![처음하는 파이썬 백엔드 FastAPI 입문 (FastAPI부터 비동기 SQLAlchemy까지) [풀스택 Part1-2]Course Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/courses/333248/cover/7323d828-100e-4ac9-8e6e-0e51a17ac741/333248.png?f=avif&w=420)
처음하는 파이썬 백엔드 FastAPI 입문 (FastAPI부터 비동기 SQLAlchemy까지) [풀스택 Part1-2]
잔재미코딩 DaveLee
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.
Basic
FastAPI, Python, backend
BEST
[Gia hạn] Phân tích dữ liệu Python cho người mới bắt đầu (Dễ dàng! Học toàn bộ quá trình tiền xử lý, pandas, trực quan hóa) [Phân tích/Khoa học dữ liệu Phần 1]
Đây là khóa học trang bị các kỹ năng cơ bản về toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu Python, dành cho người mới bắt đầu phân tích dữ liệu. Với tư cách là người lập kế hoạch và nhà phát triển E-commerce đang sử dụng kỹ thuật phân tích dữ liệu trong thực tế công việc, chúng tôi đã tạo ra khóa học này để bạn có thể dễ dàng học toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu Python và áp dụng ngay lập tức.
Đánh giá từ những học viên đầu tiên
Dịch cái này sang tiếng Việt
Cách sử dụng pandas
Phân tích dữ liệu cơ bản
Tiền xử lý dữ liệu Python
Trực quan hóa dữ liệu mới nhất
Thư viện trực quan hóa plotly
Đa dạng định dạng dữ liệu và thu thập dữ liệu
Bài giảng chính thức được Nekarakubae chọn làm bài giảng nội bộ!
Xây dựng nền tảng cho phân tích dữ liệu Python
Bài giảng rất đầy đủ
Khóa học này là khóa học tìm hiểu các kỹ thuật phân tích dữ liệu Python . Khóa học được thiết kế để giúp bạn học tiền xử lý dữ liệu, xử lý dữ liệu thông qua thư viện Pandas và thư viện trực quan hóa mới nhất hữu ích nhất (plotly) . Đây là một khóa học đặc biệt được thiết kế dựa trên quan điểm của học viên, dựa trên kinh nghiệm của 80.000 giảng viên trong hơn 8 năm, đồng thời làm việc song song với lĩnh vực này, và cung cấp thêm tài liệu chi tiết kèm theo khóa học.
Khóa học này hiện đang được một trong những công ty Nekarakubae sử dụng làm khóa đào tạo phân tích dữ liệu Python nội bộ chính thức.
Khóa học này là khóa học mới được đổi mới vào năm 2025, phản ánh phản hồi hiện có.
Làm thế nào để xây dựng nền tảng về khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu?
Trải nghiệm toàn bộ quy trình thu thập, tiền xử lý và phân tích dữ liệu (SQL/NoSQL + Python). Nếu bạn muốn có kỹ năng phân tích chuyên nghiệp, hãy học công nghệ Python trong khóa học này. Nếu bạn muốn trở thành nhà phân tích dữ liệu hoặc nhà khoa học, chúng tôi cung cấp lộ trình học tập từng bước ngay từ đầu. (Xem lộ trình phân tích dữ liệu/khoa học bên dưới)
Chúng tôi đã tạo một video giải thích chi tiết toàn bộ quá trình nghề nghiệp liên quan đến dữ liệu và phân tích/khoa học. Thông qua video này, bạn có thể tự học quy trình dữ liệu một cách hiệu quả theo mục tiêu của mình.
Tôi muốn thử sức mình trong việc phân tích dữ liệu thực tế càng sớm càng tốt!
Mọi người đều đã có kiến thức cơ bản về phân tích dữ liệu. Bạn chỉ cần biết mức trung bình. Điều quan trọng là phải nhanh chóng học các kỹ năng để thực hiện toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu bằng Python.
Từ xử lý dữ liệu khác nhau đến phân tích dữ liệu bằng dữ liệu thực
Chúng tôi đã tổng hợp tất cả các kỹ năng quan trọng cho phân tích dữ liệu chuyên nghiệp.
