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[PL 0302] データ演算のためのPython - NumPyマスタークラス

NumPyの使い方と、これを利用した実践練習を行う講義です。

（5.0）受講レビュー 4件

受講生 92名

  • asdfghjkl13551941
이론 중심
시리즈
데이터전처리
Numpy
Python
AI

こんなことが学べます

  • NumPy (ナムパイ)

  • データ処理

  • データ演算

NOTICE

本講義は、人工知能特化カリキュラムAll about AIのpre-semester（本学期前の事前準備学期）に属する講義であり、

データ処理ライブラリ NumPy, Matplotlib, Pandas
最も重要なNumPyを扱う講義です。

Miro Link: https://miro.com/app/board/uXjVNJ8PZSs=/?share_link_id=801072444784

All About AIの紹介については、オリエンテーション講義を参照してください。

Pythonを使用したデータ操作の中核NumPy！

NumPyは、Numerical Pythonの略で、ベクトル、行列、およびそれ以上の高次テンソルを計算するために特化されているライブラリです。

このNumPyは、Pythonを利用してデータを扱うすべての人にとって必須となる技術であり、最も汎用的に使われるため、一度学んでおくと、孝子の噂をふさぐライブラリです。

今後はNumPyを利用して機械学習、ディープラーニングアルゴリズムを直接実装するので、これらを本格的に学ぶ前に必ず正しく学習しなければならないライブラリです。

NumPyの汎用性！

NumPyは、データを扱う他のライブラリとの互換性がかなり良いです。

したがって、一度NumPyを正しく学ぶと、他のライブラリを使用するときの侵入障壁を減らすことができます。

NumPyの核心を扱う講義！

ほとんどNumPyを扱う講義や教材では

np.sum, np.hstack, np.histogram

このようなAPIの使い方だけを重点的に扱います。


しかし！断然NumPyを使用するときにもっと重要なのは

Broadcasting, Fancy Indexing, Vectorization

同様に、NumPyが提供するndarrayオブジェクトを利用してクイックコードを作成します。


したがって、このレッスンでは、NumPyが提供する必須のAPIだけでなく、NumPyをより効率的に使用できる基本的なテクニックも大幅に扱います。

これにより、データを処理するコードを作成したときに、最も基本的なものが頑丈な人の一人になります。

講義で学ぶ196のAPI

このレッスンでは、次のようにNumPyが提供する必須APIの使い方を確実に学びます。

Chapter.2 

 np.array
np.zeros
np.ones
np.empty
np.full
np.zeros_like
np.ones_like
np.empty_like
np.full_like
np.arange
np.linspace

Chapter.3 

 np.positive
np.negative
np.add
np.subtract
np.multiply
np.power
np.divide
np.floor_divide
np.remainder

Chapter.4 

 np.equal
np.not_equal
np.greater
np.greater_equal
np.less
np.less_equal
np.logical_not
np.logical_and
np.logical_or
np.logical_xor
np。 all
np。 any
np.isclose
np.allclose

Chapter.6 

 np.square
np.reciprocal
np.sqrt
np.cbrt
np.exp
np.exp2
np.expm1
np.log
np.log2
np.log10 


 np.log1p
np.deg2rad
np.radians
np.rad2deg
np.degrees
np。 sin
np。 cos
np。タン
np。 sinh
np。 cosh 


 np。 tanh
np.sign
np.absolute
np.trunc
np。 floor
np。 ceil
np.round
ndarray.round
np.clip
ndarray.clip

Chapter.10 

 ndarray.copy
ndarray.view
ndarray.flatten
ndarray.flat
numpy.ravel
ndarray.ravel
np.reshape
ndarray.reshape
np.resize
ndarray.resize

Chapter.11 

 np.squeeze
ndarray.squeeze
np.expand_dims
np.newaxis
np.moveaxis
np.swapaxes
np.transpose
ndarray.transpose
np.arcsin
np.arccos
np.arctan 


 np.sinh
np.cosh
np.tanh
np.sign
np。 abs
np.floor
np.ceil
np.clip
np。 round
np.trunc
np.fix

