¸ÞÀθ޴º ¹Ù·Î°¡±â º»¹® ¹Ù·Î°¡±â
Ȩ ¼ö°­½Åû ±³À°°úÁ¤Àüüº¸±â

Á÷¹«

PythonÀ» Ȱ¿ëÇÑ ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°ú ½Ã°¢È­

  • ÇнÀ±â°£
    2026-07-08~2026-08-07  4ÁÖ(17½Ã°£)
  • ¼ö°­½Åû±â°£
    2026-06-24~2026-07-07 ¿ÀÈÄ 11:59:00
  • NCSÄÚµå
    20010105:ºòµ¥ÀÌÅͺм®
  • Áö¿ø
    ¸ð¹ÙÀÏ
½ÅûÀ¯Çü ?
±¹¹Î³»ÀϹè¿òÄ«µå

±¹¹Î³»ÀϹè¿òÄ«µå¸¦ ÀÌ¹Ì ¹ß±Þ¹ÞÀ¸½Å ºÐµéÀÇ °æ¿ì
ÇØ´ç À¯ÇüÀ¸·Î ½ÅûÇÏ¼Å¾ß ¼ö°­·áÀÇ ÀϺΠ±¹ºñÁö¿øÀÌ µË´Ï´Ù.

  • ¡¤ ¼ö·á±âÁØ : ÁøµµÀ² 80%, Æò°¡ 2ȸ
  • ¡¤ ±³Àç/¸ð¹ÙÀϰ­ÀÇ/¹«·á º¹½À±â°£ Á¦°ø
ÀϹÝ

±¹¹Î³»ÀϹè¿òÄ«µå À¯¹«¿Í °ü°è¾øÀÌ ´©±¸³ª ½Åû °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù.

  • ¡¤ ¼ö·á±âÁØ : º°µµ ¼ö·á±âÁØ ¾øÀÌ ÁøÇà °¡´É
  • ¡¤ ±³Àç/¸ð¹ÙÀϰ­ÀÇ/¹«·á º¹½À±â°£ Á¦°ø
ÇнÀ±â°£
Áö¿øÀ¯Çü

±¹¹Î³»ÀϹè¿òÄ«µåÀÇ À¯¹«¿¡ °ü°è¾øÀÌ
´©±¸³ª ½Åû °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù.

  • ¼ö·á±âÁØ : º°µµ ¼ö·á±âÁØ ¾øÀÌ ÁøÇà °¡´É
  • ±³Àç/¸ð¹ÙÀϰ­ÀÇ/¹«·á º¹½À±â°£ Á¦°ø

±¹¹Î³»ÀϹè¿òÄ«µå(±Ù·ÎÀÚ)¸¦ ¹ß±Þ¹ÞÀ¸½Å ºÐµéÀÇ °æ¿ì
ÇØ´ç°úÁ¤À¸·Î ½ÅûÇÏ¼Å¾ß ¼ö°­·áÀÇ ÀϺΠ±¹ºñÁö¿øÀÌ µË´Ï´Ù.

  • ¼ö·á±âÁØ : ÁøµµÀ² 80%, Æò°¡ 2ȸ
  • ±³Àç/¸ð¹ÙÀϰ­ÀÇ/¹«·á º¹½À±â°£ Á¦°ø

±³Àç¼Ò°³

º» °úÁ¤Àº º°µµ ±³Àç ¾øÀÌ ÇнÀÇÏ½Ç ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.

ÇнÀ°³¿ä

ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ ºÐ¼®°ú µµÃâÀÇ ¿¬°á°í¸®, Python!

4Â÷ »ê¾÷Çõ¸í ÀÌÈÄ '¾ÕÀ¸·Î 100³âÀº ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ ½Î¿ò'À̶ó´Â ¸»ÀÌ ³ª¿Ã Á¤µµ·Î ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ °ü¸®, ºÐ¼®, Ȱ¿ë µîÀÇ Á߿伺ÀÌ ³ô¾ÆÁ³½À´Ï´Ù. ºü¸¥ ½Ã°£ ¾È¿¡ Á¤È®ÇÑ Á¤º¸¸¦ ¼öÁýÇϰí, È¿°úÀûÀ¸·Î ºÐ¼®ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ±â¼ú·ÂÀº Á÷ÀåÀÎÀÇ Çʼö ¿ª·®ÀÌ µÇ°í ÀÖ½À´Ï´Ù. º» °úÁ¤¿¡¼­´Â ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®¿¡ ÇÊ¿äÇÑ ÇÙ½É Python ¹®¹ýÀ» »ìÆìº¸°í, ´Ù¾çÇÑ ¿¹Á¦¸¦ ÅëÇØ ºòµ¥ÀÌÅÍ ÆÄÀÏ Ã³¸® ¹× ½Ã°¢È­ ¹æ¹ý µîÀ» Á¦½ÃÇÏ¿´½À´Ï´Ù.