Phân tích dữ liệu Python không phải là một kỹ năng đơn giản có thể thành thạo ngay lập tức. Để có được kỹ năng, bạn cần phải "làm quen" với nó, và điều này sẽ hiệu quả hơn khi bạn tiếp cận các khái niệm tương tự từ nhiều góc độ khác nhau và tìm hiểu các ví dụ ứng dụng khác nhau. Để làm được điều này, tôi sẽ giới thiệu cuốn sách sau đây do tôi viết, rất hữu ích để tham khảo cùng với bài giảng trực tuyến này . Bằng cách sử dụng cả hai phương tiện, bạn có thể làm quen với các kỹ thuật phân tích dữ liệu Python trong thời gian ngắn hơn.
Phân tích dữ liệu Python ban đầu có thể khá khó khăn. Nếu bạn học cách sử dụng các công cụ liên quan và xem quy trình thực thi mã theo thời gian thực thông qua các bài giảng trực tuyến, bạn có thể học hiệu quả các phương pháp làm việc thực tế và các khái niệm khó.
Sau khi dễ dàng xây dựng nền tảng cơ bản thông qua các bài giảng trực tuyến, bạn có thể làm quen với các khái niệm và ngữ pháp bằng cách truy cập các giải thích khác và các ví dụ bổ sung về ngữ pháp tương tự thông qua sách. Nhờ đó, bạn có thể phát triển khả năng áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu Python vào nhiều loại dữ liệu khác nhau.
Giới thiệu về Phân tích dữ liệu Python bằng cách tự học mã hóa Residual Fun Coding
Có rất nhiều bài giảng về phân tích dữ liệu và ngay cả sau khi đã tham gia nhiều bài giảng khác nhau, tôi vẫn không biết!
Lĩnh vực dữ liệu là sự kết hợp của nhiều lý thuyết và công nghệ khác nhau. Do đó, việc học một cách có hệ thống là rất quan trọng . Thay vì một bài giảng giả định rằng bạn đã biết tất cả các lý thuyết liên quan và ngay lập tức phân tích dữ liệu, áp dụng các công nghệ học máy và AI phức tạp, một bài giảng cho phép bạn học từng lý thuyết và công nghệ cần thiết, từng bước một và thực hành để tích lũy kinh nghiệm sẽ hữu ích hơn.
Dựa trên phân tích dữ liệu thực tế và kinh nghiệm thực tế từ lĩnh vực Nekarakubae
Một bài giảng giải thích một cách có hệ thống và từng bước tất cả các kỹ thuật theo góc nhìn của người mới bắt đầu
Tôi thậm chí còn muốn tham gia cuộc thi Kaggle
Các cuộc thi Kaggle chủ yếu sử dụng học máy và AI để dự đoán dữ liệu. Để học các công nghệ này, trước tiên bạn phải làm quen với các công nghệ phân tích dữ liệu như Pandas. Bài giảng này sẽ đề cập đến Pandas và các công nghệ trực quan hóa, đồng thời được thiết kế để từng bước tìm hiểu về công nghệ học máy và học sâu (AI) thông qua một lộ trình có hệ thống. (Xem lộ trình bên dưới)
Bạn cần những kỹ năng gì để phân tích dữ liệu?
Trong lĩnh vực này, SQL và Pandas chủ yếu được sử dụng để phân tích dữ liệu. Phân tích dữ liệu chuyên nghiệp đòi hỏi kỹ năng tiền xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Để làm được điều này, bạn có thể học Pandas và Plotly. Khóa học này bao gồm tất cả các kỹ năng cốt lõi cần thiết cho phân tích dữ liệu chuyên nghiệp bằng Python trong lĩnh vực này.
Làm thế nào tôi có thể học kỹ năng phân tích dữ liệu một cách hiệu quả?
Pandas có rào cản lớn khi mới bắt đầu sử dụng do cú pháp không trực quan và chức năng mở rộng, đòi hỏi nhiều thời gian thực hành. Khóa học này được thiết kế với mục tiêu:
- Phần 1: Chuyển đổi dữ liệu hàng ngày lớn thành dữ liệu hàng tháng và tìm hiểu những điều cơ bản về pandas và các hàm tiền xử lý.
