Python in Data Science 교육 과정

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 단일 플랫폼에서 패키지 및 데이터 분석 워크플로를 캡처, 관리, 배포하기 위해 Anaconda 에코시스템을 사용하려는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Anaconda개의 구성 요소와 라이브러리를 설치하고 구성합니다.
• Anaconda의 핵심 개념, 기능 및 이점을 이해하세요.
• Anaconda Navigator를 사용하여 패키지, 환경 및 채널을 관리하세요.
• 데이터 과학 및 머신 러닝에는 Conda, R 및 Python 패키지를 사용합니다.
• 여러 데이터 환경을 관리하기 위한 몇 가지 실제 사용 사례와 기술을 알아보세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Dask를 Python 생태계와 함께 사용하여 대규모 데이터 세트를 구축, 확장 및 분석하려는 데이터 과학자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Dask와 Python으로 빅데이터 처리 구축을 시작할 수 있는 환경을 설정합니다.
• Dask에서 사용할 수 있는 기능, 라이브러리, 도구 및 API를 살펴보세요.
• Dask가 Python에서 병렬 컴퓨팅을 어떻게 가속화하는지 이해하세요.
• Dask를 사용하여 Python 생태계(Numpy, SciPy 및 Pandas)를 확장하는 방법을 알아보세요.
• 대규모 데이터 세트를 처리할 때 높은 성능을 유지하려면 Dask 환경을 최적화하세요.

This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at intermediate-level Python developers and data analysts who wish to enhance their skills in data analysis and manipulation using Pandas and NumPy.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up a development environment that includes Python, Pandas, and NumPy.
• Create a data analysis application using Pandas and NumPy.
• Perform advanced data wrangling, sorting, and filtering operations.
• Conduct aggregate operations and analyze time series data.
• Visualize data using Matplotlib and other visualization libraries.
• Debug and optimize their data analysis code.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 Monax을 사용하여 스마트 계약 블록체인 애플리케이션을 빌드하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 블록체인과 스마트 계약 기술을 사용하여 분산 애플리케이션을 개발하고 배포합니다.
• '스마트 계약'의 설계와 기능을 이해하고, 스마트 계약의 생성 방법을 알아봅니다.
• 안전한 블록체인 애플리케이션 개발을 위한 모범 사례를 구현합니다.
• Monax 도구를 활용하여 분산 애플리케이션 개발을 간소화합니다.

이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 FARM(FastAPI, React 및 MongoDB) 스택을 사용하여 확장 가능한 동적 고성능 웹 애플리케이션을 구축하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

FastAPI, React 및 MongoDB를 통합하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다. FARM 스택의 주요 개념, 기능 및 이점을 이해합니다. FastAPI를 사용하여 REST API를 구축하는 방법을 알아보세요. React를 사용하여 대화형 애플리케이션을 디자인하는 방법을 알아보세요. FARM 스택을 사용하여 애플리케이션(프런트엔드 및 백엔드)을 개발, 테스트 및 배포합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Python과 함께 FastAPI를 사용하여 RESTful API를 더 쉽고 빠르게 구축, 테스트 및 배포하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python 및 FastAPI을 사용하여 API를 개발하기 위한 필수 개발 환경을 설정합니다.
• FastAPI 라이브러리를 사용하여 API를 더 빠르고 쉽게 생성합니다.
• Pydantic 및 OpenAPI를 기반으로 데이터 모델 및 스키마를 생성하는 방법을 학습합니다.
• SQLAlchemy를 사용하여 API를 데이터베이스에 연결합니다.
• FastAPI 도구를 사용하여 API에 보안 및 인증을 구현합니다.
• 컨테이너 이미지를 빌드하고 웹 API를 클라우드 서버에 배포합니다.

이 실용적인 과정은 첫 번째 웹 응용 프로그램을 만들고 유지하려는 Python 개발자에게 제공됩니다. 또한 Django 또는 Web2py 와 같은 다른 웹 프레임 워크에 이미 익숙하고 마이크로 프레임 워크 (즉, 자체 포함 된 범용 솔루션을 제공하는 대신 타사 라이브러리를 결합하는 프레임 워크) 변경을 사용하는 방법을 배우려는 사람들에게도 제공됩니다 과정.

