파이썬 개발자
파이썬 프로그래밍, 객체지향 프로그래밍, 데이터 분석, 웹 개발, 머신러닝, 자연어 처리
IT 분야의 다양한 전문가들 23
블로그펍
2025년 04월 15일 출간
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- eBook 상품 정보
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- 파일 정보 ePUB (0.78MB)
- ISBN 9791194860600
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작품소개
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"《파이썬 개발자 - 파이썬 프로그래밍, 객체지향 프로그래밍, 데이터 분석, 웹 개발, 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리, 크롤링, 데이터베이스》는 현대 프로그래밍 세계에서 가장 인기 있는 언어인 파이썬을 통해 다양한 기술과 응용 분야를 탐구하는 종합 안내서입니다. 이 책은 초보자부터 중급자까지 모든 수준의 독자가 이해할 수 있도록 구성되어 있으며, 파이썬의 기본 문법과 구조를 시작으로, 객체지향 프로그래밍 개념을 상세히 설명합니다.
책의 첫 번째 섹션에서는 파이썬의 기초부터 시작하여, 데이터 타입, 조건문, 반복문 등 기본적인 프로그래밍 요소를 다룹니다. 이어서 객체지향 프로그래밍의 핵심 개념인 클래스와 객체, 상속, 다형성 등을 설명하여, 독자들이 실제 문제를 해결하는 데 필요한 기초를 다질 수 있도록 돕습니다.
두 번째 섹션에서는 데이터 분석 기법과 웹 개발에 대한 내용을 다룹니다. 파이썬의 강력한 데이터 처리 라이브러리인 Pandas와 NumPy를 활용하여 데이터 분석의 기초를 익히고, Flask와 Django 같은 웹 프레임워크를 이용한 웹 애플리케이션 개발 방법도 소개합니다.
세 번째 섹션에서는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리와 같은 최신 기술 트렌드를 다룹니다. TensorFlow와 PyTorch를 사용한 실습 예제를 통해 모델을 구축하고 평가하는 방법을 배울 수 있습니다.
마지막으로, 웹 크롤링과 데이터베이스 관리에 대한 장을 통해 실제 데이터를 수집하고 저장하는 과정도 경험할 수 있습니다. 이 책은 다양한 예제와 실습을 통해 독자들이 실제 프로젝트에 적용할 수 있는 실력을 키우도록 돕고 있으며, 각 분야의 최신 동향과 기술을 반영하여 여러분이 파이썬 개발자로서의 경로를 확장할 수 있도록 지원합니다.
이 책을 통해 파이썬의 세계를 깊이 있게 이해하고, 다양한 분야에서 활용할 수 있는 능력을 갖춘 개발자가 되어 보세요!"
책의 첫 번째 섹션에서는 파이썬의 기초부터 시작하여, 데이터 타입, 조건문, 반복문 등 기본적인 프로그래밍 요소를 다룹니다. 이어서 객체지향 프로그래밍의 핵심 개념인 클래스와 객체, 상속, 다형성 등을 설명하여, 독자들이 실제 문제를 해결하는 데 필요한 기초를 다질 수 있도록 돕습니다.
두 번째 섹션에서는 데이터 분석 기법과 웹 개발에 대한 내용을 다룹니다. 파이썬의 강력한 데이터 처리 라이브러리인 Pandas와 NumPy를 활용하여 데이터 분석의 기초를 익히고, Flask와 Django 같은 웹 프레임워크를 이용한 웹 애플리케이션 개발 방법도 소개합니다.
세 번째 섹션에서는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리와 같은 최신 기술 트렌드를 다룹니다. TensorFlow와 PyTorch를 사용한 실습 예제를 통해 모델을 구축하고 평가하는 방법을 배울 수 있습니다.
마지막으로, 웹 크롤링과 데이터베이스 관리에 대한 장을 통해 실제 데이터를 수집하고 저장하는 과정도 경험할 수 있습니다. 이 책은 다양한 예제와 실습을 통해 독자들이 실제 프로젝트에 적용할 수 있는 실력을 키우도록 돕고 있으며, 각 분야의 최신 동향과 기술을 반영하여 여러분이 파이썬 개발자로서의 경로를 확장할 수 있도록 지원합니다.
이 책을 통해 파이썬의 세계를 깊이 있게 이해하고, 다양한 분야에서 활용할 수 있는 능력을 갖춘 개발자가 되어 보세요!"
