비전공자, 입문자도 쉽게! 따라만 하면 무조건 유용하게 쓸 코드 하나씩은 가져갑니다. 파이썬 입문부터 머신러닝까지 내 업무에 ‘진짜’ 써먹을 수 있는 파이썬 패키지 강의입니다.
비전공자, 입문자도 쉽게! 따라만 하면 무조건 유용하게 쓸 코드 하나씩은 가져갑니다.
파이썬 입문부터 머신러닝까지 내 업무에 ‘진짜’ 써먹을 수 있는 파이썬 패키지
-
- 흩어져 있는 데이터를 수집&정리! 데이터 전처리 능력
- 실무에 쓰이는 데이터도 척척! 데이터 가공능력
- 복잡한 데이터도 읽기 쉽게! 데이터 시각화 능력
- 확실한 성과로 이어지는! 데이터 기반 의사결정 능력
미래를 준비하고 몸 값 높이기!
획기적으로 높은 퍼포먼스의 데이터 분석!
획기적으로 높은 퍼포먼스의 데이터 분석!
바야흐로 4차 산업혁명시대, 우리는 모든 것이 소프트웨어를 통해 구현되는 세상을 살아가고 있습니다.
이에 따라 코딩의 중요성이 매우 커지고 있는 상황입니다.
비즈니스에서도 프로그래밍의 중요성이 커지고 있는 현재,
파이썬에 대한 두려움으로 숨지 말고, 마소캠퍼스의 파이썬 강의와 함께 하세요!
어떠한 문제에 직면해도 스스로 문제를 해결할 수 있도록,
데이터 기반 문제 해결 역량을 기를 수 있습니다.
-
-
- 지겨운 반복업무, 나 대신 컴퓨터가 하기를 원하시는 분
- 코딩에 대해 하나도 모르지만 시작하고 싶으신 분
- 파이썬 초급 이상의 코딩 실력을 가지고 있으며, 파이썬 마스터를 꿈꾸는 분
- 파이썬에 대한 기초 지식은 있으나 어떻게 실무에 적용해야 할지 모르겠는 분
- 복잡한 분석과 예측을 머신러닝을 활용하여 해결하고 싶은 분
- 데이터를 기반으로 다양하게 분석하고 이를 기반으로 미래를 예측하고 싶은 분
-
평범한 인터넷 강의가 아닙니다.
대기업 실무진 대상으로 진행되었던 교육 그 커리큘럼 그대로!
기업에서 먼저 알아봐 주시고 찾아 주셨던 마소캠퍼스 파이썬 강의!
커리어 개발을 원하는 누구나!
혼자서도 쉽게!
현업과 실무 중심의!
파이썬을 배울 수 있습니다!
그래서 많은 분들이 고민합니다.
파이썬, 정말 독학할 수 있을까?
그.러.나 마소캠퍼스와 함께라면 대기업 실무진들을 대상으로 이미 검증된 커리큘럼을
35시간만에 입문부터 머신러닝까지 혼자서도 할 수 있습니다.
본 강의 학습을 통해 파이썬 마스터로의 첫 발걸음을 떼어 보세요!
▷ 마소캠퍼스의 <파이썬 입문강의> 강의를 수강하면,
a. 일해라 파이썬! 반복 업무 탈출 방법 – 분기문과 반복문
b. 파이썬은 데이터를 어떻게 담아내나요? – 파이썬의 자료구조!
c. 더 우아하게 코딩하는 방법! – 함수와 모듈/객체지향 프로그래밍
d. 팀장님 자료 정리 다 했습니다! 아니 벌써? – 똑똑하게 데이터 수집하고 시각화하기
▷ 마소캠퍼스의 <파이썬 실무> 강의를 수강하면,
a. 데이터를 멋지게 보여주자! – 데이터 시각화
b. 데이터 분석 실전, – Pandas를 활용한 데이터 분석
c. 데이터 수집부터 분석 그리고 시각화까지! – 실전 프로젝트
d. 데이터 분석에 날개를 달아보자 – 머신러닝
▷ 마소캠퍼스의 <파이썬 머신러닝> 강의를 수강하면,
a. 데이터도 멋지게 표현하자! – 데이터 시각화
b. 머신러닝 개념부터 차근차근, 지도학습 및 비지도 학습
c. 파이썬의 꽃, 머신러닝 실전으로 시작해보자!
“따라만 하면 모두가 할 수 있습니다.”
