±¹³»µµ¼
ÄÄÇ»ÅÍ/ÀÎÅͳÝ
IT Àü¹®¼
ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ¾ð¾î
Á¤°¡ |
50,000¿ø |
---|
45,000¿ø (10%ÇÒÀÎ)
2,500P (5%Àû¸³)
ÇÒÀÎÇýÅÃ | |
---|---|
Àû¸³ÇýÅà |
|
|
|
Ãß°¡ÇýÅÃ |
|
À̺¥Æ®/±âȹÀü
¿¬°üµµ¼(54)
»çÀºÇ°(3)
ÀÌ»óǰÀÇ ºÐ·ù
Ã¥¼Ò°³
PythonÀ» »ç¿ëÇØ °úÇаú °øÇÐ ºÐ¾ß¿¡ ºó¹øÈ÷ µîÀåÇÏ´Â ¿¬»ê ¹®Á¦¸¦ ÇØ°áÇÏ´Â ¹æ¹ýÀ» ¼³¸íÇÑ´Ù. Python °úÇÐ ¿¬»ê ¸ðµâÀÎ Scipy, ¹è¿Ã³¸® ±âº» ¸ðµâÀÎ NumPy, µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®¸¦ À§ÇÑ ±âº» ¸ðµâÀÎ Pandas, ¸Ó½Å ·¯´×À» À§ÇÑ Scikit-learnÀ» Áß½ÉÀ¸·Î °úÇÐ ¿¬»êÀ» ó¸®ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â µÎ °¡Áö Áß¿äÇÑ ±â¹ýÀÎ ±âÈ£Àû, ¼öÄ¡Àû ó¸® ±â¹ýÀ» »ç¿ëÇÏ´Â µ¥ PythonÀ» ¾î¶»°Ô Ȱ¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´ÂÁö ÀÚ¼¼È÷ ¼³¸íÇÑ´Ù.
Çà·Ä ¹× Èñ¼Ò Çà·Ä, º¤ÅÍ, »ó¹ÌºÐ°ú Æí¹ÌºÐ, ÀûºÐ, ÀμöºÐÇØ, ½Ã°è¿, ¼±Çü ´ë¼ö, Åë°è ¸ðµ¨¸µ, ¸Ó½Å ·¯´×, ½Åȣó¸® µî À̰ø°èÀÇ ´ëÇ¥Àû ¹®Á¦µéÀ» ÇØ°áÇÏ´Â µ¥ PythonÀ» ¾î¶»°Ô Ȱ¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´ÂÁö dzºÎÇÑ ¿¹Á¦¸¦ ÅëÇØ »ó¼¼È÷ ¼³¸íÇÑ´Ù.
Ã¥ ÈĹݺδ HDF5¸¦ Æ÷ÇÔÇØ µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®¸¦ À§ÇÑ ´Ù¾çÇÑ ÆÄÀÏ ÀÔÃâ·Â Çü½ÄÀ» ¾Ë¾Æº¸°í, ÄÚµåÀÇ ½ÇÇà ¼º´É Çâ»óÀ» À§ÇÑ ÄÚµå ÃÖÀûÈ¿Í ÇÔ²² ¸ðµâ ¼³Ä¡¹ýµµ »ó¼¼È÷ ¼³¸íÇÑ´Ù.