Chapter.12 

 np.random.rand
np.random.random
np.random.uniform
np.random.randint
np.random.randn
np.random.normal
np.random.choice
np.random.permutation
np.random.shuffle
np.random.seed 


 np.random.default_rng
rng.random
rng.uniform
rng.integers
rng.standard_normal
rng.normal
rng.permutation
rng.choice
rng.shuffle

Chapter.13 

 np。 sum
ndarray。 sum
np.prod
ndarray.prod
np.mean
ndarray.mean
np.var
ndarray.var
np.std
ndarray.std 


 np.max
ndarray.max
np.min
ndarray.min
np.median
np.percentile
np.maximum
np.minimum
np.memdian
np.histogram 


 np.cumsum
ndarray.cumsum
np.cumprod
ndarray.cumprod
np.ptp
ndarray.ptp
np.diff

Chapter.14 

 np.sort
ndarray.sort
np.argsort
ndarray.argsort
np.argmax
ndarray.argmax
np.argmin
ndarray.argmin
np.nonzero
ndarray.nonzero
np.where
np.unique

Chapter.15 

 np.hstack
np.vstack
np.concatenate
np.append
np.hsplit
np.vsplit
np.split
np.partition
ndarray.partition
np.argpartition
ndarray.argpartition

Chapter.16 

 np.repeat
ndarray.repeat
np.tile
np.meshgrid

Chapter.17 

 np.linalg.norm
np.dot
ndarray.dot
np.cross
np.outer
np.identity
np.eye
np.diag
np.trace 


 ndarray.trace
ndarray.transpose
ndarray.T
np.matmul
np.linalg.det
np.linalg.inv
np.linalg.eig

Chapter.18 

 ndarray.dtype
np.intX
np.uintX
np.floatX
ndarray.itemsize
ndarray.nbytes
ndarray.astype

Chapter.19 

 np.save
np.load
np.savez
np.savez_compressed


そして次の章では、ndarrayの基本的な使い方をそれぞれ学びます。

Chapter.5 - ブロードキャスト

Chapter.7 - Integer Indexing

Chapter.8 - Boolean Indexing

Chapter.9 - Slicing on ndarrays

Chapter.20 - ベクトル化技術

Practical Practices!

このレッスンでは、NumPyのAPI、ndarrayの技術と一緒にこれを復習するために、機械学習、ディープラーニングで実際に使用されるコードを書いてみます。

Outer

今後は、本講義で学んだ内容に基づいて様々なアルゴリズムを直接実装する予定です。

今回の機会に今後面白いアルゴリズムを作るためにNumPyをしっかり固める機会になればと思います。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう？

  • NumPyを 제대로 배우고 싶은 분

  • データ分析をされる方

  • 機械学習、ディープラーニングを学んでいる方

前提知識、
必要でしょうか？

  • Pythonの基礎文法

こんにちは
です。

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4件の受講レビュー

  • HeeSeok Jeong님의 프로필 이미지
    HeeSeok Jeong

    受講レビュー 9

    ∙

    平均評価 4.1

    5

    8% 受講後に作成

    파이토치를 배우기 위한 밑거름 강의... 최고입니다. 신경식 강사님의 강의는 언제나 옳다 !!!

    • 공대형아(신경식)
      知識共有者

      감사합니다!! 더 좋은 컨텐츠의 강의 제공할 수 있도록 최선을 다하겠습니다😃

  • 권승님의 프로필 이미지
    권승

    受講レビュー 2

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    5

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    • ysyang1009님의 프로필 이미지
      ysyang1009

      受講レビュー 13

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      • 유준모님의 프로필 이미지
        유준모

        受講レビュー 2

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        퀀트 투자를 위한 파이썬 트레이딩룸 만들기 Part 3에서는 포트폴리오 이론 및 실전투자에 필요한 개념 및 코드로 구현하는 방법에 대해 배웁니다. Part 1 & 2에서는 금융데이터 분석을 위한 코드 구현 방법들에 대해서 주로 배웠다면, Part 3에서는 퀀트 투자에 있어 중요한 부분을 차지하는 '포트폴리오'에 대해서 배웁니다. 왜 포트폴리오를 만들어야할까? 라는 의문을 가지고 포트폴리오 이론을 배우며 이를 파이썬으로 구현도 하고, 실전 포트폴리오 투자에 필요한 코드 실습도 진행합니다. 해당 강의를 통해 여러분들만의 포트폴리오 투자에 있어 도움이 되기를 바라겠습니다