이 과정의 중요한 부분은 Flask 자체 (소규모)가 아니라 Flask 프로젝트에서 자주 사용되는 타사 라이브러리 및 도구에 전념합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Flask의 고급 기능을 사용하여 MongoDB를 기반으로 확장 가능한 웹 애플리케이션을 구축하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Flask로 웹 애플리케이션 개발을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• 실제 Flask 프로젝트에 대한 고급 개념과 기술을 알아보세요.
• MongoDB 위에 RESTful API 서버를 구축합니다.
• Flask, Docker 및 Amazon EC2를 사용하여 마이크로서비스를 컨테이너화, 테스트 및 배포하는 방법을 알아보세요.
• 웹 애플리케이션 확장을 위한 고급 Flask 통합에 대한 통찰력을 얻으세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Kaggle을 사용하여 Data Science에서 학습하고 경력을 쌓고자 하는 데이터 과학자와 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 데이터 과학과 머신러닝에 대해 알아보세요.
• 데이터 분석을 살펴보세요.
• Kaggle에 대해 알아보고 작동 방식을 알아보세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Modin을 사용하여 Pandas를 통해 더 빠른 데이터 분석을 위한 병렬 계산을 구축하고 구현하려는 데이터 과학자와 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Modin을 사용하여 대규모로 Pandas 워크플로 개발을 시작하는 데 필요한 환경을 설정하세요.
• Modin의 기능, 아키텍처 및 장점을 이해하세요.
• Modin, Dask, Ray의 차이점을 알아보세요.
• Modin을 사용하여 Pandas개의 작업을 더 빠르게 수행하십시오.
• 전체 Pandas API 및 기능을 구현합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 PyGame을 사용하여 Python 프로그래밍을 사용하여 게임을 만들고 빌드하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• PyGame과 Python을 통해 게임 애플리케이션 생성을 시작하기 위해 필요한 개발 환경을 설정하세요.
• 애니메이션 및 멀티미디어 기능이 통합된 대화형 PyGame 애플리케이션을 만드는 방법을 알아보세요.
• PyGame 테스트 모음을 사용하여 게임 프로그램을 실행하고 테스트하고 이를 실행 가능한 파일로 변환합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 RAPIDS를 사용하여 GPU 가속화된 데이터 파이프라인, 워크플로 및 시각화를 구축하고 기계 학습 알고리즘을 적용하려는 데이터 과학자 및 개발자를 대상으로 합니다. XGBoost, cuML 등과 같은

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• NVIDIA를 사용하여 데이터 모델을 구축하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다RAPIDS.
• RAPIDS의 기능, 구성 요소 및 장점을 이해합니다.
• GPU을 활용하여 엔드투엔드 데이터 및 분석 파이프라인을 가속화하세요.
• cuDF 및 Apache Arrow을 사용하여 GPU 가속 데이터 준비 및 ETL을 구현합니다.
• XGBoost 및 cuML 알고리즘을 사용하여 기계 학습 작업을 수행하는 방법을 알아보세요.
• cuXfilter 및 cuGraph를 사용하여 데이터 시각화를 구축하고 그래프 분석을 실행하세요.

이 교육은 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 강사 주도형 실시간 교육으로, REST API를 Python 및 Flask으로 구축하고자 하는 백엔드 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 백엔드 데이터베이스에서 읽고 쓸 수 있도록 Flask 웹 애플리케이션을 위한 REST API를 구현합니다.
• 새로 고침 토큰과 같은 고급 인증 기능을 개발합니다.
• 향후 Python 프로젝트를 위한 재사용 가능한 백엔드를 구축합니다.
• SQLAlchemy를 사용하여 데이터 저장 방식을 간소화합니다.
• REST API를 클라우드 기반 서버에 배포합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 SciPy을 사용하여 Python으로 고급 과학 컴퓨팅 기능을 생성하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 과학 컴퓨팅 기능 생성을 시작하기 위해 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• 복잡한 연산의 실용적인 예제를 수행하여 SciPy 기능의 모든 이점을 활용합니다.
• 과학적 문제를 해결하기 위해 수학적 알고리즘 및 함수를 구현하고 최적화합니다.
• 시각화, 처리 및 분석을 위한 데이터 구조 및 보간 방법을 설계합니다.