- Nửa sau: Áp dụng các kỹ thuật phân tích EDA, phân tích dữ liệu và trực quan hóa (plotly) vào dữ liệu thương mại điện tử thực tế
Nó được thiết kế để giúp bạn làm quen với pandas và plotly trong thời gian ngắn và nắm vững toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu Python.
Tôi nghe nói phân tích dữ liệu đòi hỏi phải hiểu biết sâu sắc về lĩnh vực kinh doanh thực tế?
Tuy nhiên, thật khó để nghe một bài giảng đòi hỏi bạn phải hiểu trước những lĩnh vực mà bạn không quan tâm. Hãy thử phân tích dữ liệu thương mại điện tử được đề cập trong bài giảng này. Ngay cả khi bạn không nhất thiết phải sử dụng thuật ngữ "thời đại không tiếp xúc", tất cả các doanh nghiệp đều đã chuyển sang trực tuyến trong những năm gần đây. Để hiểu về kinh doanh trực tuyến, hãy thử tìm hiểu những dữ liệu thương mại điện tử quan trọng nhất. Việc hiểu rõ lĩnh vực hữu ích nhất và các công nghệ liên quan đều rất hữu ích.
Với dữ liệu thương mại điện tử cốt lõi và kinh nghiệm thực tế trong lĩnh vực kinh doanh
Cảm nhận về phân tích dữ liệu và lĩnh vực kinh doanh !
Ngay cả khi tôi xem bài giảng, cũng không có tài liệu, vậy tôi có cần phải mua sách không?
Chúng tôi cung cấp phần giải thích súc tích, vượt ra ngoài giới hạn của sách, cùng với mã nguồn thực tế để bạn có thể chạy ngay. Nếu bạn xem bài giảng và chạy thử tài liệu cùng lúc, việc ôn tập sẽ rất dễ dàng! Bạn cũng có thể tham khảo ngay khi cần. (Tôi rất tâm đắc với tài liệu này. Nó tốt hơn sách, và chỉ riêng tài liệu thôi cũng đủ để bạn bỏ tiền ra mua rồi .)
Hiện tại, đã có 90.000 người xác minh trực tuyến và ngoại tuyến trong 9 năm.
Dữ liệu được tổ chức tốt và giải thích rõ ràng
Chúng tôi cung cấp các khóa học CNTT trực tuyến tốt hơn!
Nếu bạn học tốt, bạn sẽ thay đổi!
Để trực quan hóa Python, bạn không cần phải học matplotlib sao?
Matplotlib là một công nghệ trực quan hóa dữ liệu truyền thống nhưng còn hạn chế, tập trung chủ yếu vào việc tạo biểu đồ tĩnh. Mặt khác, công nghệ mới nhất, plotly, tập trung vào việc tạo biểu đồ tương tác mà người dùng có thể tương tác. Công nghệ này cũng có những ưu điểm như chất lượng hình ảnh tuyệt vời, tương thích với môi trường web và hỗ trợ biểu đồ đa dạng hơn . Vì vậy, plotly đang ngày càng trở nên phổ biến trong lĩnh vực này. Bài giảng này sẽ giải thích về công nghệ plotly, một công nghệ trực quan hóa đang dần trở nên phổ biến .
plotly (hỗ trợ đồ thị động) VS matplotlib (tập trung vào đồ thị tĩnh)
Đây là bài giảng hữu ích ngay cả với những người đã học khóa phân tích dữ liệu!
Để tự mình thành thạo công nghệ phân tích dữ liệu Python, bạn cần thực hành nhiều bài tập thực hành. Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn phân tích dữ liệu từ đầu đến cuối với nhiều ví dụ thực tế (tiền xử lý dữ liệu Corona, phân tích dữ liệu thương mại điện tử). Nhờ đó, bạn có thể nâng cao trình độ về các công nghệ liên quan và sắp xếp lại kiến thức đã bỏ lỡ.
Đừng lãng phí thời gian của bạn!Không phải là chúng ta không thể làm được điều gì đó vì chúng ta không có thông tin!