Q. 파이썬의 ‘파’자도 모르는 초보입니다. 수강해도 괜찮을까요?
A. <파이썬 입문+실무+머신러닝> 강의는 파이썬 입문부터 파이썬 머신러닝까지 체계적인 커리큘럼으로 이루어져 있기 때문에, 처음부터 차근차근 따라 오시면 비전공자나 초보자도 완강이 가능합니다.
Q. 머신러닝과는 상관없어 보이는 문과생입니다. 단순히 호기심만으로 수강해도 괜찮은가요?
A. 당연합니다! 머신러닝에 대해 배우고자 하는 의지만 있으시다면 누구나 수강 가능하십니다. 현재 일이 머신러닝과는 상관없어 보이더라도 머신러닝은 이제 우리 일상에 깊이 자리잡게 될 것입니다. 또한, 우리가 인식하지 못할 뿐, 머신러닝은 굉장히 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 분명 배워두면 어떤 직무든 업무 혹은 미래에 도움이 될 것입니다!
Q. 왜 다른 곳이 아닌 마소캠퍼스의 <파이썬 입문+실무+머신러닝 강의>를 수강해야 하나요?
A. 마소캠퍼스의 <파이썬 입문+실무+머신러닝> 강의는 현업에서 업무 효율성을 훨씬 높여 줄 강의입니다. 단순한 지식 전달이 목적이 아닌, 여러분들이 현업에서 사용하실 수 있도록 실전 사례와 실습을 포함하여 구성하였으니 진짜 쓸모있는 파이썬 강의를 수강하고 싶으시다면 마소캠퍼스의 <파이썬 입문+실무+머신러닝 강의>를 수강하세요!
-
-
- 실습 위주의 강의이기 때문에 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기를 함께 준비해주시면 좋습니다.
- 또한 Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서의 강의 수강을 추천해드립니다.
-
“어제보다 성장하겠습니다. 그리고, 어제보다 성장하려는 사람을 돕겠습니다.”
마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로,
2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간!
이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다.
마소캠퍼스 팀은 우리의 모두의 성장을 위해 두 가지 원칙을 반드시 지킵니다.
1. 배우면 반드시 쓸 수 있는 Actionable Content
2. 참여자의 시간과 수고를 존중하는 Time-Saving Curriculum
마소캠퍼스의 Actionable and Time-Saving Curriculum으로 성장의 길을 함께 걸어나가길 기원합니다.
커리큘럼
| 파이썬 개요 및 설치 | |||
| [onc31] py100 – 파이썬 데이터분석 과정 학습 범위 설명 | 00:02:27 | ||
| [onc31] py101 – 파이썬 주요 패키지 소개 | 00:01:11 | ||
| [onc31] py102 – 파이썬 기본 개발환경 구축 및 환경테스트 | FREE | 00:10:47 | |
| [onc31] py103 – 주피터 노트북 개발환경 구축 | FREE | 00:03:51 | |
| [onc31] py104 – 주피터 노트북을 활용하여 파이썬 코딩하기 | 00:12:30 | ||
| [onc31] py105 – 파이썬 프로그래밍 Overview | 00:03:27 | ||
| 분기문과 반복문 이해하기 | |||
| [onc31] py201 – 변수와 데이터 타입 | 00:20:30 | ||
| [onc31] py202 – 입력문 | 00:17:23 | ||
| [onc31] py203 – 출력문 | 00:21:51 | ||
| [onc31] py301 – 연산자의 종류와 활용예제 | 00:21:30 | ||
| [onc31] py302 – 조건문 if문 개념파악 | 00:06:45 | ||
| [onc31] py303 – 조건문 if문 실습 | 00:15:21 | ||
| [onc31] py304 – 조건문 elseif문 | 00:05:05 | ||
| [onc31] py305 – 조건문 if문 실습 시험점수 합격판단 | 00:02:42 | ||
| [onc31] py306 – 조건문 if문 실습 주사위게임 | 00:07:43 | ||
| [onc31] py307 – 반복문 for문 개념파악 | 00:04:20 | ||
| [onc31] py308 – 반복문 for문 기본실습 | 00:13:44 | ||
| [onc31] py309 – 반복문 for문 사례실습1 | 00:07:11 | ||
| [onc31] py310 – 반복문 for문 사례실습2 | 00:06:18 | ||
| [onc31] py311 – 반복문 while문 개념파악 | 00:01:15 | ||
| [onc31] py312 – 반복문 while문 실습 | 00:08:23 | ||
| [onc31] py313 – break문, continue문 개념파악 | 00:01:35 | ||
