완벽한 파이썬 개발자 되기

이미 2만명 이상이 학습하고 만족한 최고의 프로그래밍 입문 강의. 
인프런이 비전공자 위치에서 직접 기획하고 준비한 프로그래밍 입문 강의로, 프로그래밍을 전혀 접해보지 못한 사람부터 실제 활용 가능한 프로그래밍 능력까지 갈 수 있도록 도와주는 강의입니다.

본 강의는 파이썬 기초를 배운 학습자가 파이썬을 실무에 활용할 수 있도록 수준 높은 문법을 배우는 데 중점을 두고 있습니다. 파이썬만의 차별점을 파악하고 빠르게 익힘으로써 중급 레벨의 프로그래밍에 익숙해질 수 있도록 합니다.

폭넓은 파이썬 개발 경험, 온오프라인 수업 경험을 바탕으로 파이썬 메타프로그래밍, 깊이있는 문법을 다루기 위한 과정입니다. 더 나아가 파이썬 취준생 면접 및 경력자분들의 기술면접에도 도움이 될 만한 커리큘럼을 준비했습니다.
아울러, 내가 만든 라이브러리를 PyPI(Python Package Index)에 직접 배포하는 과정도 설명합니다.

기술면접 대비를 위해 OS 지식을 기반으로 멀티 스레딩 및 멀티프로세싱, 병렬성, 병행성 등의 문법을 다루기 위한 과정입니다. 다수의 자원으로 실행 효율을 높이는 방법에 대한 기반 지식을 학습합니다.

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

파이썬(Python)을 이용해 코딩 테스트 문제 풀이를 합니다.

5개의 실전 프로젝트를 통해서 데이터/머신러닝 웹 애플리케이션 개발 방법을 배웁니다. Python과 Streamlit으로 웹 애플리케이션을 쉽고 빠르게 제작하고 배포할 수 있습니다. (2025년/6월 업데이트)

엑셀 대신 파이썬 판다스(Pandas)로 데이터 분석을 더 쉽고 효과적으로 할 수 있다는 사실! 판다스 라이브러리의 기본적인 기능과 실무 활용 방법을 금융데이터 분석을 통해 학습해 봅니다.

A 부터 Z까지 백과사전 같은 강의는 이제 그만!
실전에 바로 적용할 수 있는 알짜만 모은 참고서 강의!

파이썬을 활용해 자신만의 지표를 만들고, 편리하게 증권을 분석할 수 있는 도구를 만들어보세요!

파이썬(Python)을 활용해 실전 투자에 도움이 될만한 도구를 만들고 싶으신가요? 이 강의에서는 파이썬 중급자를 대상으로 금융데이터 분석을 위한 인터랙티브 웹 대시보드를 만들어 보며, 심도있는 계량화 작업을 위한 페어 트레이딩 전략에 대해 학습해 봅니다. 여러분들만의 유용한 분석도구를 만들어 금융데이터를 더욱 강력하게 분석하고, 현명한 투자 결정을 내리는데 도움이 되기를 바라겠습니다.

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

파이썬을 활용하여 텔레그램 봇, 슬랙 봇, 카카오톡 챗봇, 디스코드 봇을 다양한 예제를 통해 각 서비스의 특징과 봇을 구현하는 방법에 대해 알아봅니다.

이 강의는 LangChain을 활용한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템의 기본 개념과 구현 방법을 다룹니다. 참가자들은 RAG의 핵심 원리를 이해하고, LangChain을 통해 실제로 시스템을 구축하며 성능을 평가하는 방법을 배우게 됩니다.

파이썬 기본 문법과 라이브러리를 활용해서 나만의 AI 챗봇을 직접 만들어 보세요. PDF 문서 기반의 RAG 등 5개의 프로젝트를 단계별로 수행하고, 웹 서비스로 배포하는 과정을 학습합니다.

초급자를 위한 쉬운 설명과 다양한 실습 프로젝트 중심으로 구성된 강의입니다. 웹 크롤링과 LangChain 도구로 데이터를 수집하고, LLM 활용하여 요약, 추출, 감성 분석, 추천 시스템을 다룹니다.

랭그래프(LangGraph)로 구현하는 검색증강생성(RAG) 지능형 AI 에이전트!
이론부터 실전까지, 초보자도 쉽게 따라할 수 있는 핸즈온 튜토리얼입니다.

Fast API, SQLAlchemy, Pydantic, Starlette 등 여러 Package를 활용해 쉽고, 빠르고, 간편하게 Server 개발하는 방법을 배워가세요! PostgreSQL과의 연동은 물론 DB Backup파일도 준비되어 있으니 걱정마세요! Dash와 Plotly를 활용한 UI Design "기초"를 알려드리고 강의에 사용된 Source Code도 제공해드립니다 :)

이 강의를 통해 SQL과 데이터베이스의 이해, SQL 문법, 실제 활용을 위한 데이터베이스 설계, 프로그래밍을 통한 데이터베이스 활용, 데이터 분석 활용 사례까지 익힐 수 있습니다.

