Pythonで始まるデータ分析（データ分析のためのPython文法からデータ収集、前処理、ナビゲーションまで）

머신러닝&딥러닝의 기초부터 확실하게! 파이썬으로 분류/회귀/군집/인공신경망 생성과 활용까지

Python 기초부터 실무 데이터 분석까지! 데이터를 처리, 시각화, 분석하며 비즈니스 문제를 해결하는 실무형 Python 스킬을 배웁니다.

쉽고 직관적인 문법을 가진 파이썬! 프로그래밍 입문용 언어로 명성이 자자한 파이썬을 기초부터 실습까지 함께 배워보세요! 이 강의에서는 파이썬과 데이터베이스의 연동을 학습하고, 미니 포토샵을 만들어봅니다.

파이썬(Python)과 판다스(Pandas) 라이브러리의 핵심적인 개념을 빠르게 익힐 수 있는 강의입니다. 각 파트 뒤에 있는 연습 문제를 함께 해결해 나가며 프로그래밍 역량을 향상시켜보세요!

최신 스타트업에서 활용하는 풀스택과 데이터과학 기술의 기본 기술 중 하나인 빅데이터를 다룰 수 있는 NoSQL 기술을 익힙니다. 몽고DB는 NoSQL 중에서도 가장 쉬우면서 빠르게 활용할 수 있는 기술입니다. 본 강의에서는 짧은 시간 안에 몽고DB 기초를 익히고, 파이썬으로 몽고DB를 다루고 활용할 수 있는 기술까지 학습해 봅니다.

드디어 모두를 위한 확률과 통계 강의가 왔습니다! 이론과 코딩 실습을 통해서 차근차근 확률과 통계의 원리에 대해서 배워봅니다.

코딩테스트를 처음 시작하는 분들의 눈높이에 맞춘, 문제풀이 중심의 파이썬(Python) 코딩테스트 강의입니다.

커리큘럼의 첫번째 수업인 "누구나 배울 수 있는 파이썬(Python)"은 프로그래밍/코딩 경험이 전혀 없는 분들을 위한 프로그래밍 입문 강좌입니다. 본 수업에서는 수많은 비전공자 대상으로 진행했던 수업들과 관련 경험들을 바탕으로, 컴퓨터의 구조부터 시작해서 프로그램이 동작하는 방식 그리고 이 과정에서 프로그래밍 언어의 역할로 이어지는 '스토리'와 '원리'에 초점을 맞추어, 초보자들이 프로그래밍이라는 낯선 개념에 친숙히 다가갈 수 있도록 하였습니다. 또한 최근 엄청난 속도로 성장하고 있는 파이썬(Python)이라는 언어를 채택하여 프로그래밍 입문에 대한 장벽을 더욱 낮추었고, 해당 언어의 문법적 요소를 설명함에 있어 'What(무엇)' 보다는 'Why(왜)'와 'How(어떻게)'에 두어, 단순 문법 암기식 수업이 아닌, 실전에서의 예제와 활용도에 초점을 맞추어 전달합니다. 입문자들이 흔히 하는 잘못된 학습 방법들을 기반으로 여러분들이 앞으로 어떤 식으로 프로그래밍을 바라보고 학습해야되는지 등에 대한 tip들도 같이 다루며, 과거 프로그래밍을 독학하면서 삽질하고 시간낭비 하며 겪은 시행착오들과, 다년간 오프라인 수업을 진행하며 생긴 내공을 바탕으로, 입문자 분들이 어떤 부분을 어려워하고 또 어떤 식으로 전달해야되는지를 중점적으로 담았기 때문에, 파이썬 입문에 망설이시는 분에게 큰 도움이 될 것입니다.

파이썬에서 동시성 / 병렬성 프로그래밍을 사용하여 데이터를 수집하여 MongoDB에 적재하고 분석하여 모던 웹 프레임워크인 FastAPI를 사용해 수집한 데이터를 시각화한 웹 앱을 개발합니다. 이 과정에서 코루틴, 멀티 스레딩과 멀티 프로세싱을 사용한 파이썬 동시성 / 병렬성 프로그래밍을 배우고 이해하며, 이를 사용하여 파이썬의 성능을 높이는 방법을 이해합니다. 파이썬 동시성 / 병렬성 코드를 실무에 바로 적용할 수 있도록 도와드립니다. 개발만 하고 끝나는 것이 아니라 AWS 클라우드에 실제 앱을 배포하고 운영하는 방법에 대하여 알려드립니다.

웹 상에서 데이터를 수집하는 방법을 익히고, 머신러닝의 지도학습 모델을 생성해보자!