| [onc31] py314 – break문 실습 | 00:04:24 | ||
| [onc31] py315 – continue문 실습 | 00:04:10 | ||
| [onc31] py316 – break문 사례실습 | 00:05:48 | ||
| 파이썬 자료구조 이해하기 | |||
| [onc31] py401 – 파이썬 자료구조 개념파악 | FREE | 00:04:30 | |
| [onc31] py402 – 리스트 개념파악 | 00:07:23 | ||
| [onc31] py403 – 리스트 기본실습 | 00:20:06 | ||
| [onc31] py404 – 리스트의 인덱싱과 슬라이싱 개념파악 | 00:03:18 | ||
| [onc31] py405 – 리스트의 인덱싱과 슬라이싱 실습 | 00:08:19 | ||
| [onc31] py406 – 리스트 값의 변경과 연산 개념파악 | 00:02:55 | ||
| [onc31] py407 – 리스트 값의 변경과 연산 실습 | 00:07:20 | ||
| [onc31] py408 – 리스트 조작함수 개념파악 | 00:02:25 | ||
| [onc31] py409 – 리스트 조작함수 실습 | 00:15:21 | ||
| [onc31] py410 – 리스트 조작함수 사례실습 – Index | 00:05:01 | ||
| [onc31] py411 – 리스트 컨프리헨션 개념파악 | 00:04:10 | ||
| [onc31] py412 – 리스트 컨프리헨션 실습 | 00:03:13 | ||
| [onc31] py413 – 리스트 컨프리헨션 사례실습 | 00:02:40 | ||
| [onc31] py414 – 리스트 map함수 실습 | 00:05:33 | ||
| [onc31] py415 – 튜플 개념파악 | 00:03:22 | ||
| [onc31] py416 – 튜플 실습 | 00:19:49 | ||
| [onc31] py417 – 딕셔너리 개념파악 | FREE | 00:03:52 | |
| [onc31] py418 – 딕셔너리 실습 | 00:14:51 | ||
| [onc31] py419 – 딕셔너리 사례실습1 | 00:04:32 | ||
| [onc31] py420 – 딕셔너리 사례실습2 | 00:02:03 | ||
| [onc31] py421 – 딕셔너리 사례실습3 | 00:08:17 | ||
| 파이썬 함수와 모듈 | |||
| [onc31] py501 – 문자열과 내장함수 개념파악 | 00:12:24 | ||
| [onc31] py502 – 문자열과 내장함수 실습1 | 00:20:24 | ||
| [onc31] py503 – 문자열과 내장함수 사례실습1 | 00:06:18 | ||
| [onc31] py504 – 문자열과 내장함수 실습2 | 00:06:10 | ||
| [onc31] py505 – 문자열과 내장함수 사례실습2 | 00:03:10 | ||
| [onc31] py601 – 사용자 정의 함수 개념파악 | 00:17:33 | ||
| [onc31] py602 – 사용자 정의 함수 실습 | 00:17:50 | ||
| [onc31] py603 – 변수의 Scope 이해 개념파악 | 00:06:16 | ||
| [onc31] py604 – 변수의 Scope 이해 실습 | FREE | 00:05:45 | |
| [onc31] py605 – 함수의 반환값 개념파악 | 00:00:40 | ||
| [onc31] py606 – 함수의 반환값 실습 | 00:08:36 | ||
| [onc31] py607 – 함수의 매개변수 전달방식 개념파악 | 00:00:52 | ||
| [onc31] py608 – 함수의 매개변수 전달방식 실습 | 00:13:44 | ||
| [onc31] py609 – 람다 함수 개념파악 | 00:00:56 | ||
| [onc31] py610 – 람다 함수 실습 | 00:10:12 | ||
| [onc31] py611 – 사용자 정의 함수 사례실습 | 00:08:14 | ||
| [onc31] py612 – 사용자 정의 함수 로또추첨 알고리즘 개념파악 | 00:02:11 | ||
| [onc31] py613 – 사용자 정의 함수 로또추첨 알고리즘 사례실습 | 00:11:44 | ||
| [onc31] py614 – 모듈 생성 개념파악 | 00:13:04 | ||
| [onc31] py615 – 모듈 생성 실습 | 00:08:21 | ||
| [onc31] py616 – 모듈 생성 사례실습1 | 00:03:38 | ||
| [onc31] py617 – 모듈 생성 사례실습2 | 00:09:17 | ||
| 파이썬을 활용한 파일처리 | |||
| [onc31] py701 – 파일의 입출력 개념파악 | 00:07:33 | ||
| [onc31] py702 – 파일의 입출력 실습 | 00:11:50 | ||
| [onc31] py703 – 파일의 입출력 사례실습 | 00:05:12 | ||
