파이썬을 배우려면 무엇을 준비해야 하나요?

Python 학습을 준비해야 합니다. 1. Python의 개발 환경 및 핵심 프로그래밍 지식에 능숙해야 합니다. 2. 프로그램 개발을 위한 Python 객체 지향 지식을 능숙하게 사용해야 합니다. 3. Python의 핵심 라이브러리에 대한 심층적인 이해가 필요합니다. 그리고 구성 요소.

[관련 학습 추천 : tPython 튜토리얼 ]

파이썬 공부 준비 필요 : 1단계 : 전문 핵심 기초

단계 목표 :

1 Skilled Master Python의 개발 환경 및 핵심 프로그래밍 지식

2. 프로그램 개발을 위한 Python 객체 지향 지식 사용에 능숙

3. Python의 핵심 라이브러리 및 구성 요소에 대한 심층적인 이해

4. SQL 문을 사용하여 일반적인 데이터베이스 작업을 수행하는 데 능숙함

5. Linux 운영 체제 명령 및 환경 구성 사용에 능숙

6. MySQL 사용 및 고급 데이터베이스 작업 마스터

7. 학습한 지식을 종합적으로 활용하여 프로젝트를 완료할 수 있는 분

지식 포인트:

Python 프로그래밍 기초, Python 객체 지향, 고급 Python, MySQL 데이터베이스, Linux 운영 체제.

1. Python 프로그래밍 기초, 문법 규칙, 함수 및 매개 변수, 데이터 유형, 모듈 및 패키지, 파일 IO, 견고한 기본 Python 프로그래밍 기술을 배양하고 Python 핵심 개체 및 라이브러리 프로그래밍에 능숙합니다.

2. Python 객체 지향, 핵심 객체, 예외 처리, 멀티스레딩, 네트워크 프로그래밍, 객체 지향 프로그래밍에 대한 심층적인 이해, 예외 처리 메커니즘, 멀티스레딩 원리, 네트워크 프로토콜 지식 및 이를 능숙하게 적용 프로젝트.

3. 클래스의 원리, MetaClass, 밑줄 친 특수 메소드, 재귀, 매직 메소드, 반사, 반복자, 데코레이터, UnitTest, Mock. 객체 지향의 기본 원리를 깊이 이해하고, Python 개발의 고급 고급 기술을 익히고, 단위 테스트 기술을 이해합니다.

4. 데이터베이스 지식, 패러다임, MySQL 구성, 명령, 데이터베이스 및 테이블 생성, 데이터 추가, 삭제, 수정 및 쿼리, 제약 조건, 뷰, 저장 프로시저, 함수, 트리거, 트랜잭션, 커서, PDBC, 심층적인 이해 데이터베이스 관리 시스템에 대한 일반 지식과 MySQL 데이터베이스의 사용 및 관리. Python 백엔드 개발을 위한 견고한 기반을 마련하세요.

5. Linux 설치 및 구성, 파일 디렉터리 작업, VI 명령, 관리, 사용자 및 권한, 환경 구성, Docker, Shell 프로그래밍 Linux는 주류 서버 운영 체제로서 모든 개발 엔지니어가 마스터해야 하는 핵심 기술이며, 능숙하게 사용할 수 있습니다.

2단계: PythonWEB 개발

단계 목표:

1. 웹 프런트엔드 개발 기술, HTML, CSS, JavaScript 및 프런트엔드 프레임워크에 능숙함

2. 웹 시스템 프로토콜의 백엔드 상호작용 프로세스 및 통신

3. 웹 프론트엔드 및 Django 및 Flask와 같은 주류 프레임워크를 능숙하게 사용하여 웹 시스템 개발을 완료합니다

4. 네트워크 프로토콜에 대한 심층적인 이해. , PDBC, AJAX, JSON 및 기타 지식

5. 배운 지식을 활용하여 MiniWeb 프레임워크를 개발할 수 있고, 프레임워크 구현의 원리를 마스터할 수 있습니다

6. 웹 개발 프레임워크를 사용하여 전체 프로젝트를 구현합니다.

지식 포인트:

웹 프론트엔드 프로그래밍, 웹 프론트엔드 고급, Django 개발 프레임워크, Flask 개발 프레임워크, 웹 개발 프로젝트 실습.

1. 웹 페이지 요소, 레이아웃, CSS 스타일, 상자 모델, JavaScript, JQuery 및 Bootstrap의 프런트 엔드 개발 기술을 마스터하고 JQuery 및 BootStrap 프런트 엔드 개발 프레임워크를 마스터하고 페이지 레이아웃 및 미화를 완료하세요.