"- 파이썬의 기초: 문법과 구조 이해하기
- 변수와 자료형: 데이터 저장의 기초
- 조건문과 반복문: 프로그램 흐름 제어하기
- 함수의 정의와 활용: 코드의 재사용성 높이기
- 리스트와 튜플: 집합 데이터 다루기
- 딕셔너리와 집합: 키-값 쌍의 중요성
- 객체지향 프로그래밍의 원리: 클래스와 객체
- 상속과 다형성: 코드의 유연성 높이기
- 예외 처리: 프로그램의 안정성 강화하기
- 파이썬 라이브러리: 유용한 외부 모듈 활용하기
- 데이터 분석의 기초: Pandas와 NumPy 소개
- 데이터 시각화: Matplotlib과 Seaborn 활용하기
- 통계적 분석: 데이터 이해의 첫걸음
- 머신러닝 기초: 알고리즘의 종류와 특성
- 지도 학습과 비지도 학습: 차이점 및 예시
- 딥러닝의 기본 개념: 인공신경망 이해하기
- 자연어 처리의 기초: 텍스트 데이터 다루기
- 웹 크롤링: 데이터 수집의 기법
- API 활용하기: 외부 데이터와의 통신
- 데이터베이스 기초: SQL과 NoSQL 이해하기
- ORM(Object-Relational Mapping): 데이터베이스와의 연결
- 웹 개발 기초: Flask와 Django 소개
- HTML/CSS 기초: 웹 페이지 구조와 스타일링
- 자바스크립트와의 연동: 동적 웹 페이지 만들기
- RESTful API 설계: 클라이언트와 서버 통신
- 데이터 시각화 도구: Plotly와 Bokeh 활용하기
- 머신러닝 모델 평가: 성능 지표 이해하기
- 하이퍼 파라미터 튜닝: 모델 성능 최적화하기
- 딥러닝 프레임워크 비교: TensorFlow와 PyTorch
- 전이 학습: 기존 모델의 활용
- 강화 학습의 이해: 에이전트와 환경
- 이미지 처리 기초: OpenCV 활용하기
- 데이터 전처리: 깨끗한 데이터 만들기
- 텍스트 분석 기법: 감정 분석과 주제 모델링
- 웹 스크래핑: BeautifulSoup 활용하기
- 빅데이터 처리: PySpark와 Dask 소개
- 클라우드 컴퓨팅: AWS와 GCP 활용하기
- 버전 관리: Git과 GitHub 활용하기
- 문서화의 중요성: 코드 주석과 README 작성하기
- 커뮤니티 참여: 오픈소스 기여하기
- 배포 및 운영: Flask/Django 애플리케이션 배포하기
- 데이터 윤리: 책임 있는 데이터 사용
- 프로그래밍 패턴: 효율적인 코드 작성하기
- 성능 개선 기법: 코드 최적화 전략
- 테스트 주도 개발: 유닛 테스트와 통합 테스트
- 프로젝트 관리: Agile과 Scrum 기법
- 소프트웨어 아키텍처: 설계 원칙 이해하기
- 실전 프로젝트: 포트폴리오 만들기
- 최신 트렌드: AI와 데이터 과학의 미래
- 커리어 개발: 파이썬 개발자로 성장하기
- 문제 해결 능력: 알고리즘과 자료구조 이해하기
- 모범 사례: 코드 작성의 베스트 프랙티스
- 지속적 통합/배포(CI/CD): 자동화의 필요성
- 파이썬의 미래: 지속적인 발전과 변화"
- 변수와 자료형: 데이터 저장의 기초
- 조건문과 반복문: 프로그램 흐름 제어하기
- 함수의 정의와 활용: 코드의 재사용성 높이기
- 리스트와 튜플: 집합 데이터 다루기
- 딕셔너리와 집합: 키-값 쌍의 중요성
- 객체지향 프로그래밍의 원리: 클래스와 객체
- 상속과 다형성: 코드의 유연성 높이기
- 예외 처리: 프로그램의 안정성 강화하기
- 파이썬 라이브러리: 유용한 외부 모듈 활용하기
- 데이터 분석의 기초: Pandas와 NumPy 소개
- 데이터 시각화: Matplotlib과 Seaborn 활용하기
- 통계적 분석: 데이터 이해의 첫걸음
- 머신러닝 기초: 알고리즘의 종류와 특성
- 지도 학습과 비지도 학습: 차이점 및 예시
- 딥러닝의 기본 개념: 인공신경망 이해하기
- 자연어 처리의 기초: 텍스트 데이터 다루기
- 웹 크롤링: 데이터 수집의 기법
- API 활용하기: 외부 데이터와의 통신
- 데이터베이스 기초: SQL과 NoSQL 이해하기
- ORM(Object-Relational Mapping): 데이터베이스와의 연결
- 웹 개발 기초: Flask와 Django 소개
- HTML/CSS 기초: 웹 페이지 구조와 스타일링
- 자바스크립트와의 연동: 동적 웹 페이지 만들기
- RESTful API 설계: 클라이언트와 서버 통신
- 데이터 시각화 도구: Plotly와 Bokeh 활용하기
- 머신러닝 모델 평가: 성능 지표 이해하기
- 하이퍼 파라미터 튜닝: 모델 성능 최적화하기
- 딥러닝 프레임워크 비교: TensorFlow와 PyTorch
- 전이 학습: 기존 모델의 활용
- 강화 학습의 이해: 에이전트와 환경
- 이미지 처리 기초: OpenCV 활용하기
- 데이터 전처리: 깨끗한 데이터 만들기
- 텍스트 분석 기법: 감정 분석과 주제 모델링
- 웹 스크래핑: BeautifulSoup 활용하기
- 빅데이터 처리: PySpark와 Dask 소개
- 클라우드 컴퓨팅: AWS와 GCP 활용하기
- 버전 관리: Git과 GitHub 활용하기
- 문서화의 중요성: 코드 주석과 README 작성하기
- 커뮤니티 참여: 오픈소스 기여하기
- 배포 및 운영: Flask/Django 애플리케이션 배포하기
- 데이터 윤리: 책임 있는 데이터 사용
- 프로그래밍 패턴: 효율적인 코드 작성하기
- 성능 개선 기법: 코드 최적화 전략
- 테스트 주도 개발: 유닛 테스트와 통합 테스트
- 프로젝트 관리: Agile과 Scrum 기법
- 소프트웨어 아키텍처: 설계 원칙 이해하기
- 실전 프로젝트: 포트폴리오 만들기
- 최신 트렌드: AI와 데이터 과학의 미래
- 커리어 개발: 파이썬 개발자로 성장하기
- 문제 해결 능력: 알고리즘과 자료구조 이해하기
- 모범 사례: 코드 작성의 베스트 프랙티스
- 지속적 통합/배포(CI/CD): 자동화의 필요성
- 파이썬의 미래: 지속적인 발전과 변화"
작가정보
저자(글) 씨익북스 편집부
"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.
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