| [onc31] py704 – 파일의입출력 파일쓰기 실습 | 00:07:58 | ||
| [onc31] py705 – 파일의 입출력 csv파일 입출력 실습 | 00:08:38 | ||
| [onc31] py801 – 예외처리 try except문 개념파악 | FREE | 00:09:20 | |
| [onc31] py802 – 예외처리 try except문 실습 | 00:03:16 | ||
| [onc31] py803 – 예외처리 에러 종류에 따른 에러처리 실습 | 00:05:29 | ||
| 객체지향 개념과 활용방안 | |||
| [onc31] py901 – 파이썬 객체지향 프로그래밍 입문 개념파악 | FREE | 00:18:39 | |
| [onc31] py902 – 파이썬 객체지향 프로그래밍 입문 실습 | FREE | 00:12:35 | |
| [onc31] py903 – 객체지향 프로그래밍 생성자 개념파악 | 00:06:04 | ||
| [onc31] py904 – 객체지향 프로그래밍 생성자 실습 | 00:05:22 | ||
| [onc31] py905 – 인스턴스변수와 클래스 변수 개념파악 | 00:06:19 | ||
| [onc31] py906 – 인스턴스변수와 클래스 변수 실습 | 00:07:07 | ||
| [onc31] py907 – 상속과 오버라이딩 개념파악 | 00:08:37 | ||
| [onc31] py908 – 상속과 오버라이딩 실습 | 00:20:22 | ||
| 파이썬 웹크롤링 데이터수집 자동 | |||
| [onc31] py1001 – 웹 스크래핑 개념파악 | FREE | 00:07:11 | |
| [onc31] py1002 – url.request 모듈을 활용한 웹 스크래핑 – 네이버 주식검색 실습 | 00:21:26 | ||
| [onc31] py1004 – Beautiful Soup을 활용한 웹 스크래핑 – 네이버 영화랭킹 가져오기 실습 | 00:14:17 | ||
| [onc31] py1005 – 셀레니움을 활용한 웹 스크래핑 – 네이버 Top10 뉴스 검색 실습 | 00:21:39 | ||
| 워드클라우드 분석 기법 실무 | |||
| [onc31] py1006 – Colab을 활용한 konlpy 설치와 형태소 분석 개념파악 | 00:04:39 | ||
| [onc31] py1007 – Colab을 활용한 konlpy 설치와 형태소 분석 실습 | 00:17:46 | ||
| [onc31] py1008 – 텍스트 마이닝 및 워드 클라우드 개념파악 | 00:04:52 | ||
| [onc31] py1009 – 텍스트 마이닝 및 워드 클라우드 실습 | 00:22:55 | ||
| [onc31] py1010 – 오픈 API를 활용한 데이터 수집 개념파악 | 00:01:44 | ||
| [onc31] py1011 – 네이버 오픈 API 사용 개념파악 | 00:01:33 | ||
| [onc31] py1012 – 네이버 오픈 API 환경설정 실습 | 00:06:59 | ||
| [onc31] py1013 – 네이버 오픈 API를 활용한 블로그 데이터 수집 실습1 | 00:12:11 | ||
| [onc31] py1014 – 네이버 오픈 API를 활용한 블로그 데이터 수집 실습2 | 00:29:11 | ||
| [onc31] py1015 – 네이버 오픈 API를 활용한 블로그 데이터 워드클라우드 분석 실습 | 00:06:38 | ||
| 강의교재 다운로드 센터 | |||
| [onc31] py1101 – 교재 다운로드 센터 | 00:00:00 | ||
| 파이썬 개발환경 만들기 | |||
| [onc32] pyd001 – 파이썬 기본 개발환경 구축 및 환경테스트 | FREE | 00:10:47 | |
| [onc32] pyd002 – 주피터 노트북 개발환경 구축 | FREE | 00:03:51 | |
| [onc32] pyd003 – 주피터 노트북 활용하여 파이썬 코딩하기 | 00:12:30 | ||
| [onc32] pyd004 – 파이썬 프로그래밍 Overview | FREE | 00:03:28 | |
| 파이썬 분석 실무 과정 안내 | |||
| [onc32] pyd101 – 파이썬 데이터분석 패키지 학습과정 및 개념파악 | 00:04:31 | ||
| [onc32] pyd102 – 파이썬 데이터분석 과정 개념파악 | 00:03:37 | ||
| 파이썬 데이터분석 패키지 활용방안 | |||
| [onc32] pyd201 – Numpy 개념파악 | FREE | 00:06:07 | |
| [onc32] pyd202 – Numpy 배열 실습 | 00:23:57 | ||
| [onc32] pyd203 – ndarray 배열의 구조 변경 개념파악 | 00:02:41 | ||
| [onc32] pyd204 – ndarray 배열의 구조 변경 실습 | 00:04:07 | ||