2. 프런트 엔드 개발 프레임워크 Vue, JSON 데이터, 네트워크 통신 프로토콜, 웹 서버 및 프런트 엔드 상호 작용. Vue 프레임워크 사용에 능숙하고 HTTP 네트워크 프로토콜에 대한 심층적인 이해, Swagger, AJAX 기술 사용에 능숙 프런트엔드 및 백엔드 상호 작용.

3. Django 프레임워크의 기본 사용, 모델 속성 및 백엔드 구성, 쿠키 및 세션, 템플릿, ORM 데이터 모델, Redis 2단계 캐시, RESTful, MVC 모델을 마스터하고 통합하세요. 프론트 엔드 기술, 완전한 WEB 시스템 및 프레임워크 개발.

4. Flask 설치 및 구성, 앱 개체 초기화 및 구성, 보기 기능 라우팅, 개체 요청, 중단 기능, 사용자 정의 오류, 보기 기능의 반환 값, Flask 컨텍스트 및 요청 후크, 템플릿, 데이터베이스 확장 패키지 Flask -Sqlalchemy, 데이터베이스 마이그레이션 확장 패키지 Flask-Migrate, 이메일 확장 패키지 Flask-Mail. Flask 프레임워크의 공통 API, Django 프레임워크와의 유사점 및 차이점을 숙지하고 완전한 WEB 시스템 개발을 독립적으로 개발할 수 있습니다.

세 번째 단계: 크롤러 및 데이터 분석

단계 목표:

1. 크롤러 작동 원리와 일반적인 네트워크 패킷 캡처 도구 사용에 능숙하고 HTTP 및 HTTPS 프로토콜을 캡처하고 분석할 수 있습니다

2. 능숙한 마스터링 다양한 공통 웹 페이지 구조 구문 분석 라이브러리를 사용하여 크롤링 결과를 구문 분석하고 추출합니다

3. 다양한 일반적인 크롤링 방지 메커니즘과 대응 전략에 능숙하고 일반적인 크롤링 방지 조치를 처리할 수 있습니다

4 . 상업용 크롤러 프레임워크 사용에 능숙함 Scrapy는 분산 콘텐츠 크롤링을 위한 대규모 웹 크롤러를 작성합니다

5. 데이터 분석 관련 개념 및 워크플로에 능숙합니다

6 주류 데이터 분석 도구인 Numpy, Pandas 및 Matplotlib

사용에 능숙합니다.

7. 데이터 정리, 정리, 형식 변환 및 데이터 분석 보고서 작성에 능숙

8. 크롤러를 종합적으로 사용하여 Douban 영화 리뷰 데이터를 크롤링하고 전체 데이터 분석 프로세스 프로젝트 실습을 완료할 수 있습니다

지식 포인트:

웹 크롤러 개발, 데이터 분석을 위한 Numpy, 데이터 분석을 위한 Pandas.

1. 크롤러 페이지 크롤링 원리, 크롤링 프로세스, 페이지 구문 분석 도구 LXML, Beautifulfoup, 정규 표현식, 프록시 풀 작성 및 아키텍처, 일반적인 크롤링 방지 조치 및 솔루션, 크롤러 프레임워크 구조, 상용 크롤러 프레임워크 Scrapy, 분석 및 이해 기반 크롤링 원리, 웹 사이트 데이터 크롤링 프로세스 및 네트워크 프로토콜, 웹 페이지 구문 분석 도구 사용 숙달, 대부분의 웹 사이트의 크롤링 방지 전략에 유연하게 대응할 수 있음, 크롤러 프레임워크 작성을 독립적으로 완료할 수 있는 능력 및 능숙함 대규모 상업용 크롤러를 사용하는 경우 분산 크롤러를 작성하는 프레임워크의 기능입니다.

2. Numpy의 ndarray 데이터 구조 특성, numpy에서 지원하는 데이터 유형, 내장 배열 생성 방법, 산술 연산자, 행렬 곱, 자동 증가 및 자동 감소, 일반 함수 및 집계 함수, 슬라이스 인덱스, ndarray 벡터화 브로드캐스트 메커니즘, 데이터 분석을 위한 가장 강력한 세 가지 도구 중 하나인 Numpy의 일반적인 사용에 익숙하고 ndarray 데이터 구조의 특성 및 일반적인 작업에 익숙하며 ndarray 배열에 대한 슬라이싱, 인덱싱 및 매트릭스 작업과 같은 마스터링 작업에 익숙합니다. 다른 차원의.