ÃâÆÇ»ç ¼Æò
¡á Numpy¸¦ »ç¿ëÇÑ º¤ÅÍ¿Í Çà·Ä ÀÛ¾÷
¡á Matplotlib¸¦ »ç¿ëÇÑ µµ½ÄÈ¿Í ½Ã°¢È
¡á Pandas and SciPy¸¦ »ç¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® °úÁ¦
¡á statsmodels°ú scikit-learn¸¦ »ç¿ëÇÑ Åë°è ¸ðµ¨¸µ°ú ¸Ó½Å ·¯´× ¸®ºä
¡á Numba¿Í CythonÀ» »ç¿ëÇÑ ÆÄÀ̽ã ÄÚµå ÃÖÀûÈ
¡Ú ÀÌ Ã¥ÀÇ ±¸¼º ¡Ú
1Àå, 'PythonÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ÄÄÇ»ÆÃ ¼Ò°³'¿¡¼´Â °úÇÐ ÄÄÇ»ÆÃ¿¡ ´ëÇÑ ÀϹÝÀûÀÎ ¿øÄ¢°ú Python °è»ê ÀÛ¾÷¿¡ »ç¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ÁÖ¿ä °³¹ß ȯ°æÀ» ¼Ò°³ÇÑ´Ù. Áï IPython°ú ´ëÈÇü Python ÇÁ·ÒÇÁÆ®, ¶Ù¾î³ Jupyter Notebook ÀÀ¿ë°ú Spyder ÅëÇÕ °³¹ß ȯ°æ(Spyder IDE, Spyder Integrated Development Environment)¿¡ ÃÊÁ¡À» ¸ÂÃß°í ÀÖ´Ù.
2Àå, 'º¤ÅÍ, Çà·Ä, ´ÙÂ÷¿ø ¹è¿'¿¡¼´Â NumPy ¶óÀ̺귯¸®¸¦ ¼Ò°³Çϰí Á» ´õ ÀϹÝÀûÀÎ ¹è¿ ±â¹Ý ¿¬»ê°ú ÀåÁ¡À» ¾Ë¾Æº»´Ù.
3Àå, '±âÈ£ ¿¬»ê'¿¡¼´Â SymPy ¶óÀ̺귯¸®¸¦ »ç¿ëÇÑ ±âÈ£ ¿¬»ê¿¡ ´ëÇØ ¾Ë¾Æº»´Ù. ÀÌ ¹æ¹ýÀº ¹è¿ ±â¹Ý ¿¬»êÀ» º¸¿ÏÇØÁØ´Ù.
4Àå, 'µµ½ÄÈ¿Í ½Ã°¢È'¿¡¼´Â Matplotlib ¶óÀ̺귯¸®¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ µµ½ÄÈ¿Í ½Ã°¢È¸¦ ´Ù·é´Ù. 2Àå¿¡¼ 4Àå±îÁö´Â Àü¹ÝÀûÀ¸·Î Ã¥ ³ª¸ÓÁö ºÎºÐÀÇ ¿µ¿ªº° ¹®Á¦¿¡ »ç¿ëµÉ ±âº» °è»ê µµ±¸ÀÎ ¼öÄ¡ ¿¬»ê, ±âÈ£ ¿¬»ê, ½Ã°¢È¿¡ ´ëÇØ ¾Ë¾Æº»´Ù.
5Àå, '¹æÁ¤½Ä Ç®ÀÌ'¿¡¼´Â ¹æÁ¤½Ä ÇØ°á·Î Scipy¿Í SymPy ¶óÀ̺귯¸®¸¦ »ç¿ëÇØ ¼öÄ¡Àû¡¤±âÈ£Àû ¹æ¹ýÀ» ¸ðµÎ »ìÆìº»´Ù.
6Àå, 'ÃÖÀûÈ'¿¡¼´Â ¹æÁ¤½Ä ÇØ°á °úÁ¦ÀÇ ÀÚ¿¬½º·¯¿î ¿¬ÀåÀÎ ÃÖÀûȸ¦ ޱ¸ÇÑ´Ù. ÁÖ·Î Scipy ¶óÀ̺귯¸®¿Í cvxopt ¶óÀ̺귯¸®¸¦ »ç¿ëÇØ ÀÛ¾÷ÇÑ´Ù.
7Àå, 'º¸°£¹ý'¿¡¼´Â ±× ÀÚü·Î ¸¹Àº ÀÀ¿ëÀ» °¡Áø ¶Ç ´Ù¸¥ ±âº»ÀûÀÎ ¼öÇÐÀû ¹æ¹ýÀÎ º¸°£¹ý, °í±Þ ¾Ë°í¸®Áò°ú ±â¹ý¿¡¼ÀÇ ÁÖ¿ä ¿ªÇÒÀ» ´Ù·é´Ù.
