끼지 못할 가능성도 있을 수 있다는 의미입니다)
만약,
모든 것을 A-Z로 다하지 않으면 성이 차지 않는 스타일이라면
이 강의는 추천하지 못할 것 같습니다.
(적어도 이 강의평을 보고 계신다면 그 쪽은 아니실 것 같구요)
다만,
'강의'라는 '도구'를 적절히 활용해서
학습능률을 향상시키는 데 뜻이 있으신 분이라면
추천드리고 싶은 강의입니다.
초심자 입장에서는 아주 사소한 부분이라고 생각되는 내용도
이해가 안 되는 경우가 종종 있습니다.
개인적으로 느끼기에,
적어도 이 강의에서는 그런 어려움이 타 강의 대비 80%이상
절감된 것 같습니다.
설명이 자세한 편입니다.
예를 들어 단순히 반복문 for문을 설명하더라도,
"for item in listdata:"에서,
item은 무엇을 의미하고, listdata는 무엇을 의미하는데,
listdata와 item은 무슨 관계인지를 알 수 있도록 설명해주십니다.
무엇보다 초심자 입장에서 위 for문 마지막 ':'이라던지,
다음 문장에서 'Tab'을 왜 해야하는지 등
아주 사소해서 넘어갈 것 같은 내용들을,
자세하게, 충분히 이해가능한 정도로 설명을 해주셨습니다.
(물론 강의에 나오는 코드를 전부 하나하나 직접 작성하면서 이해하려는 학습자의 노력은 필수라고 생각합니다)
이렇게 잔재미코딩님의 강의를 추천하지만,
아쉽게도 저 역시 강의를 수강하면서 어려운 내용들이 많았습니다.
특히 crawling은 배운 내용을 토대로 다른 사이트를 시도해보고 있는데,
작동이 잘 안되고 "NoneType has no attribute 'get_text()':" 에러가 계속 나옵니다.
해서, 이미 결제해놓은 잔재미코딩님의 데이터 분석 첫걸음(Pandas, plotly) 및 크롤링 중급(sellenium&scrapy) 강의를 수강할 예정입니다.
긴 글을 썼는데 이 글을 읽어보실 분이 있으실지는 모르겠네요.
완강을 하면서 강사님께 감사한 마음을 전하고 싶었습니다.
고맙습니다.
(그리고 앞으로도 다른 강의에서 잘 부탁드립니다)
시간도 들이셨을텐데, 이렇게 상세하게 수강평을 남겨주셔서 감사합니다.
가능한 6년간의 입문자대상 강의 경험과 저조차 비전공자에서 시작했고, 항상 새로운 기술을 익히는 입장에서, 제가 학습을 하는 방식대로 설명을 드리려고 노력하였습니다. 다른 강의와의 차별화된 부분들에 대해 설명해주시고, 도움이 되셨다니 정말 다행이고, 감사합니다.
마지막 에러 부분은 예를 들어, 다음과 같은 코드로 div 태그에 해당 되는 데이터를 가져온다고 했을 때,(즉 css selector 로 지정했을 때)
data = res.select_one('div')
css selector에 해당하는 데이터(즉, div 태그라고 지정한 데이터)가 없으면,
data 변수 값은 None (아무것도 없는 상태) 가 됩니다.
이 상태에서, data.get_text() 라고 호출을 하면, (이렇게 쓴다는 것은 data 안에 있는 get_text() 함수/메서드를 호출하는 것이지요) data 자체가 아무것도 없는 상태이기 때문에, 그 안에 있는 get_text() 는 호출되지 않습니다. 그래서, 말씀하신 NoneType has no attribute 'get_text()' 라는 에러가 난 것이고요.
이 설명을 차근차근 생각해보면, 영어로된 위 에러가 비슷한 의미라는 것도 이해하실 수 있고요. 결과적으로 css selector 를 잘 못 선택했기 때문에 해당 에러가 난 것이라는 것도 이해하실 수 있으실 꺼예요.
이런 부분들은 이어지는 강의들을 익히시고, 다시 본 강의도 보시면, 반복할 때마다 더 이해가 가실 것 같고요.
이제는 왕초보 단계는 벗어나고 계시니, 다음 레벨에서는 이런 에러가 나오면 한번 에러를 복사해서, 구글 사이트에 붙여넣기 하고, 관련 이슈를 검색해보세요. 그러면 해결 방안이나, 다양한 에러가 무얼 의미하는지 조금씩 더 이해하실 수 있으실껍니다.
감사합니다.
이 강의는 오프라인에서 배우는 것처럼 스파르타 실습을 하는 것이 특히 강점이다.
그래서 입출력 함수나 자료형, 제어문, 반복문 등을 배울 때 문법만 이해하고 넘어가는 것이 아니라 실습을 통해 언어에 적응하게 만들어준다랄까? 언어는 실습을 통해 적응할 수 있다. 파이썬을 시작하는 모든 사람에게 추천하는 바이다.