Học với các bài giảng đã được chứng minh!
Khóa học này đã được cải thiện thông qua vô số phản hồi trong nhiều năm và được tạo ra sau nhiều suy nghĩ và cân nhắc vì tôi yêu thích các bài giảng trực tuyến.
Để bạn có thể cảm thấy, 'Ồ! Thật sự khác biệt!'
Đây là bài giảng được tạo ra thông qua quá trình suy nghĩ và cải tiến liên tục.
Hãy hợp lý và quan tâm đến nhau
Chỉ những người có thể xây dựng mối quan hệ tốt
Hãy tham gia lớp học nhé!
Một ví dụ về xử lý dữ liệu trước được tạo ra bằng cách xử lý dữ liệu thô thực tế trong bài giảng dữ liệu
Dữ liệu Corona là ví dụ hữu ích nhất về các hàm cơ bản và ví dụ tiền xử lý thực tế của Pandas . Do đó, chúng tôi đã tạo biểu đồ sau cho toàn bộ giai đoạn Corona hoạt động mạnh nhất và sắp xếp nó để tìm hiểu kỹ hơn về công nghệ liên quan.
Số ca nhiễm virus corona được xác nhận hàng ngày theo quốc gia (bao gồm toàn bộ thời gian theo dõi các ca nhiễm được xác nhận trong thời gian dịch virus corona)
Được tạo ở cấp báo cáo để phân tích dữ liệu thực tế tại hiện trường, bao gồm cả kiến thức chuyên môn!
Chỉ vẽ biểu đồ thôi là chưa đủ. Ở thực địa, chi tiết rất quan trọng.
Phân tích các biểu đồ khác nhau và các khía cạnh khác nhau
Học tập một cách có hệ thống
Lộ trình lập trình Residual Fun của Dave Lee 🔑
Lộ trình nghề nghiệp của nhà phát triển, nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu!
Từ phát triển web/ứng dụng đến phân tích dữ liệu và AI, chúng tôi cung cấp lộ trình từ A đến Z, cho phép bạn xây dựng nền tảng vững chắc trong thời gian ngắn. Các công nghệ CNTT có mối liên hệ chặt chẽ với nhau, vì vậy chúng cần được tích hợp để hỗ trợ các dịch vụ web/ứng dụng hoặc khoa học dữ liệu. Bằng cách tăng dần độ khó và nắm vững các công nghệ cốt lõi, bạn có thể học tập hiệu quả, hiểu rõ hệ thống và dữ liệu nói chung, đồng thời phát triển thành một nhà phát triển hoặc chuyên gia dữ liệu cạnh tranh. Để đạt được mục tiêu này, chúng tôi đã chuẩn bị một lộ trình sắp xếp các công nghệ cốt lõi một cách có hệ thống trong từng lĩnh vực.
1. Lộ trình xử lý dữ liệu nhanh nhất
Tôi đã tạo một video giải thích chi tiết về lộ trình này và toàn bộ quy trình phân tích/khoa học dữ liệu. Nếu bạn tham khảo video, bạn có thể dễ dàng tự học quy trình dữ liệu mà không cần thử nghiệm và sai sót trong một khoảng thời gian ngắn !
Đợi đã! ✋
Nhấp vào lộ trình bên dưới để biết thêm chi tiết. Nếu bạn mua cả lộ trình cùng lúc, chúng sẽ được giảm giá! (Mức giảm giá sẽ sớm được giảm.)
2. Lộ trình full-stack nhanh nhất
Tôi đã tạo một video giải thích chi tiết lộ trình và cách nhanh nhất để tự học và triển khai phát triển web/ứng dụng. Nếu bạn tham khảo video này, bạn có thể triển khai web/ứng dụng mà không cần thử nghiệm và sai sót trong một thời gian ngắn.
Đợi đã! ✋
Nhấp vào lộ trình bên dưới để biết thêm chi tiết. Nếu bạn mua cả lộ trình cùng lúc, chúng sẽ được giảm giá! (Mức giảm giá sẽ sớm được giảm.)
