
Gỡ lỗi hệ thống Linux
jikim1770
Bạn có thể hiểu mã hợp ngữ, các hàm quay lui và hiểu cấu trúc bên trong của gdb, theo dõi quá trình. Nó cũng bao gồm các công cụ gỡ lỗi của kernel.
Intermediate
Linux, gdb, debugging
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。
受講生 69名


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

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。

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
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。
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。
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
784
受講生
86
受講レビュー
12
回答
4.9
講座評価
9
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
全体
94件 ∙ (21時間 40分)
講座資料(こうぎしりょう):
4. Python 関数の特徴 1
10:55
5. Python 関数の特徴 2
09:38
6. パイソン関数の特徴 3
12:21
7. Python関数の特徴 4
14:48
8. Python 関数の特徴 5
13:17
9. Python 関数の特徴 6
10:40
10. クロージャとデコレーター 1
14:27
11. クロージャとデコレーター 2
13:55
12. イテレーターとジェネレーター 1
11:40
13. イテレーターとジェネレーター 2
11:27
14. イテレーターとジェネレーター 3
11:44
15. イテレーターとジェネレーター 4
13:02
16. イテレーターとジェネレーター 5
14:47
17. イテレーターとジェネレーター 6
09:26
18. コルーチン 1
09:23
19. コルーチン 2
11:27
20. クラスとオブジェクト 1
10:08
21. クラスとオブジェクト 2
09:33
22. クラスとオブジェクト 3
15:02
23. クラスとオブジェクト 4
15:21
24. クラスとオブジェクト 5
31:45
25. クラスとオブジェクト 6
11:15
26. クラスとオブジェクト 7
13:08
27. クラスとオブジェクト 8
09:56
28. クラスとオブジェクト 9
16:23
29. クラスとオブジェクト 10
14:56
30. クラスとオブジェクト 11
10:47
31. クラスとオブジェクト 12
15:53
32. クラスとオブジェクト 13
15:20
33. クラスとオブジェクト 14
09:25
34. メタプログラミング 1
14:31
35. メタプログラミング 2
17:29
36. メタプログラミング 3
16:22
37. メタプログラミング 4
07:36
38. メタプログラミング 5
14:38
39. メタプログラミング 6
20:54
40. メタプログラミング 7
14:26
41. メタプログラミング 8
16:37
42. メタプログラミング 9
09:07
43. メタプログラミング 10
19:20
44. メタプログラミング 11
17:16
45. メタプログラミング 12
11:25
46. メタプログラミング 13
10:59
47. メタプログラミング 14
31:29
48. メタプログラミング 15
15:57
49. メタプログラミング 16
14:47
50. Python ユニットテスト 1
15:40
51. Python ユニットテスト 2
06:33
52. パイソン 例外処理 1
11:02
53. Python 例外処理 2
07:34
54. 並列処理 1
22:30
55. 並列処理 2
14:14
56. 並列処理 3
11:27
57. 並列処理 4
09:45
58. 並列処理 5
14:43
59. 並列処理 6
11:59
60. 並列処理 7
11:54
61. 並列処理 8
18:46
62. 並列処理 9
16:14
63. 並列処理 10
11:16
64. 並列処理 11
17:32
65. 並列処理 12
12:24
66. PyQT プログラミング 1
10:12
67. PyQT プログラミング 2
10:57
68. PyQT プログラミング 3
15:32
69. PyQT プログラミング 4
14:15
70. PyQT プログラミング 5
07:05
71. PyQT プログラミング 6
12:08
72. ウェブスクレイピング 1
10:23
73. ウェブスクレイピング 2
15:28
74. ウェブスクレイピング 3
17:36
75. ウェブスクレイピング 4
16:44
76. ウェブスクレイピング 5
07:22
77. ウェブスクレイピング 6
14:19
78. ウェブスクレイピング 7
14:34
79. Numpy 1
17:41
80. Numpy 2
14:40
81. Numpy 3
12:37
82. Numpy 4
27:04
83. Pandas 1
12:01
84. パンダス 2
06:11
85. Pandas 3
16:10
86. Matplotlib 1
17:44
87. Matplotlib 2
16:35
88. Matplotlib 3
14:07
89. Matplotlib 4
17:52
90. Matplotlib 5
16:21
91. Matplotlib 6
20:53
92. Matplotlib 7
24:56
93. 実戦データ分析と可視化 1
17:08
全体
7件
4.9
7件の受講レビュー
受講レビュー 194
∙
平均評価 5.0
修正済み
受講レビュー 3
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 9
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 3
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 5
∙
平均評価 4.2
¥12,196
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