8Àå, 'ÀûºÐ'¿¡¼´Â ¼öÄ¡Àû, ±âÈ£Àû ÀûºÐÀ» »ìÆìº»´Ù. 5ÀåºÎÅÍ 8Àå±îÁö´Â ¸ðµç Á¾·ùÀÇ ÄÄÇ»ÅÍ ÀÛ¾÷¿¡ ¸¸¿¬ÇÑ ÇÙ½É ÄÄÇ»ÅÍ ±â¼úÀ» ´Ù·é´Ù. 8Àå¿¡¼ ´Ù·ç´Â ¹æ¹ýÀº ´ëºÎºÐ Scipy ¶óÀ̺귯¸®¿¡¼ Á¦°øµÈ´Ù.
9Àå, 'ODE'¿¡¼´Â »ó¹ÌºÐ ¹æÁ¤½ÄÀ» ´Ù·é´Ù.
10Àå, 'Èñ¼Ò Çà·Ä°ú ±×·¡ÇÁ'¿¡¼´Â 11ÀåÀ» ¼³¸íÇϱâ À§ÇØ Èñ¼Ò Çà·Ä°ú ±×·¡ÇÁ ±â¹ýÀ» »ìÆìº»´Ù.
11Àå, 'PDE'¿¡¼´Â °³³äÀûÀ¸·Î »ó¹ÌºÐ ¹æÁ¤½Ä°ú ¹ÐÁ¢ÇÑ °ü°è°¡ ÀÖÁö¸¸ 10ÀåÀÇ ÁÖÁ¦ÀÎ Èñ¼Ò Çà·ÄÀÇ µµÀÔÀÌ ÇÊ¿äÇÑ PDE¸¦ »ìÆìº»´Ù.
12Àå, 'µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸® ¹× ºÐ¼®'¿¡¼´Â µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°ú Åë°è Á¶»ç¸¦ »ìÆìº»´Ù. Pandas ¶óÀ̺귯¸®¿Í µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©¸¦ ¼Ò°³ÇÑ´Ù.
13Àå, 'Åë°èÇÐ'¿¡¼´Â SciPy stats ÆÐŰÁöÀÇ ±âº»ÀûÀÎ Åë°è ºÐ¼®°ú ±â¹ýÀ» ´Ù·é´Ù.
14Àå, 'Åë°è ¸ðµ¨¸µ'¿¡¼´Â statsmodels ¶óÀ̺귯¸®¸¦ »ç¿ëÇØ Åë°è ¸ðµ¨¸µÀ» ¾Ë¾Æº»´Ù.
15Àå, '¸Ó½Å ·¯´×'¿¡¼´Â scikit-learn ¶óÀ̺귯¸®¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ¸Ó½Å ·¯´×À» ¾Ë¾Æº¸°í Åë°è¿Í µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÇ ÁÖÁ¦¸¦ »ìÆìº»´Ù.
16Àå, 'º£ÀÌÁî Åë°è'´Â º£ÀÌÁî Åë°è¿Í PyMC ¶óÀ̺귯¸®¸¦ ¾Ë¾Æº¸¸é¼ ÀÌ¿Í °ü·ÃµÈ ÀåÀ» Á¤¸®ÇÑ´Ù. 12ÀåºÎÅÍ 16Àå±îÁö´Â Åë°è¿Í µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÇ ±¤¹üÀ§ÇÑ ºÐ¾ß¸¦ ¼Ò°³ÇÑ´Ù. ÀÌ´Â ÃÖ±Ù ¸î ³â µ¿¾È °úÇÐ Python Ä¿¹Â´ÏƼ ¾ÈÆÆ¿¡¼ ±Þ¼ÓÈ÷ ¹ßÀüÇØ¿Â ºÐ¾ßÀ̱⵵ ÇÏ´Ù.
17Àå, '½ÅÈ£ ó¸®'¿¡¼´Â Àá½Ã °úÇÐ ÄÄÇ»ÆÃÀÇ ÇÙ½É ÁÖÁ¦ÀÎ ½ÅÈ£ 󸮷Πµ¹¾Æ°£´Ù.