3. Kiến thức cốt lõi về khoa học máy tính (CS) cần thiết trong lĩnh vực phát triển và dữ liệu
Lộ trình này là một khóa học hệ thống hóa kiến thức thiết yếu về kỹ thuật máy tính (CS), lý thuyết CNTT cốt lõi, nền tảng của các lĩnh vực phát triển và dữ liệu. Trong số đó, chúng tôi có các bài giảng mở, giúp sinh viên có thể học một cách hệ thống các môn học cốt lõi quan trọng nhất như cấu trúc máy tính, hệ điều hành và mạng.
Khuyến nghị cho
những người này
Khóa học này dành cho ai?
Những ai muốn thành thạo kỹ năng phân tích dữ liệu Python
Những ai muốn nắm vững pandas và kỹ thuật trực quan.
Người muốn trở thành nhà phân tích dữ liệu về lâu dài
Những ai mong muốn trau dồi kỹ năng phân tích dữ liệu về lâu dài.
Những ai muốn nắm vững kỹ năng cơ bản phân tích dữ liệu
32,343
Học viên
2,249
Đánh giá
1,947
Trả lời
4.9
Xếp hạng
13
Các khóa học
잔재미코딩, Dave Lee
주요 경력: 쿠팡 수석 개발 매니저/Principle Product Manager, 삼성전자 개발 매니저 (경력 약 15년)
학력: 고려대 일어일문 / 연세대 컴퓨터공학 석사 (완전 짬뽕)
주요 개발 이력: 삼성페이, 이커머스 검색 서비스, RTOS 컴파일러, Linux Kernel Patch for NAS
저서: 리눅스 커널 프로그래밍, 리눅스 운영 체제의 이해와 개발, 누구나 쓱 읽고 싹 이해하는 IT 핵심 기술, 왕초보를 위한 파이썬 프로그래밍 입문서
풀스택/데이터과학/AI 관련 무료 자료를 공유하는 사이트입니다.
IT 학습에 도움이 되는 팁/ 짧은 무료 강의를 공유하고자, 조금씩 시작하고 있습니다~
최신 현업과 IT 강의를 병행하며, 8년째 꾸준히 견고한 풀스택, 데이터과학, AI 강의를 만들고 있습니다.
Chương trình giảng dạy
Tất cả
58 bài giảng ∙ (12giờ 26phút)
Tài liệu khóa học:
Tài liệu bài giảng
Ngày đăng:
Cập nhật lần cuối:
Đánh giá
Tất cả
317 đánh giá
4.9
317 đánh giá
physĐánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
- 소라연
Đánh giá 81
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
48% đã tham gia좋은 감사합니다. 큰 도움이 되었습니다. 강의 내용 , 강의자료 너무 만족스럽습니다. 머신러닝 강의도 기대하고 있겠습니다. ^_^
- 잔재미코딩 DaveLeeGiảng viên
도움이 되셨다니 정말 다행입니다. 저도 작성해주신 수강평으로 힘을 내서, 항상 생각하며, 보다 좋은 강의를 만들도록 노력하겠습니다. 강의 자료는 정말 ... 열심히 만들어요. 자료 만드는 것을 좋아하기도 하고요. 만족스러우시다니, 정말 다행이고 기쁘네요. 외부에 오픈은 하지 말아주시고, 개인적으로만 활용도 부탁드립니다. 감사합니다.