| [onc32] pyd205 – ndarray 배열의 인덱싱 개념파악 | 00:02:44 | ||
| [onc32] pyd206 – ndarray 배열의 인덱싱 실습 | 00:18:15 | ||
| [onc32] pyd207 – ndarray 배열의 연산 개념파악 | 00:06:39 | ||
| [onc32] pyd208 – ndarray 배열의 연산 실습 | 00:06:37 | ||
| [onc32] pyd209 – numpy와 matplotlib을 이용한 시각화 실습 | 00:20:25 | ||
| [onc32] pyd301 – Pandas 개념파악 | 00:04:42 | ||
| [onc32] pyd302 – Pandas Series 활용 실습 | 00:17:36 | ||
| [onc32] pyd303 – Pandas DataFrame 개념파악 | 00:03:54 | ||
| [onc32] pyd304 – Pandas DataFrame 활용 실습 | 00:12:29 | ||
| [onc32] pyd305 – DataFrame과 리스트 딕셔너리 Numpy ndarray간의 상호변환 개념파악 | 00:02:49 | ||
| [onc32] pyd306 – DataFrame 상호변환 사례실습 | 00:09:43 | ||
| [onc32] pyd307 – 데이터 셀렉션 및 필터링 개념파악 | 00:05:50 | ||
| [onc32] pyd308 – 데이터 셀렉션 및 필터링 활용 실습1 | 00:16:24 | ||
| [onc32] pyd309 – 데이터 셀렉션 및 필터링 활용 실습2 | 00:12:39 | ||
| [onc32] pyd310 – DataFrame 데이터 추가와 삭제 개념파악 | 00:01:49 | ||
| [onc32] pyd311 – DataFrame 데이터 추가와 삭제 실습 | 00:19:23 | ||
| [onc32] pyd312 – 집합 함수 Aggregation 개념파악 | 00:01:43 | ||
| [onc32] pyd313 – 집합 함수 Aggregation 활용 실습 | 00:10:25 | ||
| [onc32] pyd314 – DataFrame 데이터 정렬 개념파악 | 00:00:42 | ||
| [onc32] pyd315 – DataFrame 데이터 정렬 활용 실습 | 00:08:44 | ||
| [onc32] pyd316 – 결손 데이터 처리 개념파악 | 00:04:47 | ||
| [onc32] pyd317 – 결손 데이터 처리 실습 | 00:10:50 | ||
| [onc32] pyd318 – DataFrame 데이터 타입 변환 개념파악 | 00:01:22 | ||
| [onc32] pyd319 – DataFrame 데이터 타입 변환 실습 | 00:05:34 | ||
| [onc32] pyd320 – DataFrame GroupBy 함수 개념파악 | 00:00:39 | ||
| [onc32] pyd321 – DataFrame GroupBy 함수 활용 실습 | 00:08:46 | ||
| [onc32] pyd322 – DataFrame 여러 개의 데이터프레임 합치기 개념파악 | 00:01:51 | ||
| [onc32] pyd323 – DataFrame 여러 개의 데이터프레임 합치기 실습 – Join | 00:09:08 | ||
| [onc32] pyd324 – Pandas 데이터 입출력 개념파악 | 00:00:34 | ||
| [onc32] pyd325 – Pandas 데이터 입출력 구현 실습1 | 00:06:49 | ||
| [onc32] pyd326 – Pandas 데이터 입출력 구현 실습2 | 00:10:16 | ||
| 파이썬 데이터 시각화 실무 | |||
| [onc32] pyd401 – 파이썬 데이터 시각화 개념파악 | FREE | 00:02:04 | |
| [onc32] pyd402 – Matplotlib을 활용한 데이터 시각화 개념파악 | FREE | 00:04:03 | |
| [onc32] pyd403 – Matplotlib을 활용한 데이터 시각화 실습1 | 00:12:07 | ||
| [onc32] pyd404 – Matplotlib을 활용한 데이터 시각화 실습2 | 00:11:36 | ||
| [onc32] pyd501 – Seaborn을 활용한 데이터 시각화 개념파악 | 00:00:56 | ||
| [onc32] pyd502 – Seaborn을 활용한 데이터 시각화 실습1 | 00:25:39 | ||
| [onc32] pyd503 – Seaborn을 활용한 데이터 시각화 실습2 | 00:13:27 | ||
| [onc32] pyd601 – Folium을 활용한 데이터 시각화 실습 | 00:09:26 | ||
| Pandas를 활용한 데이터 분석 실무 | |||
| [onc32] pyd701 – Pandas를 활용한 데이터 분석 개념파악 | FREE | 00:01:20 | |