ÇнÀ¸ñÇ¥

1. µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾ð½ºÀÇ Á߿伺À» ÀÌÇØÇϰí, µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®¿¡ ÇÊ¿äÇÑ Python ¶óÀ̺귯¸®¸¦ ÆÄ¾ÇÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù. 

2. µ¥ÀÌÅ͸¦ ºÐ¼®ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â Python ÇÔ¼ö¸¦ ÀÍÈú ¼ö ÀÖ´Ù.

3. Pandas¸¦ »ç¿ëÇØ¼­ µ¥ÀÌÅ͸¦ ¼öÁýÇϰí, ºÐ¼®ÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.

4. ÀÇ»ç°áÁ¤À» À§ÇØ ºÐ¼®ÇÑ µ¥ÀÌÅ͸¦ Â÷Æ®·Î ½Ã°¢È­Çϰí, ÀÚ·áÈ­ÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.

ÇнÀ´ë»ó

1. ÀÀ¿ëÇÁ·Î±×·¥ °³¹ß ¹× µ¥ÀÌÅͺ£À̽º °ü¸® ¾÷¹«¸¦ ½ÃÀÛÇÏ´Â ½Ç¹«ÀÚ

2. ÇÁ·Î±×·¡¹ÖÀ¸·Î ¾÷¹«¸¦ È¿À²ÀûÀ¸·Î ÇϰíÀÚ ÇÏ´Â ¸ðµç Á÷ÀåÀÎ

3. ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» ÅëÇØ ½Ç¹«È°¿ëÀÌ ÇÊ¿äÇÑ ¸ðµç ÀÓÁ÷¿ø

Æò°¡±âÁØ

Æò°¡±âÁØ
Áøµµ ÁøÇà´Ü°èÆò°¡ ÃÖÁ¾Æò°¡ °úÁ¦ Åä·Ð ÃÑÁ¡
¹èÁ¡ - - 100% - - -
¼ö·á±âÁØ 80%ÀÌ»ó Çʼö - Çʼö - - 60Á¡ÀÌ»ó
  • ¡¤ ¼ö·á ±âÁØ: ÁøµµÀ² 80% ÀÌ»ó ÃæÁ· / Æò°¡º° ÇÕ»êÁ¡¼ö ÃÑÁ¡ 60Á¡ ÀÌ»ó
  • ¡Ø Æò°¡ Ç׸ñÀ̳ª ¹Ý¿µ ºñÀ²Àº °úÁ¤¸¶´Ù »óÀÌÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸´Ï ½ÅûÇϽаúÁ¤ÀÇ ¡®Æò°¡±âÁØ¡¯À» ²À È®ÀÎÇØÁÖ¼¼¿ä!

ÇнÀ³»¿ë

1. µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺠ÀÌÇØ

2. °³¹ß ȯ°æ ±¸¼º

3. Numpy ÀÌÇØ ¹× ½Ç½À

4. Pandas ÀÌÇØ ¹× ½Ç½À

5. DataFrame ´Ù·ç±â ½Ç½À

6. DataFrame Ãß°¡ ¹× ¼±Åà ½Ç½À

7. DataFrame ¼öÁ¤ ¹× »èÁ¦ ½Ç½À

8. µ¥ÀÌÅÍ ÆÄÀÏ Ã³¸®(1)

9. µ¥ÀÌÅÍ ÆÄÀÏ Ã³¸®(2)

10. µ¥ÀÌÅÍ Á¤º¸ È®ÀÎ

11. Åë°è Á¤º¸ È®ÀÎ

12. °áÃøÄ¡ º¯È¯

13. °áÃøÄ¡ »èÁ¦

14. ÀÇ»ç°áÁ¤À» À§ÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È­

15. Çâ»óµÈ ½Ã°¢È­ ¶óÀ̺귯¸®

16. ŸÀÌŸ´Ð Ž»öÀû µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®

¼ö°­Èıâ

<< 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 >>

ž¹öư


ºü¸¥ »ó´ã ½Åûºü¸¥ »ó´ã ½Åû
³»ÀϹè¿òÄ«µå
»ó´ã ½Åû