- Mason Han
Đánh giá 5
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
93% đã tham gia코딩 입문자로써 아무것도 모른채 시작했던 파이썬 부트캠프 강의부터 크롤링 강의, 그리고 이번에 파이썬 데이터 분석까지 수강을 끝냈습니다. 이 강의들이 겉으로 보면 각각 별개의 강의지만 수업 중에 항상 강조하시는대로 하나의 흐름과 목적을 가지고 강의를 해주신데다 무엇보다 비전공자의 입장에서 자세하고 이해하기 쉽게 설명해주셔서 편하게 수업을 들을 수 있었습니다. 현재 부동산업을 하고 있는데 이 강의들을 듣고 난 후 네이버 부동산을 비롯한 사이트 크롤링과 공공데이터 포털에서 제공하는 데이터들을 원하는대로 가공하고 활용할 수 있는 능력이 생겼습니다. 전문가들이 볼 때는 부족할 수 있지만 IT관련 전문가가 아닌 부동산업을 하면서 이런 능력이 있다는건 정말 큰 무기라고 생각합니다. 또한 수동적으로 남이 제공하는 가공된 데이터만 보는 것과 자신이 직접 가공한 데이터를 보는 것은 하늘과 땅 차이입니다. 그러니 저처럼 처음 시작하시는 분들은 너무 고민하지말고 잔재미코딩님의 강의를 하나하나 차근차근 따라오다보면 어느새 성장한 자신을 발견할 수 있을 겁니다. 그리고 희망사항이 하나있다면 지금까지하셨던 강의들(파이썬 부트캠프, 데이터베이스, 크롤링, 데이터분석 등등)을 토대로 하나의 프로젝트를 처음부터 끝까지 완성하는(비록 강의의 길이가 비교적 짧더라도) 강의가 있으면 더할나위 없이 좋을 것 같습니다. 저는 이제 중간에 빼먹었던 SQL과 NOSQL을 들으러 출발합니다!!!!(잔재미코딩님 모든 강의를 올해 안에 수강하는게 목표입니다ㅎㅎ) 좋은 강의 감사드리고 앞으로도 믿고 따라가겠습니다.
- 잔재미코딩 DaveLeeGiảng viên
아... 이렇게 좋은 수강평을... 시간도 따로 들이셨을텐데... 감사합니다. 살짝 감동이 또 밀려오네요. 제 생각에는 개발자는 IT만 알지만, 다른 분야에 계신 분들은 각자의 분야에 전문성이 있고요. 각 분야에 아직은 IT까지 잘아시는 분이 많지 않기 때문에, 자신의 전문성이 있으면서, IT를 활용할 수 있다면, 굉장한 파급력을 가질 수 있다고 생각합니다. 그런데, 그런 강의를 만드는 것이나, 그런 강의를 흡수하는 것은 굉장히 어려운 일인데요. 그럼에도 불구하고, 본 강의를 통해, 부동산 데이터를 실제로 파이썬으로 분석하신다니, 정말 좋네요. 수강생님도 그만큼 현명하기 때문일 것이라 생각합니다. 감사합니다.
- RYU
Đánh giá 3
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
100% đã tham gia저는 딥러닝,머신러닝,메카트로닉스 쪽으로 대학원 및 연구를 목표하는 학생입니다. 그래서 기본기를 다지고자 타 강사님들의 파이썬강의를 듣고, 데이터처리분석과정을 배우기 위해서 해당 강의를 수강했습니다. 처음에는 다른 강사님들처럼 영상을 찍으시면서 소스를 작성하시는게 아니라, 수업준비물을 준비하셔서 해당 내용을 찬찬히 강의하시는 스타일이십니다. 제가 들은 대부분의 강의는 전자의 것이여서 후자인 해당강의에 적응하는데 조금 시간이 걸렸습니다. 하지만, 그만큼 수업 내용과 관련된 자료들은 내용이 정말 탄탄했습니다. 이 부분이 무척 제 마음에 들었습니다. 또한, 수업이 진행되면서 가장 인상깊었던 것은, 단지 수업을 계속 진행하는데도 불구하고 반복학습이 된다는 것입니다. 저에게 있어서 인강을 들으면서 가장 어려운 것은 반복학습입니다. 학원같은 경우는 과제등을 이용하여 학생들에게 반복학습을 시키지만, 인강을 통해서 반복학습을 하는것은 평균적으로는 저를 포함해서 어려워하거나 지루해하는 학생들이 많을 것 입니다. 하지만, 이 강의는 새로운 내용을 배우면서도 반복학습이되서 매우 저에게 도움이되는 강의였습니다. 물론 다시 다른 강의를 수강하며 반복학습 도전 할 계획입니다만 ㅋㅋ... 저는 이 강의를 수강할때 처음에는 동영상을 한번 쭉 봅니다. 쭉 볼때 이해가 안되는 구간이 있으면 계속 반복해서 봤구요. 그리고 동영상을 내리고, 선생님께서 주신 자료집을 한쪽 모니터 창에 틀어두고, 처음에는 기억나는대로 소스를 써내려가고, 기억이 안날때/소스를 다 작성한거 같았을때 자료집을 확인하는 식으로 진행했습니다. 더불어, 질문게시판이나 동영상에 질문을글을 올리면 늦으면 하루지나서 빠르면 하루도 안되서 답장이옵니다. 선생님의 열의를 느낄 수 있었던 부분입니다. 또한, 파이썬강의를 수강했을때 느꼈던 것중하나가 질문을하면 해당 내용에 관한 링크를 하나 줍니다. 그리고 이것을 참조하면 도움이 될거라는식으로 강의하시는 분들을 좀 봤었습니다. 개인적으로는 불호였죠, 하지만 해당 수업의 강사님은 하나하나 정성을 들여 코멘트를 남겨줍니다. 그리고, 다음 수업으로 몽고DB에 관한 수업을 들을 예정입니다! 강의 정말 잘봤습니다 ^_^!