| [onc32] pyd702 – Pandas를 활용한 네이버 환율정보 데이터 분석 실습 | 00:12:22 | ||
| [onc32] pyd703 – Pandas를 활용한 기술통계 개념파악 | 00:10:03 | ||
| [onc32] pyd704 – Pandas를 활용한 기술통계 실습1 | 00:14:34 | ||
| [onc32] pyd705 – Pandas를 활용한 기술통계 실습2 | 00:18:45 | ||
| [onc32] pyd706 – Pandas를 활용한 기술통계 실습3 | 00:07:08 | ||
| [onc32] pyd706 – Pandas를 활용한 기술통계 실습3 | 00:07:08 | ||
| [onc32] pyd707 – 변수의 개수와 자료 특성에 따른 데이터 시각화 개념파악 | 00:12:57 | ||
| [onc32] pyd708 – 변수의 개수와 자료 특성에 따른 데이터 시각화 실습1 | 00:12:06 | ||
| [onc32] pyd709 – 변수의 개수와 자료 특성에 따른 데이터 시각화 실습2 | 00:08:50 | ||
| [onc32] pyd710 – 변수의 개수와 자료 특성에 따른 데이터 시각화 실습3 | 00:07:03 | ||
| [onc32] pyd711 – Pandas를 활용한 시계열 분석 개념파악 | 00:00:50 | ||
| [onc32] pyd712 – Pandas를 활용한 시계열 분석 입문 실습 | 00:05:36 | ||
| [onc32] pyd713 – Pandas를 활용한 시계열 분석 삼성전자 주가 예측 실습 | 00:12:43 | ||
| 데이터 분석 실전 프로젝트 | |||
| [onc32] pyd801 – 실전 데이터 분석 서울시 인구 현황 분석 개념파악 | 00:01:32 | ||
| [onc32] pyd802 – 실전 데이터 분석 서울시 인구 현황 분석 데이터확보 사례실습 | 00:07:32 | ||
| [onc32] pyd803 – 실전 데이터 분석 서울시 인구 현황 분석 실습1 | 00:16:32 | ||
| [onc32] pyd804 – 실전 데이터 분석 서울시 인구 현황 분석 실습2 | 00:10:47 | ||
| [onc32] pyd805 – 실전 데이터 분석 외국인 관광객 현황 분석 개념파악 | 00:04:44 | ||
| [onc32] pyd806 – 실전 데이터 분석 외국인 관광객 현황 분석 실습1 | 00:16:37 | ||
| [onc32] pyd807 – 실전 데이터 분석 외국인 관광객 현황 분석 실습2 | 00:19:46 | ||
| [onc32] pyd808 – 실전 데이터 분석 외국인 관광객 현황 분석 실습3 | 00:04:11 | ||
| [onc32] pyd809 – 실전 데이터 분석 은행 고객 분석 개념파악 | 00:01:37 | ||
| [onc32] pyd810 – 실전 데이터 분석 은행 고객 분석 사례실습1 | 00:06:07 | ||
| [onc32] pyd811 – 실전 데이터 분석 은행 고객 분석 사례실습2 | 00:12:15 | ||
| [onc32] pyd812 – 실전 데이터 분석 은행 고객 분석 사례실습3 | 00:18:38 | ||
| 머신러닝의 이해 | |||
| [onc32] pyd901 – 머신러닝 종류 개념파악 | 00:18:27 | ||
| [onc32] pyd902 – 머신러닝 지도학습 비지도학습 개념파악 | FREE | 00:07:32 | |
| [onc32] pyd903 – 머신러닝 입문 실습 | 00:10:19 | ||
| 강의교재 다운로드 센터 | |||
| [onc32] pyd1001 – 교재 다운로드 센터 | 00:00:00 | ||
| 데이터분석을 위한 파이썬 핵심정리 | |||
| [onc33] pym100 – 머신러닝 실무 과정 설명 | 00:04:51 | ||
| [onc33] pym101 – 파이썬 개발환경과 주요 패키지 소개 | 00:01:11 | ||
| [onc33] pym102 – 파이썬 기본 개발환경 구축 및 환경테스트 | 00:10:47 | ||
| [onc33] pym103 – 주피터 노트북 개발환경 구축 | 00:02:38 | ||
| [onc33] pym104 – 주피터 노트북을 활용하여 파이썬 코딩하기 | 00:12:30 | ||
| [onc33] pym105 – 파이썬 프로그래밍 Overview | 00:03:28 | ||
| [onc33] pym111 – 파이썬 기본 지식 정리1 | FREE | 00:10:35 | |
| [onc33] pym112 – 파이썬 기본 지식 정리2 | 00:13:49 | ||
| [onc33] pym113 – 파이썬 자료구조 핵심정리_설명 | 00:03:34 | ||
| [onc33] pym114 – 파이썬 자료구조 핵심정리_실습1 | 00:08:48 | ||
