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본 repository는 데이터과학 MOOC 시리즈로 기획한 파이썬 입문 강좌자료를 저장합니다.

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TeamLab/introduction_to_python_TEAMLAB_MOOC

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TEAMLAB MOOC: 데이터 과학을 위한 파이썬 입문

본 강의는 TEAMLABInflearn이 함께 구축한 데이터 사이언스 과정의 첫 번째 강의인 "데이터 과학을 위한 파이썬 입문" 입니다. 본 강의는 기준 교육부 지원에 의해 제작된 K-MOOC: 데이터 과학을 위한 파이썬 입문(YouTube) 강좌의 내용을 기반으로 제작되었습니다. 기존 강좌를 보신분은 추가로 수강하실 필요는 없습니다.

본 강의는 TEAMLABInflearn이 함께 준비한 WADIZ 펀딩의 지원을 받아제작되었습니다. 추후 아래 목록에 대한 강의를 추가로 개발할 예정입니다.

또한 기존 K-MOOC 과정은 아래 목록을 참고하시기 바랍니다.

강의 개요

Teacher Assistnat

강의 구성

Chapter I: Python Overview

2주차: 메모리와 변수 (Memory & Variable)

3주차: 화면 입출력과 리스트 다루기 (Console & List Data Type)

4주차: 제어문과 반복문 (Condition & Loop)

5주차: 함수와 파이썬 코드 작성연습

6주차: 문자열 다루기 (String)

7주차: 자료 구조 (Data Structure)

8주차: 파이썬같은 코드 작성하기 I (Pythonic Code I)

9주차: 파이썬같은 코드 작성하기 II (Pythonic Code II)

10주차: 객체 지향 프로그래밍 (Objective-Oriented Programming)

11주차: 모듈과 패키지 (Module & Packages)

12주차: 예외 처리와 파일 (Exception and File Handling)

13주차: CSV와 로그관리 (Comma Separated Values and Logging)

14주차: Web Scraping

15주차: XML과 JSON (eXtensible Markup Languages and JSON)

참고자료

Keywords

파이썬, python, 파이썬 입문, 파이썬 강좌, Python 입문, 파이썬 강좌, 파이썬 강의, Python 강의, Python MOOC, 가천대 최성철, 최성철 교수, 프로그래밍 입문, 프로그래밍 강좌, 코딩, 코딩 입문, 데이터 과학, 데이터 사이언스, Data science

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