이 강의들을 수강한 후, 전문적인 시각화와 대시보드를 자신 있게 만들 수 있게 되었습니다
Shoebur Rahman구매 담당자, Giz Bangladesh
강의 설명
Python과 R은 "Machine Learning 시대"에 폭발적으로 인기를 얻었습니다. 두 언어 모두 배우고 쓰기 쉬운 고수준 언어예요. 어떤 언어를 쓰는지는 여러분의 배경과 학습/업무 분야에 따라 달라집니다. R은 통계학자를 위해, 통계학자에 의해 만들어진 언어인 반면, Python은 보다 범용 프로그래밍 언어입니다. 배경과 상관없이, 특정 알고리즘이 한 언어에는 구현되어 있고 다른 언어에는 없거나, 어떤 기능의 문서가 더 잘 정리되어 있거나, 단순히 여러분이 찾은 온라인 튜토리얼이 R이 아니라 Python을 사용하는 경우가 있습니다.이런 상황에서는 R 사용자가 작업을 완료하기 위해 Python에서 일하거나, Python에서 구현된 방식을 이해해 R로 옮겨야 합니다. 이 강의는 R과 Python 사이의 언어 장벽을 넘어설 수 있도록 도와드립니다.
선수 과목
커리큘럼
강의 개요
1
기초
Python의 가장 중요한 데이터 타입(정수, 부동소수점, 문자열, 불리언)과 데이터 구조(리스트, 딕셔너리, numpy 배열, pandas DataFrame)를 배우고 R과 어떻게 비교되는지 알아봐요.
2
제어 흐름, 반복문, 함수
이 장에서는 제어 흐름문(if-else if-else), for 반복문을 다루고, Python에서 직접 함수를 작성하는 방법을 배웁니다!
3
Pandas
이 장에서는 가장 중요한 Python 라이브러리 중 하나인 Pandas를 더 깊이 학습합니다. DataFrame뿐 아니라, pandas가 제공하는 다양한 데이터 조작 함수와 메서드도 살펴봅니다.
4
시각화
Python의 풍부한 시각화 라이브러리 생태계를 배웁니다. 이 장에서는 Python의 핵심 시각화 라이브러리인 matplotlib과 함께 pandas, seaborn 라이브러리를 다룹니다.
5
캡스톤
마지막 캡스톤에서는 NYC Flights 2013 데이터셋에 Python 실력을 적용해 봅니다.
R 사용자용 Python
강의
완료