중고급 SQL을 익히고, 현업 수준의 실전 데이터 분석 문제 101 가지를 함께 풀며, 탄탄한 SQL 데이터 분석 역량을 다집니다.

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.

현업에서 실제 웹서비스를 개발한 경험을 기반으로, 입문자를 위한 실제 상용화도 가능한 수준의 웹과 앱서비스를 개발하는 것을 목표로 하는 풀스택 시리즈 강의입니다. 이를 위한 첫 출발(part1)로 파이썬 flask 로 백엔드 구현 기술을 익히고, 웹기술을 상세히 설명하는 강의입니다.

최신 풀스택과 백엔드를 위해 쉽고 성능도 빠른 FastAPI, 쉽게 차근차근 백엔드 개념부터 FastAPI 핵심 문법과 비동기 데이터베이스 활용까지 깔끔한 자료와 프로젝트로 정리할 수 있는 강의입니다.

현업에서 실제 웹서비스를 개발한 경험을 기반으로, 입문자를 위한 실제 상용화도 가능한 수준의 웹과 앱서비스를 개발하는 것을 목표로 하는 풀스택 시리즈 강의입니다. 이를 위한 Part2 강의로 다양한 기술이 존재하는 프런트엔드 기술에서 반응형, 호환성까지 고려한 최신 HTML5, CSS3, 바닐라 자바스크립트 (Javascript) + ES6 를 모두 견고하게 싹 정리하는 강의입니다.

본 강의는 풀스택 강의 시리즈 Part3 강의로 최신 서버 기술과 도커 기술을 탄탄하게 익히는 강의입니다. 본 강의는 실질적으로 도커를 내 기술 스택에 포함시킬 수 있도록, 도커의 다양한 옵션을 한땀한땀 테스트하고, 도커를 위해 이해가 필요한 리눅스등 관련 기술도 익히고, 실제 복잡한 서비스까지 만들어볼 수 있도록 꾸몄습니다.

본 강의는 FastAPI의 핵심 기능과 함께, 웹서비스 개발의 전 과정을 익힐 수 있도록 구성 하였습니다. 본 강의를 통해 여러분을 현장에서 필요로 하는 FastAPI 전문 개발자로 발돋움 시켜 드릴 것입니다.

데이터 분석 입문자를 위한 파이썬 데이터 분석 전과정 기본 기술 익히기 강의입니다. 실제 현업에서 데이터 분석 기술을 활용하고 있는 이커머스 기획자 및 개발자로써, 파이썬 데이터 분석 전과정을 쉽게 익히고, 바로 활용할 수 있도록 만들었습니다.

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

강사가 처음 딥러닝을 익혔을 때 실패했던 경험을 바탕으로 딥러닝 이해에 필요한 수학, 이론, 파이토치 기반 구현, 전이학습, GPT 핵심 트랜스포머까지 차근차근 익힐 수 있도록 새롭게 꾸민 강의입니다.

이 강의에서는 라즈베리 파이와 파이썬에 대한 기초지식을 배우고 간단하지만 핵심적인 자율주행차와 원격 홈모니터링 프로젝트를 만드는 실습할 것입니다.

보스톤 마라톤 빅 데이터를 기반으로 파이썬과 텐서플로2를 이용하여 다양하고 유용한 머신러닝 회귀(Regression)와 분류(Classification) 프로젝트를 이론과 함께 배우는 머신러닝 종합 프로젝트 과정입니다.

최신 딥러닝 기법인 GAN, BERT, RNN, CNN을 파이썬과 텐서플로2를 기반으로 다양하고 유용한 프로젝트를 이론과 함께 만들면서 배우는 딥러닝 종합 프로젝트 과정입니다.

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)로 이미지와 영상을 처리하고,  딥러닝 모듈(dnn, Deep Neural Network)을 활용하여 얼굴, 눈, 다양한 사물을 식별하고 인식하는 재미있는 프로젝트를 이론과 함께 배우는 과정입니다.

OpenCV로 이미지와 영상을 처리하고, 딥러닝을 활용하여 얼굴과 다양한 사물을 식별하고 인식하는 내용을 배웁니다. 졸음방지, 나이와 성별식별, 지나가는 사람 수 세기, 얼굴 추적, 불량사과와 귤을 찾아주는 YOLO 등 재미있는 프로젝트를 이론과 함께 배우는 과정입니다.

AI 인공지능이 대세라는 것은 말할 필요가 없습니다. 그런데 머신러닝과 딥러닝을 배워서 어디에 쓴다는 겁니까? 이제 생활에서 활용되는 유용한 사물인터넷IoT Computer Vision 프로젝트들을 같이 배워봅시다.