| [onc33] pym115 – 파이썬 자료구조 핵심정리_실습2 | 00:09:16 | ||
| [onc33] pym116 – 파이썬 함수와 모듈 핵심정리 | 00:12:42 | ||
| 데이터분석 핵심 패키지 활용 실무 | |||
| [onc33] pym201 – 파이썬 데이터분석 핵심 패키지 정리 | FREE | 00:03:22 | |
| [onc33] pym202 – 파이썬 고성능 수치 계산 패키지_Numpy 핵심정리 | 00:07:36 | ||
| [onc33] pym203 – 파이썬 고성능 수치 계산 패키지_Numpy 활용_핵심실습1 | 00:10:52 | ||
| [onc33] pym204 – 파이썬 고성능 수치 계산 패키지_Numpy 활용_핵심실습2 | 00:07:43 | ||
| [onc33] pym205 – 파이썬 고성능 수치 계산 패키지_Numpy 활용_핵심실습3 | 00:15:11 | ||
| [onc33] pym206 – 파이썬 데이터 핸들링 패키지_Pandas 핵심정리 | 00:04:03 | ||
| [onc33] pym207 – 파이썬 데이터 핸들링 패키지_Pandas 활용_핵심실습1 | 00:15:05 | ||
| [onc33] pym208 – 파이썬 데이터 핸들링 패키지_Pandas 활용_핵심실습2 | 00:15:10 | ||
| [onc33] pym209 – 파이썬 데이터 핸들링 패키지_Pandas 활용_핵심실습3 | 00:17:01 | ||
| [onc33] pym210 – 파이썬 데이터 핸들링 패키지_Pandas 활용_핵심실습4 | 00:07:24 | ||
| [onc33] pym211 – 파이썬 데이터 핸들링 패키지_Pandas 활용_핵심실습5 | 00:05:38 | ||
| [onc33] pym212 – 파이썬 데이터 핸들링 패키지_Pandas 활용_핵심실습6 | 00:12:07 | ||
| [onc33] pym213 – 파이썬 데이터 핸들링 패키지_Pandas 활용_핵심실습7 | 00:15:50 | ||
| 데이터 시각화 기법 핵심정리 | |||
| [onc33] pym214 – 파이썬 데이터 시각화 패키지_Matplotlib Seaborn 핵심정리 | 00:02:57 | ||
| [onc33] pym215 – 파이썬 데이터 시각화 패키지_Matplotlib 활용_핵심실습 | 00:14:40 | ||
| [onc33] pym216 – 파이썬 데이터 시각화 패키지_Seaborn 활용_핵심실습1 | 00:20:08 | ||
| [onc33] pym217 – 파이썬 데이터 시각화 패키지_Seaborn 활용_핵심실습2 | 00:13:55 | ||
| 실전 머신러닝 입문 지도학습 및 비지도학습 | |||
| [onc33] pym301 – 파이썬 머신러닝을 활용한 문제해결_핵심정리 | 00:10:14 | ||
| [onc33] pym302 – 파이썬 머신러닝_지도학습 비지도학습 강화학습_핵심정리 | 00:07:16 | ||
| [onc33] pym303 – 파이썬 머신러닝_분류 추정 차원축소 군집화 연관성 규칙_핵심정리 | 00:12:34 | ||
| [onc33] pym304 – 파이썬 머신러닝_지도학습 모델타입_핵심정리 | 00:01:46 | ||
| [onc33] pym305 – 파이썬 머신러닝_지도학습_예시 | 00:06:11 | ||
| [onc33] pym306 – 파이썬 머신러닝_비지도학습_예시 | 00:06:52 | ||
| [onc33] pym307 – 파이썬 머신러닝_핵심 용어 정리 | 00:03:13 | ||
| [onc33] pym308 – 파이썬 머신러닝_지도학습_핵심 프로세스 정리 | FREE | 00:02:51 | |
| [onc33] pym309 – 파이썬 머신러닝_사이킷런의 지도 학습_실행 모델 정리 | 00:05:56 | ||
| [onc33] pym310 – 파이썬 머신러닝_사이킷런의 비지도 학습_실행 모델 정리 | 00:03:34 | ||
| [onc33] pym311 – 파이썬 머신러닝 패키지_사이킷런_소개와 특징 | 00:08:02 | ||
| [onc33] pym312 – 파이썬_머신러닝 패키지_사이킷런_프레임워크 정리 | 00:03:30 | ||
| [onc33] pym313 – 파이썬_머신러닝 패키지_사이킷런_Estimator 클래스_지도학습 정리 | 00:06:30 | ||
| [onc33] pym314 – 파이썬_머신러닝 패키지_사이킷런_Estimator 클래스_비지도학습 정리 | 00:01:07 | ||
| [onc33] pym315 – 파이썬_머신러닝 패키지_사이킷런_주요 모듈 정리 | 00:04:20 | ||
| [onc33] pym316 – 파이썬 머신러닝 패키지_사이킷런_예제 데이터 셋 구조 정리 | 00:01:03 | ||
| 실전 머신러닝 시작하기 | |||
| [onc33] pym401 – 파이썬 머신러닝_Model Selection 모듈_핵심정리 | 00:11:02 | ||