3. Dataframe, Series 및 Index 개체의 기본 개념과 사용, 인덱스 개체 교체 및 인덱스 삭제, 산술 및 데이터 정렬 방법, 데이터 정리 및 데이터 정규화, 구조 변환을 포함한 Pandas의 세 가지 주요 데이터 구조. 데이터에 대한 지식 세 가지 주요 도구 중 하나인 Pandas의 일반적인 사용을 분석합니다. Pandas의 세 가지 주요 데이터 개체 사용에 대해 알아봅니다. Pandas를 사용하여 가장 중요한 데이터 정리, 형식 변환 및 데이터 정규화 작업을 완료할 수 있습니다. 데이터 분석 및 Pandas 방식으로 파일을 읽고 조작합니다.

4. Matplotlib 3층 구조 시스템, 꺾은선형 차트, 막대형 차트, 누적 막대형 차트, 파이 차트 등 다양한 일반 차트 유형 그리기, 범례, 텍스트 및 마킹 라인 추가 및 시각적 파일 저장에 익숙합니다. 데이터 분석을 위한 강력한 도구 Matplotlib의 일반적인 용도 중 하나이며 Matplotlib의 3계층 구조에 익숙하고 Matplotlib를 능숙하게 사용하여 다양한 공통 데이터 분석 차트를 그릴 수 있습니다. 본 과정에서 배운 다양한 데이터 분석 및 시각화 도구를 종합적으로 활용하여 주식시장 데이터 분석 및 예측, 공유자전거 이용자 집단 데이터 분석, 글로벌 행복지수 데이터 분석 등 본격적인 실무 프로젝트를 완성할 수 있다.

4단계: 기계 학습 및 인공 지능

단계 목표:

1. 기계 학습과 관련된 기본 개념 및 시스템 처리 절차를 이해합니다.

2. 다양한 일반적인 기계 학습 모델을 능숙하게 적용하여 지도 문제를 해결할 수 있습니다. 학습 및 비지도 학습 훈련 및 테스트, 회귀 및 분류 문제 해결

3. KNN, 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트, K-평균 등과 같은 일반적인 분류 알고리즘 및 회귀 알고리즘 모델에 능숙합니다.

4. 신경망이 이미지 인식 및 자연어 인식 문제를 처리하는 방법과 딥러닝 프레임워크의 텐서, 세션, 그래디언트 최적화 모델 등에 익숙해집니다. TF

5 딥러닝 컨볼루셔널 신경망의 작동 메커니즘을 숙지하고 가능합니다. 컨볼루셔널 레이어를 맞춤화하기 위해 풀링 레이어와 FC 레이어는 이미지 인식, 필기 글꼴 인식, 인증 코드 인식 등과 같은 기존 딥 러닝 실무 프로젝트를 완성합니다.

지식 포인트:

1. 일반적인 기계 학습 알고리즘, sklearn 데이터 사용 세트, 사전 특징 추출, 텍스트 특징 추출, 정규화, 표준화, 데이터 주성분 분석 PCA, KNN 알고리즘, 의사결정 트리 모델, 랜덤 포레스트, 선형 회귀 및 로지스틱 회귀 모델 및 알고리즘. 머신러닝과 관련된 기본 개념을 숙지하고, 머신러닝의 기본 워크플로를 마스터하고, 기능 엔지니어링에 익숙해지고, 다양한 공통 머신러닝 알고리즘 모델을 사용하여 분류, 회귀, 클러스터링 및 기타 문제를 해결할 수 있습니다.

2. Tensorflow 관련 기본 개념, TF 데이터 흐름 다이어그램, 세션, 텐서, 텐서보드 시각화, 텐서 수정, TF 파일 읽기, 텐서플로우 플레이라운드 사용, 신경망 구조, 컨볼루션 계산, 활성화 함수 계산, 풀링 레이어 설계, 마스터 머신러닝과 딥러닝 이전의 차이점과 연습, 딥러닝의 기본 워크플로우에 능숙하다, 신경망의 구조적 수준과 특성에 능숙하다, 텐서, 그래프 구조, OP 객체 등의 사용법을 숙달한다. 입력 레이어, 컨벌루션 레이어, 풀링 레이어 및 완전 연결 레이어의 설계는 인증 코드 인식, 이미지 인식, 필기 입력 인식과 같은 일반적인 딥 러닝 프로젝트의 전체 프로세스를 완성합니다.

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