CatchingDudeoji
가까이 하기에는 너무 두꺼운 두더지책! 함께 잡아봅시다 👊👊
함께 두더지 잡으실 분 상시모집 중
🔨 스터디 소개
⏲ 시간 매일 오후 8시
파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석 책의 CHAPTER4부터 부록까지의 내용을 함께 공부하는 스터디입니다. Numpy/Pandas/Matplotlib의 용법을 정리하고 이를 활용하여 기본적인 데이터 분석법을 공부하시고 싶은 분들과 함께 하고 싶습니다.
🔨 스터디 진행방식
- 한명의 발표자가 정해진 분량만큼의 발표를 진행하고 질의응답 시간을 가집니다.
- 발표자료를 출판사에서 제공되는 소스코드를 사용합니다.
- 발표자는 해당 소스코드에 주석을 달아오고 그 내용으로 발표를 진행합니다.
- 발표자는 발표자료를 스터디 시작 이전에 깃허브에 업로드 하여야 합니다.
- 진도는 매일 10~20페이지 가량으로 한시간 안에 스터디가 끝나는 것이 목표 입니다.
🔨 스터디 자료
🕵️ 교재 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석 (2판) - YES24
🕵️ 소스코드 - 깃허브 wesm/pydata-book
🔨 커리큘럼
✨ CHAPTER 4 NumPy 기본: 배열과 벡터 연산
날짜 | 챕터 | 페이지 | 발표자 | 발표자료 |
---|---|---|---|---|
07월 19일 | 4.1 NumPy ndarray: 다차원 배열 객체 | 135~157 | 정수희 | |
07월 20일 | 4.2 유니버설 함수: 배열의 각 원소를 빠르게 처리하는 함수 | 158~161 | 김인유 | |
07월 20일 | 4.3 배열을 이용한 배열지향 프로그래밍 | 161~171 | 김인유 | |
07월 21일 | 4.4 배열 데이터의 파일 입출력 | 171~171 | 김영협 | 🔗 |
07월 21일 | 4.5 선형대수 | 172~174 | 김영협 | |
07월 21일 | 4.6 난수 생성 | 174~176 | 김영협 | |
07월 21일 | 4.7 계단 오르내리기 예제 | 176~180 | 김영협 |
✨ CHAPTER 5 pandas 시작하기
✨ CHAPTER 6 데이터 로딩과 저장, 파일 형식
날짜 | 챕터 | 페이지 | 발표자 | 발표자료 |
---|---|---|---|---|
07월 28일 | 6.1 텍스트 파일에서 데이터를 읽고 쓰는 법 | 237~257 | 강지윤 | |
07월 29일 | 6.2 이진 데이터 형식 | 258~263 | 우범진 | [ |
07월 29일 | 6.3 웹 API와 함께 사용하기 | 263~264 | 우범진 | |
07월 29일 | 6.4 데이터베이스와 함께 사용하기 | 264~267 | 우범진 |
✨ CHAPTER 7 데이터 정제 및 준비
✨ CHAPTER 8 데이터 준비하기: 조인, 병합, 변형
✨ CHAPTER 9 그래프와 시각화
✨ CHAPTER 10 데이터 집계와 그룹 연산
✨ CHAPTER 11 시계열
✨ CHAPTER 12 고급 pandas
✨ CHAPTER 13 파이썬 모델링 라이브러리
✨ CHAPTER 14 데이터 분석 예제
✨ APPENDIX A 고급 NumPy
날짜 | 챕터 | 페이지 | 발표자 | 발표자료 |
---|---|---|---|---|
8월 30일 | A.1 ndarray 객체 구조 | 587~590 | 윤세휘 | |
8월 30일 | A.2 고급 배열 조작 기법 | 590~600 | 윤세휘 | |
8월 30일 | A.3 브로드캐스팅 | 600~607 | 윤세휘 | |
8월 31일 | A.4 고급 ufunc 사용법. | 607~611 | ||
8월 31일 | A.5 구조화된 배열과 레코드 배열 | 612~614 | 🔗 | |
8월 31일 | A.6 정렬에 관하여 | 614~621 | ||
8월 31일 | A.7 umba를 이용하여 빠른 NumPy 함수 작성하기 | 622~626 | ||
8월 31일 | A.8 고급 배열 입출력 | 626~629 |
- 본 저장소의 파일들은 wesm/pydata-book의 내용을 수정한 것임을 밝힙니다.