18Àå, 'µ¥ÀÌÅÍ ÀÔÃâ·Â'¿¡¼´Â µ¥ÀÌÅÍ ÀÔÃâ·Â ±×¸®°í ÆÄÀÏ¿¡ ¼öÄ¡ µ¥ÀÌÅ͸¦ ÀÐ°í ¾²´Â ¸î °¡Áö ¹æ¹ýÀ» »ìÆìº»´Ù. ÀÌ´Â ´ëºÎºÐÀÇ ÄÄÇ»ÅÍ ÀÛ¾÷¿¡ ÇÊ¿äÇÑ ±âº»ÀûÀÎ ÁÖÁ¦´Ù.
19Àå, 'ÄÚµå ÃÖÀûÈ'´Â Numba¿Í Cython ¶óÀ̺귯¸®¸¦ ÀÌ¿ëÇØ Python ÄÚµåÀÇ ¼Óµµ¸¦ ³ôÀÌ´Â µÎ °¡Áö ¹æ¹ýÀ» ¼Ò°³ÇÑ´Ù.
ºÎ·Ï¿¡´Â ÀÌ Ã¥¿¡¼ »ç¿ëÇÑ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î ¼³Ä¡ ¹æ¹ýÀÌ ¼ö·ÏµÅ ÀÖ´Ù. ÇÊ¿äÇÑ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î(´ëºÎºÐÀÇ Python ¶óÀ̺귯¸®)¸¦ ¼³Ä¡Çϱâ À§ÇØ Conda ÆÐŰÁö ¸Å´ÏÀú¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ´Ù. Conda´Â ¾ÈÁ¤ÀûÀ̰í ÀçÇö °¡´ÉÇÑ ÄÄÇ»ÅÍ È¯°æÀ» ¸¸µé±â À§ÇÑ Áß¿äÇÑ ÁÖÁ¦·Î, °¡»óÀûÀÌ¸ç °Ý¸®µÈ Python ȯ°æÀ» ¸¸µå´Â µ¥µµ »ç¿ëµÉ ¼ö ÀÖ´Ù. ¶ÇÇÑ Conda ÆÐŰÁö ¸Å´ÏÀú¸¦ »ç¿ëÇØ ÀÌ·± ȯ°æÀ» ¼³Á¤ÇÏ´Â ¹æ¹ýµµ »ìÆìº»´Ù.
¡Ú ÁöÀºÀÌÀÇ ¸» ¡Ú
°úÇÐ ¹× ¼öÄ¡ ÄÄÇ»ÆÃÀº ¿¬±¸, ¿£Áö´Ï¾î¸µ, ºÐ¼® ºÐ¾ß¿¡¼ °¢±¤À» ¹Þ°í ÀÖ´Ù. ÄÄÇ»ÅÍ »ê¾÷ÀÇ Çõ¸íÀº Áö³ ¼ö½Ê ³â°£ ÄÄÇ»ÅÍ Àü¹®°¡µé¿¡°Ô »õ·Ó°í °·ÂÇÑ µµ±¸¸¦ Á¦°øÇß´Ù. ÀÌ µµ±¸´Â ÀÌÀü¿¡ ºÒ°¡´ÉÇß´ø ±Ô¸ð¿Í º¹Àâµµ¸¦ °¡Áø ¿¬»ê ÀÛ¾÷À» °¡´ÉÇÏ°Ô Çß´Ù. ±× °á°ú, »õ·Î¿î ºÐ¾ß¿Í »ê¾÷ÀÌ ¿ìÈÄÁ×¼øÃ³·³ »ý°Ü³µ´Ù. ¹ßÀüÀº ¿©ÀüÈ÷ ÁøÇà ÁßÀ̸ç Çϵå¿þ¾î, ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î, ¾Ë°í¸®ÁòÀÌ °è¼Ó Çâ»óµÊ¿¡ µû¶ó »õ·Î¿î ±âȸ°¡ âÃâµÇ°í ÀÖ´Ù.