- 잔재미코딩 DaveLeeGiảng viên
이것참 너무 좋은 수강평을 남겨주셔서 정말 ... 감사합니다. 이런 수강평을 쓰시는데 시간이 걸리셨을텐데 실제 느낀바를 이렇게 상세히 써주셔서 ... 사실 조금 감동했어요. 이런 수강평이 좋은 강의를 만들수 있는 큰 힘이긴 해요. 저도 말씀하신 방법 코드를 작성해가며 하는 방법, 이렇게 자료와 일종의 시나리오로 설명하는 방법 둘다 해봤는데, 전자를 하다보면 오히려 전달할 내용이 내실있게 전달 안되거나, 코드와 전달할 내용 둘다 신경쓰다보니 오히려 학습효과가 떨어지시더라고요. 그래서 후자를 쓰기로 했어요. 사실 질문답변을 매일하는건 저에게도 쉽지 않은 일인데 ... 이러다 제가 휴가가면 공지라도 해야하나 걱정도 되고, ㅎ ㅎ 아무래도 한번도 뵌적이 없다보니 자칫 답글이 잘못 전달되면 오해를 사기도 쉽고, 그러다보니 신경을 더 쓰고 있기는 합니다. 이렇게 온라인에서 얼굴함 뵙지 않고 많은 분들을 뵙다보면 다양한 경우도 많은데 ... 운이 좋게도 많은 분들께서 그래도 긍정적으로 평해주셔서 큰 힘이 되네요 정말 감사합니다
- 밑바닥개발자
Đánh giá 13
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
100% đã tham gia크롤링 강의부터 쭉 들어온 학생입니다. 비전공자에서 진로를 전향하고 학부에서 이쪽 분야 전공을 하나 더 하게 되면서 그 공부랑 잔재미코딩님 강의들이랑 같이 공부하다 보니 시너지 효과가 많았던 것 같습니다. 이번 데이터 분석강의도 정말 잘 들었습니다. 제가 기초 데이터분석 강의를 이것만 들은 것은 아니지만 역시 강사분이 다르다면 배우는 점도 다르다는 것을 느끼고 갑니다! 기초를 더욱 더 탄탄히 배운 것 같습니다. 한 가지 바라는 점이 있다면 현재 개인적으로 캐글이나 데이콘 같은 대회를 통해서 score를 많이 얻기 위한 공부를 진행하고 있습니다. 그래서 캐글을 통한 머신러닝 강의도 매우 기대가 되네요! 또한 데이터 분석, 과학 쪽을 많이 공부하고 난 다음 여유가 생길 때 웹이나 앱 서비스를 꼭 만들어보고 싶더라구요...! 백엔드와 프론트엔드 세계가 너무 궁금해서 그쪽 분야의 잔재미코딩님 강의도 기대하겠습니다! 강의 만드시느라 정말 수고 많으셨고 양질의 강의에 감사드립니다 : )
- 잔재미코딩 DaveLeeGiảng viên
이렇게 긴 수강평을 적으시느라, 시간도 많이 드셨을텐데, 좋은 수강평을 남겨주셔서 감사합니다. 가능한 수강자 입장에서, 견고하게 익힐 수 있도록 단계별로 구성을 하려 했어요. 캐글은 너무 재미있는데, 스코어를 높이려면 기본 단계를 벗어나다보니, 그렇다고 강의에 기본 + 중급 + 고급까지 다룰수도 없고, 기본에 해당되는 지식들이 너무 산발적으로 많다보니까 이 부분도 고민이 되더라고요. 어쨌든 순차적으로 결국 데이터 기반 서비스(백엔드+프론트엔드+앱) 까지 만들어보는 강의를 만들고자 해요. 견고하고 여러가지 고민하면서 준비하다보니까, 많이 늦어지는 부분들이 있긴 한데... 의미없는 강의들을 만들기보다는, 하나라도 가능한 좋은 강의를 만들고 싶기도 하고요. 희망이 있다면, 제 강의가 싹 없어지면, 아 이제부터는 내가 원하는 기술 익힐라면 한~참 블로그 찾고, 애매한 설명을 한~참 이해하면서 한~참 시간이 걸리겠구나 이런 생각이 들 정도의 강의를 만들 수만 있다면 얼마나 좋을까 하는데요. 아직은 부족하지만 계속 노력할 예정입니다. ㅎㅎ 어쨌든 감사합니다.
1.614.287 ₫
Khóa học khác của funcoding
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
![[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)Course Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324082/cover/57af93de-1021-40b4-80d7-a0dfc17190cf/324082.png?f=avif&w=420)
