컴퓨터프로그래밍Ⅱ

고려대학교
유용재

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주제분류

공학 >컴퓨터ㆍ통신 >컴퓨터공학
강의학기

2022년 2학기

조회수

9,029

강의계획서

학부생 수준에서 갖추어야 할 기초적인 Python 핵심 문법 및 라이브러리와 모듈에 대해 학습함.

차시별 강의

1.	변수와 자료형, 입력과 출력	Python에서 활용되는 다양한 자료형을 이해하고 변환 과정을 실습한다.
	변수와 자료형, 입력과 출력	print()와 input()을 이용한 입출력 방법을 이해하고 실습한다.
2.	논리 연산자와 조건문의 이해	if – elif – else 형태로 쓰이는 Python에서의 조건문 구조를 이해한다.
	논리 연산자와 조건문의 이해	조건문을 이용하여 주어진 문제 상황을 해결한다.
3.	반복문을 이용한 프로그래밍	Python에서의 반복문 while과 for가 어떠한 형태로 사용되는지 숙지한다.
	반복문을 이용한 프로그래밍	반복문을 이용하여 주어진 문제 상황을 해결한다.
4.	list의 활용과 여러 가지 자료구조	Python에서 빈도 높게 활용되는 주요 자료구조에 대하여 이해한다.
	list의 활용과 여러 가지 자료구조	Python에서 빈도 높게 활용되는 주요 자료구조에 대하여 이해하고 이를 실제적으로 적용한다.
5.	데이터 정렬과 부동 소수점의 이해	데이터 정렬 방법론들을 Python으로 구현한 사례를 살펴본다.
	데이터 정렬과 부동 소수점의 이해	부동 소수점 체계를 이해하고 문제상황에 적용한다.
6.	함수를 이용한 프로그래밍	프로그래밍에서 함수의 필요성에 대해 이해하고 문제 상황에 적용한다.
	함수를 이용한 프로그래밍	원하는 기능을 수행하기 위하여 함수를 자유롭게 정의하고 호출한다.
7.	클래스와 객체지향 프로그래밍	객체지향 프로그래밍이 필요한 이유에 대해 이해하고, 클래스를 이용하여 Python에서의 객체지향 프로그래밍을 구현한다.
	클래스와 객체지향 프로그래밍	객체지향 프로그래밍에 대해 이해하고 문제 상황에 적용한다.
8.	Pandas를 이용한 데이터 처리	Pandas의 DataFrame 구조에 대해 이해하고, Dataframe을 새로 생성하거나 일부 요소를 추출해내는 작업을 수행한다.
	Pandas를 이용한 데이터 처리	Dataframe 기반 데이터필터링 과정에 대해 이해하고 문제 상황에 적용한다.
9.	데이터 전처리와 시각화 입문	matplotlib을 활용하여 데이터를 효과적으로 시각화하는 방법을 이해하고 실습한다.
	데이터 전처리와 시각화 입문	Seaborn을 활용하여 데이터를 효과적으로 시각화하는 방법을 이해하고 실습한다.
10.	웹 크롤링을 통한 정보의 수집	requests를 이용하여 웹 사이트의 내용을 Python으로 가져오고, BeautifulSoup을 통해 페이지에서 원하는 정보만을 추출한다.
	웹 크롤링을 통한 정보의 수집	Selenium을 이용하여 버튼 클릭, 옵션 선택 등 동적인 크롤링 상황에서 원하는 정보를 효율적으로 얻어낸다.
11.	군집화를 통한 데이터 특성 파악	인공지능, 기계학습, 딥러닝의 뜻을 구분하고 sklearn을 이용해 기초적인 수준의 기계학습 코드를 작성해본다.
	군집화를 통한 데이터 특성 파악	밀도 기반 및 계층적 군집화에 대한 개념을 이해하고 문제 상황에서 군집화를 수행한다.
12.	국문 전처리와 텍스트 마이닝	국문 전처리 과정을 이해하고 TF-IDF연산 결과 도출 사례를 살펴본다.
	국문 전처리와 텍스트 마이닝	문서 유사도 파악 방법에 대해 이해하고 토픽 모델링의 사례를 살펴본다.