Course Outline

1일차:

기본 Python 및 Data Analysis 기술 검토

NumPy 소개

  • NumPy 배열 생성
  • 행렬의 일반적인 작업
  • ufuncs 사용하기
  • NumPy 배열에서의 뷰와 브로드캐스팅
  • 루프를 피함으로써 성능 최적화
  • cProfile로 성능 최적화

Data Analysis과 Pandas

  • 판다스에서 벡터화된 데이터 사용
  • 데이터 정리
  • 데이터 정렬 및 필터링
  • 집계 작업
  • 시계열 분석

Data Visualization Matplotlib을 사용하여

  • Matplotlib로 다이어그램 그리기
  • pandas 내에서 Matplotlib 사용
  • 고품질 다이어그램 만들기
  • Jupyter 노트북에서 데이터 시각화
  • Python의 다른 시각화 라이브러리

2일차:

기타 Python 라이브러리 Data Analysis

  • scikit-learn
  • 스키피
  • 통계모델
  • RPy2

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 기본 Python 및 데이터 분석 기술

청중

  • Python 개발자
  • 데이터 분석가
 14 Hours

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