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machine Learning iconMachine Learning 여정의 일부신규여정

NumPy와 pandas로 시작하는 파이썬 데이터 시각화

NumPy로 배열, pandas로 표, matplotlib으로 차트. 모든 머신러닝 프로젝트가 시작되는 도구 모음이에요. 코드를 쓰면 내 차트가 그래프 탭에 나타나요.

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60 개 강의59 챌린지250 퀴즈 문제

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  • sparkles iconAI 코딩 도우미
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  • quiz icon지식을 확인하는 퀴즈
  • certificate icon무료 수료증

커리큘럼

1 섹션60 개 강의59 챌린지250 퀴즈 문제

이 섹션은 Machine Learning 여정의 일부입니다. 전체 커리큘럼에는 더 많은 섹션이 있어요 - 아래 미리보기를 클릭하면 여정 페이지에서 확인할 수 있습니다.

  1. 섹션 1

    데이터와 시각화

    섹션 시작하기시작펼치기접기    모든 머신러닝 프로젝트의 시작점이 되는 도구 모음: NumPy 배열, matplotlib 차트, pandas 테이블. 실제 데이터셋을 불러오고 요약한 다음, 발견한 내용을 시각화합니다.60 개 강의59 챌린지250 문제

    소개

    4 개 강의320

    NumPy 배열

    5 개 강의520

    배열 수학

    6 개 강의625

    데이터 형태 다듬기

    4 개 강의415

    선 그래프와 산점도

    6 개 강의625

    데이터 차트

    5 개 강의520

    pandas 데이터프레임

    6 개 강의625

    필터링과 정렬

    5 개 강의520

    그룹화와 정리

    5 개 강의520

    DataFrame 시각화

    5 개 강의520

    머신러닝용 데이터셋

    5 개 강의520

    마지막 도전

    4 개 강의420
  2. 섹션 2머신러닝을 위한 통계64 개 강의
  3. 섹션 3지도 학습58 개 강의
  4. 섹션 4비지도 학습51 개 강의
Machine Learning 여정 전체 커리큘럼 보기
제공되는 것
코딩을 배우기 위해 사용할 모든 것

해보면서 배우기

실제 코드를 작성하고, 데이터베이스를 쿼리하고, 웹사이트를 구축하고, AI 프롬프트를 마스터하세요. 인터랙티브 레슨으로 현대 개발자에게 필요한 모든 기술을 다룹니다.

playground.js
코드 편집기
1const greeting = "Hello, Coddy!"
2function sayHi(name) {
3    return greeting + " " + name
4}
5
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테스트 #1test Case Success icon
테스트 #2test Case Success icon
테스트 #3test Case Failure icon
입력
"Alex"
출력
"Hello, Coddy! Alex"

연속 기록을 쌓아보세요

꾸준히 하고 성장하는 모습을 지켜보세요! 매일 코딩 습관을 추적하고, 동결 기능으로 연속 기록을 보호하고, 매일 참여해서 보상을 받으세요.

12 일 연속

내일도 돌아와서 연속 기록을 유지하세요!

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더블 오어 낫싱

7일 중 5일차

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연속 기록 동결

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Python
7스트릭
250점수
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챌린저 리그
챌린저 리그상위 7명 승급
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Alex7+ Days
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leaderboard Second icon2
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Jordan7+ Days
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leaderboard Third icon3
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Sam7+ Days
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Casey
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Morgan7+ Days
1950
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변수 입문
오디오

변수는 나중에 프로그램에서 참조할 값을 저장하는, 이름이 있는 컨테이너입니다.

Python에서는 이름, 등호, 저장할 값을 차례대로 써서 만듭니다.

값은 시간이 지나며 바뀔 수 있습니다. 재할당하면 그 이름이 새로운 값을 가리킵니다.