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        Python, SQL, MySQL

        [리뉴얼] 처음하는 SQL과 데이터베이스(MySQL) 부트캠프 [입문부터 활용까지]Course Thumbnail

        [리뉴얼] 처음하는 SQL과 데이터베이스(MySQL) 부트캠프 [입문부터 활용까지]

        잔재미코딩 DaveLee

        처음이지만 AI로 전문가처럼 – ChatGPT만 있으면 나도 데이터 분석가Course Thumbnail

        처음이지만 AI로 전문가처럼 – ChatGPT만 있으면 나도 데이터 분석가

        Masocampus

        이젠 직감이 아닌 데이터로 말하는 시대. ChatGPT와 함께 데이터 분석을 쉽게 배워보세요!

        Basic

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        ChatGPT, 빅데이터, 인공지능(AI)

        처음이지만 AI로 전문가처럼 – ChatGPT만 있으면 나도 데이터 분석가Course Thumbnail

        처음이지만 AI로 전문가처럼 – ChatGPT만 있으면 나도 데이터 분석가

        Masocampus

        [리뉴얼] 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 캐글 문제 풀며 정리하기) [데이터분석/과학 Part2]Course Thumbnail

        [리뉴얼] 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 캐글 문제 풀며 정리하기) [데이터분석/과학 Part2]

        잔재미코딩 DaveLee

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

        Basic

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        머신러닝, Kaggle, Pandas

        [리뉴얼] 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 캐글 문제 풀며 정리하기) [데이터분석/과학 Part2]Course Thumbnail

        [리뉴얼] 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 캐글 문제 풀며 정리하기) [데이터분석/과학 Part2]

        잔재미코딩 DaveLee

        파이썬 중급Course Thumbnail

        파이썬 중급

        김정인

        중급 Python 과정은 함수형 프로그래밍, 메타 프로그래밍, 예외 처리 및 객체 지향 프로그래밍과 같은 고급 주제를 다루면서 Python에 대한 이해를 심화하도록 설계되었습니다.

        Intermediate

        Intermediate

        Python, 웹 스크래핑, Numpy

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        파이썬 중급

        김정인

        비전공자를 위한 수학 통계 기초(실습)Course Thumbnail

        비전공자를 위한 수학 통계 기초(실습)

        SW School

        본 과정은 파이썬을 이용한 머신러닝 수학 및 통계의 기본 내용을 실습하는 과정입니다. 기계 학습과 딥러닝은 프로그래밍 역량도 필요하지만 원리를 파악히기 위해서 수학적 배경을 필요로 합니다. 본 과정을 통해 인공지능에 필요한 기초 수학을 차근차근 익힐 수 있습니다.

        Basic

        Basic

        선형대수학, 확률과 통계, Python

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        비전공자를 위한 수학 통계 기초(실습)

        SW School

        강화학습 올인원: 기초, 최신 알고리즘, 실무 활용까지Course Thumbnail

        강화학습 올인원: 기초, 최신 알고리즘, 실무 활용까지

        멀티코어

        스스로 판단하고 적응하는 AI, 이제 직접 만들 수 있습니다. 복잡한 이론 대신 직관적인 설명과 코드로 강화학습의 핵심을 배우고, 금융, 산업 프로젝트를 통해 '실전형 개발자'로 성장하세요.

        Intermediate

        Intermediate

        Python, 인공신경망, 강화학습

        강화학습 올인원: 기초, 최신 알고리즘, 실무 활용까지Course Thumbnail

        강화학습 올인원: 기초, 최신 알고리즘, 실무 활용까지

        멀티코어

        파이썬으로 만드는 나만의 웹 페이지 Part1Course Thumbnail

        파이썬으로 만드는 나만의 웹 페이지 Part1

        Suit & Coffee

        이제 파이썬 결과물을 웹 페이지로 나타낸다! 오직 파이썬만을 이용해 나만의 웹 페이지를 만들어볼 수 있어요. 데이터 분석, 머신러닝 등 파이썬으로 만든 결과물을 웹 페이지에서 확인할 수 있는 Interactive DashBoard를 만들어 볼 수 있는 기회입니다!

