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고급 Python

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준비중..

  1. 고급 데이터 구조
  • 튜플, 세트, 딕셔너리의 심화 사용
  • 컬렉션 모듈: Counter, defaultdict, OrderedDict
  • 이터레이터와 제너레이터
  1. 파일 핸들링과 데이터 처리
  • 파일 읽기/쓰기, with 문 사용하기
  • CSV, JSON, XML 파일 다루기
  • 판다스와 넘파이를 이용한 데이터 분석 기초
  1. 함수형 프로그래밍
  • 람다 함수, map, filter, reduce
  • 리스트 컴프리헨션과 제너레이터 익스프레션
  • 데코레이터와 클로저
  1. 객체 지향 프로그래밍
  • 클래스와 객체, 상속, 다형성
  • 매직 메서드와 이터레이터 프로토콜
  • 디자인 패턴의 기초
  1. 오류 처리와 디버깅
  • try-except 블록, 사용자 정의 예외
  • 로깅과 디버깅 기법
  • 단위 테스트와 테스트 주도 개발(TDD)
  1. 고급 알고리즘
  • 정렬, 탐색 알고리즘
  • 그래프, 트리 알고리즘
  • 동적 프로그래밍과 그리디 알고리즘
  1. 파이썬 라이브러리 사용
  • 데이터 시각화(matplotlib, seaborn)
  • 기계 학습(scikit-learn)
  • 웹 스크래핑(BeautifulSoup, Scrapy)
  1. 멀티스레딩과 멀티프로세싱
  • GIL(Global Interpreter Lock) 이해하기
  • Thread, ThreadPoolExecutor
  • Process, ProcessPoolExecutor
  1. 네트워킹과 웹 프로그래밍
  • 소켓 프로그래밍
  • RESTful API 사용 및 구축
  • Django 또는 Flask를 이용한 웹 애플리케이션 개발
  1. 고급 프로젝트
  • 실제 문제 해결을 위한 프로젝트 기획 및 실행
  • 코드 리뷰와 협업 기법
  • 버전 관리(Git)와 배포 이 커리큘럼은 고급 파이썬 사용자를 위한 다양한 주제를 포괄합니다. 각 주제는 실습과 함께 학습하면 더욱 효과적일 것입니다.

3. 실무 프로젝트

  • 개인 프로젝트 또는 소규모 팀 프로젝트: 학습한 내용을 통합하여 실제 문제 해결
  • 코드 리뷰와 협업: Git을 사용한 버전 관리, 코드 리뷰 방법
  • 테스트와 디버깅: 단위 테스트 작성, 디버깅 기술

4. 고급 주제 (선택적)

  • 고급 데이터 분석 및 시각화: matplotlib, seaborn 등을 사용한 데이터 시각화
  • 머신 러닝 기초: scikit-learn을 사용한 기초적인 머신 러닝 모델 구축 및 훈련
  • 웹 개발 기초: Flask, Django를 사용한 간단한 웹 애플리케이션 개발
  • 비동기 프로그래밍과 병렬 처리: asyncio, threading, multiprocessing