| [onc33] pym402 – 파이썬 머신러닝_Model Selection 모듈_핵심실습 | 00:18:59 | ||
| [onc33] pym403 – 파이썬 머신러닝_Model Selection 모듈_교차검증 핵심정리 | 00:04:41 | ||
| [onc33] pym404 – 파이썬 머신러닝_Model Selection 모듈_교차검증 핵심실습 | 00:04:09 | ||
| [onc33] pym405 – 파이썬 머신러닝_Model Selection 모듈_iris 데이터셋 교차검증_사례실습 | 00:09:07 | ||
| [onc33] pym501 – 파이썬 머신러닝_일반화의 오류_UnderFitting 및 OverFitting 핵심정리 | 00:05:58 | ||
| [onc33] pym601 – 파이썬 머신러닝_데이터 전처리_핵심정리 | FREE | 00:10:20 | |
| [onc33] pym602 – 파이썬 머신러닝_데이터 전처리_결측치 처리 핵심정리 | 00:02:54 | ||
| [onc33] pym603 – 파이썬 머신러닝_데이터 전처리_결측치 처리 핵심실습 | 00:12:07 | ||
| [onc33] pym604 – 파이썬 머신러닝_데이터 전처리_피처 스케일링과 정규화 핵심정리 | 00:04:40 | ||
| [onc33] pym605 – 파이썬 머신러닝_데이터 전처리_피처 스케일링과 정규화 핵심실습 | 00:05:32 | ||
| [onc33] pym606 – 파이썬 머신러닝_데이터 전처리_레이블 인코딩 핵심정리 | 00:05:34 | ||
| [onc33] pym607 – 파이썬 머신러닝_데이터 전처리_레이블 인코딩 핵심실습 | 00:04:31 | ||
| [onc33] pym608 – 파이썬 머신러닝_데이터 전처리_원핫인코딩 핵심정리 | 00:01:48 | ||
| [onc33] pym609 – 파이썬 머신러닝_데이터 전처리_원핫인코딩 핵심실습 | 00:06:04 | ||
| [onc33] pym610 – 파이썬 머신러닝_데이터 전처리_건강진단 데이터 실전사례 | 00:18:18 | ||
| [onc33] pym701 – 파이썬 머신러닝_주요 알고리즘_Regression 핵심정리1 | 00:08:38 | ||
| [onc33] pym702 – 파이썬 머신러닝_주요 알고리즘_Regression 핵심정리2 | 00:12:57 | ||
| [onc33] pym703 – 파이썬 머신러닝_주요 알고리즘_단순선형회귀와 다중선형회귀 핵심정리 | 00:07:34 | ||
| [onc33] pym704 – 파이썬 머신러닝_주요 알고리즘_회귀 모델 평가 지표 핵심정리 | 00:02:56 | ||
| [onc33] pym705 – 파이썬 머신러닝_주요 알고리즘_주택가격예측 회귀모델 실전사례 | 00:27:43 | ||
| [onc33] pym706 – 파이썬 머신러닝_주요 알고리즘_statsmodels 라이브러리 활용 회귀모델 핵심실습 | 00:08:49 | ||
| [onc33] pym707 – 파이썬 머신러닝_주요 알고리즘_Classification 핵심정리 | 00:05:24 | ||
| [onc33] pym708 – 파이썬 머신러닝_주요 알고리즘_최근접이웃 Knn 핵심정리 | 00:05:13 | ||
| [onc33] pym709 – 파이썬 머신러닝_주요 알고리즘_최근접이웃 Knn 핵심실습 | 00:07:38 | ||
| [onc33] pym710 – 파이썬 머신러닝_주요 알고리즘_Decision Tree 핵심정리 | 00:05:26 | ||
| [onc33] pym711 – 파이썬 머신러닝_주요 알고리즘_Decision Tree 핵심실습 | 00:10:19 | ||
| [onc33] pym712 – 파이썬 머신러닝_주요 알고리즘_분류 앙상블 모형 핵심정리 | 00:05:06 | ||
| [onc33] pym713 – 파이썬 머신러닝_주요 알고리즘_분류 앙상블 모형 핵심실습 | 00:03:23 | ||
| [onc33] pym714 – 파이썬 머신러닝_주요 알고리즘_분류 모델 평가지표 핵심정리 | 00:09:21 | ||
| [onc33] pym715 – 파이썬 머신러닝_주요 알고리즘_분류 모델 평가지표 핵심실습 | 00:06:51 | ||
| [onc33] pym716 – 파이썬 머신러닝_주요 알고리즘_K Means Clustering 핵심정리 | FREE | 00:05:41 | |
| [onc33] pym717 – 파이썬 머신러닝_주요 알고리즘_K Means Clustering_와인데이터세트 실전사례 | 00:16:17 | ||
| 강의교재 다운로드 센터 | |||
| [onc33] pym801 – 교재 다운로드 센터 | 00:00:00 | ||
| 교육과정 만족도 평가 | |||
| [boot10002] 만족도 평가 설문지 | 00:00:00 | ||
450001 등록 수강생
