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Python中級

中級Pythonプロセスは、関数型プログラミング、メタプログラミング、例外処理、オブジェクト指向プログラミングなどの高度なトピックをカバーしながら、Pythonの理解を深めるように設計されています。

  • jikim1770
데이터분석
파이썬코딩
파이썬개발자
실습 중심
Python
Web Scraping
Numpy
Matplotlib
Parallel Processing

こんなことが学べます

  • 関数型プログラミング

  • Pythonオブジェクト指向プログラミング

  • メタプログラミング

  • テストと例外処理

  • 並列プログラミング

  • Pythonグラフィックプログラミング

  • Webスクレイピング

  • Pythonデータの分析と可視化

Pythonの中級コースは、オブジェクト指向プログラミングと効率的な問題解決とコンピューティング思考のための高度なデータ構造と分析に焦点を当てています。

学習内容

セクション(1) 関数と関数型プログラミング

Python関数の特徴を理解し、クロージャ、イテレータ、ジェネレータ、コルーチンなどの高度な機能を実装してアプリケーションすることができます。

セクション(2) クラスとオブジェクト

Pythonのクラスとオブジェクトの文法を理解し、さまざまな形式のオブジェクト指向プログラミングを実装できます。

セクション(3) メタプログラミング

実行時にPythonコードとクラスを動的に生成、変更、および制御することで、プログラムの柔軟性と効率性を向上させる技術を習得できます。

セクション(4) テストと例外処理

コード検証のための強力なテストを作成し、より信頼性が高くメンテナンスが容易なアプリケーションを実装できます。

セクション(5)並列処理

複数のタスクを同時にまたは並列に実行してアプリケーションのパフォーマンスと効率を向上させる実装が可能です。

セクション(6) PyQT

PythonのPyQtフレームワークを使用して、クロスプラットフォームのグラフィカルユーザーインターフェース(GUI)を設計、開発する技術を備えています。

セクション(7) Webスクレーピング

Webデータ型を処理し、Pythonツールとライブラリを使用してWebサイトからデータを抽出して処理する方法を学びます。

セクション (8) Numpy and Pandas

数学的な計算、データ操作、分析、視覚化の包括的なスキルを学ぶことができます。

セクション(9) Matplotlibによる視覚化

PythonのMatplotlibライブラリを使用して、効果的なデータ表現とストーリーテリング技術を学ぶことを目指しています。

セクション(10)本番データの分析と可視化

Pythonの強力なデータ分析と可視化ツールを使用して、複雑なデータセットを分析、解釈、視覚的に表現する技術を学ぶことができます。

受講前の注意

練習環境

  • オペレーティングシステムとバージョン(OS):Windows 10,11

  • 編集ツール: Windows Anaconda, Jupyter Notebook

  • コンパイラ: Python 3.8

学習資料

  • 提供する学習資料形式(PDF)

  • 授業時にpptを利用した板書を行い、これを授業資料(PDF)と共有します。

選手の知識と注意事項

  • このコースを聴くための選手の知識:Pythonの基本

  • 本講義動画仕様:FPS-60、解像度-1280*720、オーディオサンプルレート-44,100

  • いつでもご質問いただき、講義は新しい技法が出れば修正されることがあります。

  • 講義の際に配布される学習資料は授業のみ参考にして無断配布は禁じます。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • Pythonの基本を学び、より深い内容を学びたい人

  • Pythonでさまざまなアプリケーションプログラミングをしたい人

  • 既存のコードを最適化してもう少しパフォーマンスを上げたい人

前提知識、
必要でしょうか?

  • Pythonの基本

こんにちは
です。

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4.9

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講座

김정인 강사님은 오픈소스가 중요하다며

리눅스 커널 및 딥러닝의 구현 소스를 취미 삼아 매일 분석 하는 오픈 소스 매니아 입니다.

소스를 통해 이해 한다며 무작정 소스 분석으로 모든 원리를 이해하려 하므로

수강 시 소스 폭탄에 주의 해야 합니다.

 

강의문의 : jikim@imguru.co.kr

カリキュラム

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94件 ∙ (21時間 40分)

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講座掲載日: 
最終更新日: 

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    kummyong1400.kim

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