ÀÌ ¿òÁ÷ÀÓÀ» ±Ã±ØÀûÀ¸·Î °¡´ÉÇÏ°Ô ÇØÁØ ±â¼úÀº ÃÖ±Ù ¼ö½Ê ³â°£ °³¹ßµÈ °·ÂÇÑ ÄÄÇ»ÅÍ Çϵå¿þ¾î´Ù. ±×·¯³ª ¿¬»ê ÀÛ¾÷¿¡ ÀÌ¿ëµÇ´Â ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î ȯ°æÀº Àü»ê Àü¹®°¡¿¡°Ô ÀÖ¾î (Çϵå¿þ¾îº¸´Ù Áß¿äÇÏÁö ¾ÊÀºÁö´Â ¸ô¶óµµ) ¿©ÀüÈ÷ Áß¿äÇÏ´Ù.
ÀÌ Ã¥Àº ¼öÄ¡ ÄÄÇ»ÆÃ¿¡¼ Àαâ ÀÖ°í ºü¸£°Ô ¼ºÀåÇϴ ȯ°æÀÎ Python ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ¾ð¾î·Î ÄÄÇ»ÅÍ ÀÛ¾÷À» Çϱâ À§ÇÑ ¶óÀ̺귯¸®¿Í ±× °è»ê ȯ°æÀÇ È®ÀåÀ» À§ÇÑ »ýŰ迡 °üÇÑ °ÍÀÌ´Ù. Àü»êÀº À̷аú ½ÇÁ¦ ¸ðµÎ¿¡ ÀÖ¾î °æÇè°ú Àü¹® Áö½ÄÀ» ¿äÇϴ Ȱµ¿À¸·Î, ¼öÇаú °úÇÐÀû »ç°í¿¡ ´ëÇÑ È®°íÇÑ ÀÌÇØ°¡ ¹ÙÅÁÀÌ µÅ¾ß È¿°úÀûÀ¸·Î ÀÛ¾÷ÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.
ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ÈÆ·ÃÀº Àü»ê¿¡ ÀÖ¾î ¸Å¿ì Áß¿äÇÏ´Ù. ÀÌ Ã¥Àº Python ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ¾ð¾î ¹× ÁÖº¯ ÄÄÇ»ÆÃ ȯ°æÀ» ÀÌ¿ëÇÑ °úÇÐÀû °è»ê ¹æ¹ý »çÀÌÀÇ °¡±³ ¿ªÇÒÀ» ÇϰíÀÚ µÎ ÁÖÁ¦¸¦ ¸ðµÎ ´Ù·é´Ù. ¶ÇÇÑ µ¶ÀÚµéÀÌ Python ÇÁ·Î±×·¡¹Ö¿¡ ´ëÇÑ ±âÃÊÀûÀÎ Áö½Ä°ú ¼öÇÐ, ¼öÄ¡ ÇØ¼®¿¡ ´ëÇÑ »çÀü Áö½ÄÀ» °®°í ÀÖ´Ù°í °¡Á¤ÇÑ´Ù.
ÀÌ Ã¥ÀÇ ÃÊÁ¡Àº PythonÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ½ÇÁúÀûÀÎ °è»ê ¹®Á¦ ÇØ°á ¹æ¹ýÀ» ¼Ò°³ÇÏ´Â µ¥ ÀÖ´Ù. °¢ ÀåÀº ÁÖÁ¦ À̷п¡ ´ëÇÑ °£·«ÇÑ ¼Ò°³, Ç¥±â¹ýÀ» ºñ·ÔÇÑ ±âº»ÀûÀÎ ±â¹ý ¼³¸í, ¾Ë°í¸®ÁòÀ» ¾Ë·ÁÁØ´Ù. ±×·¯³ª ¸ðµç ±â¹ýÀÌ ÀϰüÀûÀ¸·Î ±â¼úµÅ ÀÖÁö ¾ÊÀ¸¸ç, °¢ ÀåÀÇ ÁÖÁ¦¿¡ Àͼ÷ÇÏÁö ¾ÊÀº µ¶ÀÚµéÀ» À§ÇØ °¢ ÀåÀÇ ³¡¿¡ Âü°í ¹®ÇåÀ» ³ª¿Çß´Ù. Python ÇÁ·Î±×·¡¹Ö °æÇèÀÌ ¾ø´Â µ¶ÀÚµéÀº Python ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ¾ð¾î ÀÚü¿¡ ÃÊÁ¡À» ¸ÂÃá Ã¥°ú ÇÔ²² Àд °ÍÀÌ ÁÁ´Ù.