![처음하는 딥러닝과 파이토치(Pytorch) 부트캠프 (쉽게! 기본부터 챗GPT 핵심 트랜스포머까지) [데이터분석/과학 Part3]Course Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/courses/329540/cover/1be7b8cb-800f-48cb-a30c-b7d78996c075/329540-eng.png?f=avif&w=420)
![풀스택을 위한 도커와 최신 서버 기술(리눅스, nginx, AWS, HTTPS, 배포까지) [풀스택 Part3]Course Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/courses/326771/cover/bc862b4d-abe6-4d80-a826-3a5324a9f998/326771-eng.png?f=avif&w=420)
![[리뉴얼] 처음하는 SQL과 데이터베이스(MySQL) 부트캠프 [입문부터 활용까지]Course Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324208/cover/85872a8e-d2bb-4c43-82fc-d55fa067746e/324208.png?f=avif&w=420)
![[리뉴얼] 처음하는 파이썬 백엔드와 웹기술 입문 (파이썬 중급, flask[플라스크] 로 이해하는 백엔드 및 웹기술 기본) [풀스택 Part1-1]Course Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/course-325804-cover/6afae82f-e06b-4a0b-914d-2bdf7b1f5b60?f=avif&w=420)
![[리뉴얼] 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 캐글 문제 풀며 정리하기) [데이터분석/과학 Part2]Course Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/courses/327464/cover/55c4db7b-7764-43cc-ac75-d9e8d08098f1/327464-eng.png?f=avif&w=420)
![[리뉴얼] 처음하는 MongoDB(몽고DB) 와 NoSQL(빅데이터) 데이터베이스 부트캠프 [입문부터 활용까지] (업데이트)Course Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324183/cover/fbe9f0cc-4c42-4435-b855-f283f6932415/324183.png?f=avif&w=420)
![풀스택을 위한 탄탄한 프런트엔드 부트캠프 (HTML, CSS, 바닐라 자바스크립트 + ES6) [풀스택 Part2]Course Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/course-326306-cover/4ea213de-f786-4af1-a9d0-b8932263885a?f=avif&w=420)
![처음하는 플러터(Flutter) 기초부터 실전까지 [풀스택 Part4] (쉽고 견고하게 단계별로 다양한 프로젝트까지)Course Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/courses/331245/cover/1f8c5bb8-8aad-4542-b3bc-977cda51c846/331245.png?f=avif&w=420)
Khóa học tương tự
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!
![[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)Course Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/courses/329972/cover/dcfb28fd-48c1-4bb1-ab31-d59eac874194/329972-original.png?f=avif&w=420)