1xSarah

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python iconPython 기초
인증됨
날짜2026년 1월
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Coddy에서 NumPy, pandas, matplotlib을 배워야 하는 이유

  • 차트가 바로 나와요. plt.plot(x, y)를 입력하고 실행을 누르면 실제 matplotlib 그림이 코드 옆 그래프 탭에 나타나요. 번호 붙은 칸으로 그린 배열부터 행을 더미로 나누는 groupby까지, 모든 레슨에 차트나 다이어그램이 있어요.
  • 머신러닝에서 쓰는 방식 그대로의 NumPy: 배열과 shape, 슬라이싱, 배열 전체 연산, 축별 통계, 브로드캐스팅, 불리언 마스크, 시드를 고정한 난수.
  • 첫 줄부터 matplotlib: 선 그래프와 산점도, 라벨과 범례, 색과 마커, 막대 그래프, 히스토그램, plt.subplots로 나란히 놓는 차트, 이미지로 보여 주는 배열.
  • 실제 표로 배우는 pandas: CSV 파일 읽기, 선택, 필터링, 정렬, 새 열, value_counts, groupby, 결측값, 그리고 DataFrame에서 바로 차트 그리기.

NumPy, pandas, matplotlib에 대해 자주 묻는 질문

NumPy, pandas, matplotlib의 차이는 무엇인가요?

NumPy는 숫자를 빠른 배열에 담아 한꺼번에 계산해요. pandas는 NumPy 위에 표를 만들어 이름 있는 열, CSV 파일, 필터링, 그룹화를 다뤄요. matplotlib은 차트를 그려요. Python의 데이터 사이언스나 머신러닝 프로그램은 거의 모두 이 셋을 import하기 때문에, 이 섹션에서 함께 가르쳐요.

NumPy와 pandas 중 무엇을 먼저 배워야 하나요?

NumPy를 짧게, 그다음 pandas예요. pandas의 열은 이름이 붙은 NumPy 배열이라서, 마스크, 열 전체 연산, 축별 통계는 배열에서 먼저 보고 나면 쉽게 이해돼요. 이 섹션은 NumPy에 네 챕터를 쓰고, 그걸 익힌 상태로 pandas로 넘어가며, 내내 차트를 그려요.

차트를 만들려면 뭔가 설치해야 하나요?

아니요. 코드는 실제 matplotlib과 함께 Coddy에서 실행되고, 그려진 그림은 브라우저의 그래프 탭으로 돌아와요. Jupyter 노트북이나 Anaconda를 설정할 필요가 없어서 크롬북이나 관리자 권한 없는 회사 노트북도 괜찮아요.

어떤 차트를 만들 수 있게 되나요?

선 그래프, 산점도, 범례가 있는 여러 선, 막대 그래프, 히스토그램, 한 그림 안의 여러 차트, 배열로 만든 이미지, DataFrame에서 바로 그리는 차트, 그룹별 색, 두 그룹의 히스토그램 비교. 모두 제목과 라벨을 붙여 보고서에 넣을 수 있어요.

NumPy와 pandas 전에 Python을 알아야 하나요?

기초는 필요해요: 변수, 반복문, 함수, 리스트, 즉 Python 강의의 기초 섹션이에요. 딕셔너리, import 등 이 섹션에 필요한 나머지는 처음 나올 때 한 문장으로 설명해요.

NumPy, pandas, matplotlib을 배우는 데 얼마나 걸리나요?

이 섹션은 60개 레슨으로, 내 속도로 약 10시간, 하루 30분이면 3주예요. 머신러닝 강의의 첫 번째 섹션이라, 마치면 다음은 모델이에요.

이 NumPy, pandas, matplotlib 강의는 무료인가요?

네. 레슨, 차트, AI 힌트, 섹션 수료증 모두 무료예요. 무료 계정은 하루에 몇 개 레슨을 진행할 수 있고, Pro는 하루 제한이 없어요.

이 강의가 포함된 학습 경로

이 강의는 더 긴 경로의 한 단계입니다. 멘토가 가르치는 순서대로 이어지는 여러 강의로, 각각 무료 수료증이 있습니다.

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