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Numpy, Pandas 배워서 파이썬 제대로 사용하기
클래스 전 숙지해주세요!
ZOOM 화상강의로 진행됩니다. 수업 시작 전에 이메일로 강의 자료와 연결 URL을 보내드립니다. 매회차 강의 종료 후 2일 이내에 녹화동영상을 시청하실 수 있는 URL도 보내드립니다.
튜터 공지이런 분들이 들으면 좋아요.
① 파이썬 코딩을 실무에 적극 활용하시고 싶은 분: 머신러닝, 딥러닝, 빅데이터 분석 업무에 각종 파이썬 라이브러리를 자유자재로 활용하시고 싶은 분
② 인공지능 관련 학위 논문 작성 중이신 분: 인공지능 전반에 걸친 조언을 수업시간과 휴식시간을 통해서 해드리고 개인적으로도 적극 도와드리겠습니다.
③ 전직 및 이직을 준비 중이신 분: 인공지능, 데이터 사이언스 및 관련 분야에 대한 각종 정보와 전직 및 이직에 대한 조언을 해드리겠습니다.
④ 금융공학, 계량경제학, 기계학습 분야에 조언이 필요하신 분: 강사의 경험과 인적 네트워크를 활용하여 적극적으로 도와드리겠습니다.
튜터님을 소개합니다.
한창호
- (학력인증추가)서울대학교 경제학 학사
- (학력인증추가)서울대학교 경제학 석사
- (학렬인증추가)University of California, San Diego 경제학 박사
현재 고려대학교 기술경영전문대학원 겸임교수(인공지능, 빅데이터 강의)
가톨릭대학교 산업수학센터 연구교수(산업수학 프로젝트)
가톨릭대학교 수학과 겸임교수(계량경제학, 수리금융 강의)
성균관대학교 경영대학 겸임교수(금융공학 강의)
삼성금융연구소
(주)한국기업평가
에너지경제연구원
University of California, San Diego, 경제학 박사(계량경제학 전공)
서울대학교 대학원 졸업, 경제학 석사
서울대학교 경제학과 졸업, 경제학 학사
<관련 주요 학술 저술>
“The DNA of Security Return”, Quantitative Finance, vol.15, no.1, pp. 1-17. 2015
Quantitative Finance 2015년 1월 표제논문(Featured paper)으로 선정됨
<a href='https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/14697688.2014.920100' target='_blank'>https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/14697688.2014.920100</a>
“수익률 DNA를 이용한 금융시장 분석 방법론”, 자산운용연구, vol 2, no.1, pp 82-106, 2014.
“Multi-Variate Estimation and Forecasting with Artificial Neural Networks”,
(인공신경두뇌망을 이용한 다변량 추정 및 예측) 박사학위논문, UCSD, 1999
어떤 클래스 인가요?
컴퓨터의 본질적인 기능은 데이터를 읽어 들여 데이터를 처리한 다음 그 결과를 데이터에 담아 출력하는 것이며, 컴퓨터에 일을 시키기 위해 사용되는 모든 프로그래밍 언어는 고유의 데이터 구조를 지니고 있습니다.
따라서, 코딩을 효율적으로 배울 수 있는 최상의 방법은 해당 언어의 데이터 구조를 제대로 이해하는 것입니다.
본 강의에서는 파이썬이 제공하고 있는 데이터 구조와 그 사용 방법에 대해 실습을 통해 자세히 설명 드립니다.
파이썬 자체에 내장되어 있는 기본적 데이터 구조뿐만 아니라 파이썬의 핵심적 라이브러리인 numpy와 pandas에 의해 제공되는 고급 데이터 구조에 대한 활용 방법에 대해 자세히 다루고 있습니다.
대부분의 데이터 분석 작업은 데이터 정리 작업부터 시작됩니다. 사실 현실에서 구한 데이터는 그냥 자료 뭉치에 지나지 않습니다. 노이즈 제거, 결측치 보정, 구조 변환 등 상당히 번거롭고 많은 절차를 거쳐야 분석이 가능한 형태의 데이터가 나옵니다. 이런 작업에 최적인 라이브러리가 바로 pandas입니다. pandas는 강력한 인덱싱 기능을 지닌 1차원 및 2차원 데이터 구조를 제공합니다.
데이터 가공 이후 실제 연산을 할 때는 고속연산을 가능하게 하는 배열이라는 데이터 구조를 제공하는 numpy를 사용합니다. 파이썬이 제공하는 기본 데이터 구조를 사용할 때보다 계산 속도가 10~100배까지 빨라집니다.
파이썬을 실용적인 목적으로 제대로 사용하기 위해 꼭 배워야 하는 라이브러리가 pandas와 numpy 입니다.
클래스는 이렇게 진행됩니다.
내장 데이터 구조
- Tuple
- List
- 내장 시퀀스 함수
- Dict
- Set
- Comprehensions
함수
- Function 용도
- 변수 입력 방식
- Namespaces, Scope, Local Functons
- 다변량 출력 함수
- Functions Are Objects
- Lambda Function
- Curring
- Generators
- Errors / Exception
Numpy 1
1) numpy 기본 개념
- Array와 List의 효율 비교
2) ndarray 구조
- ndarray 개요
- ndarray 생성 방법
- ndarray data type
- 사칙연산
- indexing
- slicing
- Boolean indexing
- Fancy indexing
- Transposing
- Swapping axes
Numpy 2
1) universal functions
- Unary function
- Binary function
2) array-oriented programming
- Expressing Conditional Logic as Array Operations
- Mathematical and Statistical Methods
- Methods for Boolean Arrays
- Sorting
- Unique
- set logic
Pandas 데이터 구조
- Series
- DataFrame
- Index Object
Pandas 주요 기능
- Reindexing
- Dropping
- Indexing, Selection, Filtering
- Integer indexes
- Alignment
- Mapping
- Sorting
- Ranking
- Duplicate labels
실제 수강생의 리뷰입니다.
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