비전공자, 입문자가 빅데이터 분석기사 실기를 빠르게 취득할 수 있도록 안내해드려요! 이론은 가볍게, 실전은 확실하게 복잡한 배경지식 없이도, 기출문제를 중심으로 시험에 꼭 나오는 포인트만 집중 학습합니다.

문과 출신의 현업 개발자가 취업하기 위해 공부한 방식 그대로 설명하는 기초 DFS 강의입니다 :) 지루한 이론 강의는 최소한으로 줄이고, 직접 문제를 풀어보며 배우는 강의를 준비했습니다! 이 강의를 들으시면 백준 기준으로 실버 등급의 DFS 문제들을 혼자 풀 수 있게 될 겁니다.

강사가 처음 머신러닝을 익혔을 때, 실패했던 경험을 바탕으로, 쉽게 머신러닝을 이해하고, 실제 문제에 적용할 수 있도록 기존 강의와 다르게, 새롭게 꾸민 강의입니다

🚀 데이터브릭스로 배우는 실전 AI 이상 탐지! 💡 비싸고 느린 모델은 그만! 대규모 데이터 최적화부터 실시간 배포까지, 기업 실무에서 바로 활용할 수 있는 이상 탐지 AI를 완성합니다.

제로베이스부터 시작해서 Pygame를 라이브러리를 활용한 누구나 쉽게 파이썬 (Python) 게임 만들기

본 수업에서는 파이썬(Python)을 활용하여, 다양하게 동작하는 사이트로부터 데이터를 가져오고(크롤링) 처리하는 테크닉에 대해서 배우고, 이를 응용하여 실전에서 마주할 수 있는 다양한 예제들에 직접 적용해봅니다. 이를 통해 주어진 코드를 복사해서 붙여넣는 방식의 일차원적인 업무 자동화가 아닌, 웹이 작동하는 기본 원리에 대한 이해를 바탕으로 한 실전 문제 해결 위주의 기술들에 대해서 익히고, 이에 따라 여러분들은 앞으로 어떤 사이트에서도 데이터를 수집하고 처리할 수 있는 역량을 가질 수 있습니다. 또한 이 과정에서 발생하는 다양한 예외상황들을 어떻게 코드로써 해결하는지에 대한 내용을 배우며 최종적으로는 일상에서 발생하는 다양한 문제들을 프로그래밍적 사고로 해결하고 자동화 할 수 있게 됩니다.

AI, 통계의 세계를 여는 열쇠 "AI는 복잡한 통계의 원리와 분석 기법을 손쉽게 다루게 함으로써, 데이터 속 숨겨진 의미를 밝혀내고, 더 나은 의사 결정을 위한 인사이트를 제공합니다. AI는 이제 통계의 복잡한 계산기를 넘어, 통계적 사고를 지원하는 동반자입니다."

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본 강의는 '파이썬(Python)으로 데이터 기반 주식 퀀트 투자하기 Part1'의 후속 강의로서, part1 강좌가 introduction 느낌에 가까웠다면, part2는 실전 전략 구현과 퀀트 투자 개발의 전체 flow 경험이 중심이 되는 심화 강의입니다. 본 수업에서는 시계열 데이터를 다루는 advanced한 판다스(Pandas) 테크닉과, 이를 기반으로 하여 signal based 전략 및 다양한 주기별로 자산의 비중을 조절해야 하는 정적/동적 자산배분 전략을 구현하는 방법에 대해 중점적으로 다룹니다. 나아가 전략 구현에만 그치지 않고, 다양한 투자 전략을 최소한의 코드 수정으로 직접 검증하고 백테스팅하는 '코드의 framework화'와, 이를 확장하여 실전 투자까지 이어지도록 개선하는 법, 그리고 이 과정에서 주의해야 할 사항들에 대해 알아봅니다. 또한 프로그래밍적인 component와 더불어, 2가지 형태의 수익률 개념(simple return, log return)과 백테스팅 관련 평가지표 등의 이론적 내용에 대해서도 수학적으로 깊게 다루어 시중의 투자 서적이나 블로그, youtube 등 에서는 볼 수 없었던 최고의 파이썬(Python) 퀀트 투자 flow를 경험할 수 있습니다.

ChatGPT에게 받는 맞춤형 일대일 파이썬 코딩 과외! 코드를 읽고 쓸 수 있는 힘, 코딩 리터러시(Coding literacy) 역량을 키워보셔요!

이 강의는 알고리즘 트레이딩을 로컬 컴퓨터와 클라우드 환경에서 자동화하는 과정을 다루며 실습을 중심으로 진행됩니다.