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        Basic

        Python

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        파이썬으로 만드는 나만의 웹 페이지 Part1

        Suit & Coffee

        내 업무를 대신 할 파이썬(Python) 웹크롤링 & 자동화 (feat. 주식, 부동산 데이터 / 인스타그램)Course Thumbnail

        내 업무를 대신 할 파이썬(Python) 웹크롤링 & 자동화 (feat. 주식, 부동산 데이터 / 인스타그램)

        DeepingSauce

        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.

        Basic

        Basic

        Python, 웹 크롤링

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        내 업무를 대신 할 파이썬(Python) 웹크롤링 & 자동화 (feat. 주식, 부동산 데이터 / 인스타그램)

        DeepingSauce

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        Python 엑셀 프로그래밍 - with xlsxwriter

        제주코딩베이스캠프

        xlsxwriter 튜토리얼로 배우는 Python 엑셀 프로그래밍의 기초 강좌입니다. Python과 엑셀을 사용하여 데이터를 분석하고 업무를 자동화 할 수 있습니다.

        Beginner

        Beginner

        XlsxWriter, Python

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        Python 엑셀 프로그래밍 - with xlsxwriter

        제주코딩베이스캠프

        [리뉴얼] 처음하는 MongoDB(몽고DB) 와 NoSQL(빅데이터) 데이터베이스 부트캠프 [입문부터 활용까지] (업데이트)Course Thumbnail

        [리뉴얼] 처음하는 MongoDB(몽고DB) 와 NoSQL(빅데이터) 데이터베이스 부트캠프 [입문부터 활용까지] (업데이트)

        잔재미코딩 DaveLee

        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.

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        Python, MongoDB, DBMS/RDBMS

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        [리뉴얼] 처음하는 MongoDB(몽고DB) 와 NoSQL(빅데이터) 데이터베이스 부트캠프 [입문부터 활용까지] (업데이트)

        잔재미코딩 DaveLee

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        컴퓨터 비전 이상 탐지, 개발부터 배포까지 올인원 마스터

        데이비드최

        🚀 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.

        Intermediate

        Intermediate

        Python, 인공지능(AI), 머신러닝

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        컴퓨터 비전 이상 탐지, 개발부터 배포까지 올인원 마스터

        데이비드최

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        베개 투자법: 자면서 돈 버는 AI 주식 자동 매매 머신

        치트키 알려주는 남자

        AI로 여러분의 주식 투자를 혁신하세요! 이 강의에서 나스닥 상위 25개 종목을 겨냥한 실제 작동하는 AI 자동매매 시스템을 직접 만듭니다. 한국투자증권 API로 모의 투자에서 경험과 노하우를 쌓고, 실제 계좌로 AI 주식 자동매매를 할 수 있는 특별한 기회를 제공합니다. 주식 초보자도 문제없습니다. 주식의 기초 개념과 미국 주식을 해야 되는 이유를 쉽게 풀어드리며, 모든 소스 코드와 원격 지원까지 제공합니다. 지금부터 앞으로 60년 우리의 인생에서 투자는 필수 입니다. 여러분과 함께 할 AI 투자 파트너를 직접 만들어보세요!

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        Python, 딥러닝, 데이터 엔지니어링

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        베개 투자법: 자면서 돈 버는 AI 주식 자동 매매 머신

        치트키 알려주는 남자

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        확률과 통계 101

        루비네 코딩

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

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        확률과 통계, 빅데이터, Python

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        확률과 통계 101

        루비네 코딩

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        데이터 분석을 위한 파이썬 입문

        부산대학교 소프트웨어융합교육원

        파이썬 사용을 위한 기초를 다지고 데이터 분석 문제를 해결해보자!

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        Python

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        데이터 분석을 위한 파이썬 입문

        부산대학교 소프트웨어융합교육원