¡Ú ¿Å±äÀÌÀÇ ¸» ¡Ú
¼öÄ¡ ÇØ¼® ¾Ë°í¸®ÁòÀ» °øºÎÇØº» »ç¶÷À̶ó¸é ¡ºNumerical Recipes¡»(William Press, 2007)¸¦ Àß ¾Ë°í ÀÖÀ» °ÍÀÌ´Ù. ÀÌ Ã¥Àº 'Numerical Recipes in Python'À̶ó´Â º°¸íÀ» ºÙ¿©µµ µÉ ¸¸Å PythonÀ» »ç¿ëÇÑ °úÇÐ ÄÄÇ»ÆÃ¿¡ ÀÖ¾î ÀÌ¿Í À¯»çÇÑ ¼öÁØÀÇ Á¤±³ÇÏ°í ±íÀÌ ÀÖ´Â ¼³¸íÀÌ ´ã°Ü ÀÖ´Ù.
SciPy, NumPy¸¦ ±â¹ÝÀ¸·Î ¼ö¸¹Àº °úÇÐ ¹× °øÇÐ ¹®Á¦¸¦ PythonÀ» ÀÌ¿ëÇØ ±âÈ£Àû ±â¹ý°ú ¼öÄ¡Àû ±â¹ýÀ¸·Î ó¸®ÇÏ´Â ¹æ¹ý, scikit-learnÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ¸Ó½Å ·¯´×À» ¼³¸íÇϰí ÀÖ´Ù. °¢ ¸ðµâ ¼³¸íÀº »ç¿ë¹ý¿¡¸¸ ±×Ä¡Áö ¾Ê°í ¸ðµâÀÇ Á¾¼Ó¼º ¹× ±¸Çö öÇеµ ÀÚ¼¼È÷ ¼³¸íÇϰí ÀÖ´Ù. Çà·Ä ¹× Èñ¼Ò Çà·Ä, º¤ÅÍ, »ó¹ÌºÐ°ú Æí¹ÌºÐ, ÀûºÐ, ÀμöºÐÇØ, ½Ã°è¿, ¼±Çü ´ë¼ö, Åë°è ¸ðµ¨¸µ, ¸Ó½Å ·¯´×, ½ÅÈ£ ó¸® µî°ú °°Àº À̰ø°èÀÇ ´ëÇ¥ÀûÀÎ ¹®Á¦ ÇØ°á¿¡ ÀÖ¾î PythonÀ» ¾î¶»°Ô Ȱ¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´ÂÁö ¿¹Á¦¸¦ ÅëÇØ »ó¼¼È÷ ¼³¸íÇØÁØ´Ù. ÀÌ Ã¥¿¡¼ Á¦°øÇϴ dzºÎÇÑ ¿¹Á¦¸¦ µû¶ó ÇÏ´Ù º¸¸é PythonÀ» ÅëÇÑ °úÇÐÀû ¿¬»êÀ» È¿°úÀûÀ¸·Î ÀÍÈ÷°Ô µÉ °ÍÀÌ´Ù.
¸ñÂ÷
1Àå. PythonÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ÄÄÇ»ÆÃ ¼Ò°³
__PythonÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ÄÄÇ»ÆÃ ȯ°æ
__Python
____ÀÎÅÍÇÁ¸®ÅÍ
__IPython ÄܼÖ
____ÀÔÃâ·Â ij½Ì
____ÀÚµ¿ ¿Ï¼º ¹× °´Ã¼ ÀÎÆ®·Î½ºÆå¼Ç
____¹®¼
____½Ã½ºÅÛ ¼Ð°úÀÇ »óÈ£ ÀÛ¿ë
____IPython È®Àå
__Jupyter
____Jupyter QtConsole
____Jupyter Notebook
____Jupyter ·¦
____¼¿ À¯Çü
____¼¿ ÆíÁýÇϱâ
____¸¶Å©´Ù¿î ¼¿
____¸®Ä¡ Ãâ·Â µð½ºÇ÷¹ÀÌ
____nbconvert
__Spyder ÅëÇÕ °³¹ß ȯ°æ
____¼Ò½º ÄÚµå ÆíÁý±â
____Spyder¿¡ ÀÖ´Â ÄܼÖ
____°´Ã¼ °Ë»ç±â
__¿ä¾à
__Ãß°¡ Âü°í µµ¼ ¸ñ·Ï
__Âü°í ¹®Çå
2Àå. º¤ÅÍ, Çà·Ä, ´ÙÂ÷¿ø ¹è¿
__¸ðµâ ÀÓÆ÷Æ®Çϱâ
__NumPy ¹è¿ °´Ã¼
____µ¥ÀÌÅÍ À¯Çü
____¸Þ¸ð¸® ³» ¹è¿ µ¥ÀÌÅÍ ¼ø¼
__¹è¿ ¸¸µé±â
____¸®½ºÆ®³ª ´Ù¸¥ À¯»ç-¹è¿ °´Ã¼¿¡¼ »ý¼ºµÈ ¹è¿
____ÀÏÁ¤ÇÑ °ªÀ¸·Î ä¿î ¹è¿
____ÁõºÐ ½ÃÄö½º·Î ä¿î ¹è¿
____·Î±× ½ÃÄö½º·Î ä¿öÁø ¹è¿
____Meshgrid ¹è¿
____ÃʱâȵÇÁö ¾ÊÀº ¹è¿ ¸¸µé±â
____´Ù¸¥ ¹è¿ÀÇ Æ¯¼ºÀ¸·Î ¹è¿ ¸¸µé±â
____Çà·Ä ¸¸µé±â
__Àε¦½Ì ¹× ½½¶óÀ̽Ì
____1Â÷¿ø ¹è¿
____´ÙÂ÷¿ø ¹è¿
____ºä
____ÆÒ½Ã Àε¦½Ì°ú ºÎ¿ï °ª À妽Ì
__ÀçÇü»ó°ú Å©±â º¯°æ
__º¤ÅÍÈ ½Ä
____»ê¼ú ¿¬»ê
____¿ø¼Òº° ÇÔ¼ö
____Áý°è ÇÔ¼ö
____ºÎ¿ï ¹è¿°ú Á¶°ÇºÎ ½Ä
____ÁýÇÕ ¿¬»ê
____¹è¿ ¿¬»ê
__Çà·Ä°ú º¤ÅÍ ¿¬»ê
__¿ä¾à
__Ãß°¡ Âü°í µµ¼ ¸ñ·Ï
__Âü°í ¹®Çå
3Àå. ±âÈ£ ¿¬»ê
__SymPy ÀÓÆ÷Æ®Çϱâ
__±âÈ£µé
____¼ýÀÚµé
__½Ä
__½Ä ´Ù·ç±â
____´Ü¼øÈ
____È®Àå
____ÀμöºÐÇØ ¸ðÀ½ ¹× º´ÇÕ
____ºÐ¸®, ¹±â, Á¦°Å
____ġȯ
__¼öÄ¡ °è»ê
____¹ÌÀûºÐ
____µµÇÔ¼ö
____ÀûºÐ
____°è¿
____±ØÇÑ
____ÇÕ°ú °ö
__¹æÁ¤½Ä
__¼±Çü ´ë¼öÇÐ
__¿ä¾à
__Ãß°¡ Âü°í µµ¼ ¸ñ·Ï
__Âü°í ¹®Çå
4Àå. µµ½ÄÈ¿Í ½Ã°¢È3
__¸ðµâ ÀÓÆ÷Æ®Çϱâ
__½ÃÀÛÇϱâ
____´ëÈÇü ¹× ºñ´ëÈÇü ¸ðµå
__Figure
__Axes
____µµ½Ä À¯Çü
____¼± ¼Ó¼º
____¹ü·Ê
____ÅØ½ºÆ® ¼½Ä ¹× ÁÖ¼®
____Ãà Æ¯¼º
__°í±Þ Axes ·¹À̾ƿô
____ÀμÂ
____ºÎµµ¸é
____Subplot2grid
____GridSpec
__Ä÷¯ ¸Ê µµ½ÄÈ
__3D µµ¸é
__¿ä¾à
__Ãß°¡ Âü°í µµ¼ ¸ñ·Ï
__Âü°í ¹®Çå
5Àå. ¹æÁ¤½Ä Ç®ÀÌ
__¸ðµâ ÀÓÆ÷Æ®Çϱâ
__¼±Çü ¿¬¸³ ¹æÁ¤½Ä
____Á¤¹æ ½Ã½ºÅÛ
____ºñÁ¤¹æ ¹æÁ¤½Ä
__°íÀµ°ª ¹®Á¦
__ºñ¼±Çü ¹æÁ¤½Ä
____´Üº¯·® ¹æÁ¤½Ä
____ºñ¼±Çü ¿¬¸³ ¹æÁ¤½Ä
__¿ä¾à
__Ãß°¡ Âü°í µµ¼ ¸ñ·Ï
__Âü°í ¹®Çå
6Àå. ÃÖÀûÈ
__¸ðµâ ÀÓÆ÷Æ®Çϱâ
__ÃÖÀûÈ ¹®Á¦ ºÐ·ù
__ÀϺ¯·® ÃÖÀûÈ
__Á¦¾à ¾ø´Â ´Ùº¯·® ÃÖÀûÈ
__ºñ¼±Çü ÃÖ¼Ò Àڽ ¹®Á¦
__Á¦¾à Á¶°Ç ÃÖÀûÈ
____¼±Çü ÇÁ·Î±×·¡¹Ö
__¿ä¾à
__Ãß°¡ Âü°í µµ¼ ¸ñ·Ï
__Âü°í ¹®Çå
7Àå. º¸°£¹ý
__¸ðµâ ÀÓÆ÷Æ®Çϱâ
__º¸°£¹ý
__´ÙÇ×½Ä
__´ÙÇ×½Ä º¸°£
__½ºÇöóÀÎ º¸°£
__´Ùº¯·® º¸°£¹ý
__¿ä¾à
__Ãß°¡ Âü°í µµ¼ ¸ñ·Ï
__Âü°í ¹®Çå
8Àå. ÀûºÐ
__¸ðµâ ÀÓÆ÷Æ®Çϱâ
__¼öÄ¡Àû ÀûºÐ¹ý
__Scipy¿ÍÀÇ ¼öÄ¡Àû ÀûºÐ
____Ç¥·Î µÈ ÇÇÀûºÐ ÇÔ¼ö
__´ÙÁß ÀûºÐ
__±âÈ£¿Í ÀÓÀÇ-Á¤¹Ðµµ ÀûºÐ
____¼± ÀûºÐ
__ÀûºÐ º¯È¯
__¿ä¾à
__Ãß°¡ Âü°í µµ¼ ¸ñ·Ï
__Âü°í ¹®Çå
9Àå. ODE
__¸ðµâ ÀÓÆ÷Æ®Çϱâ
__ODE
__ODEÀÇ ±âÈ£Àû ÇØ¹ý
____¹æÇâÀå
____¶óÇÃ¶ó½º º¯È¯À» ÀÌ¿ëÇÑ ODE ÇØ°á
__ODE ÇØ°áÀ» À§ÇÑ ¼öÄ¡ÀûÀÎ ¹æ¹ý
__Scipy¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ODEÀÇ ¼öÄ¡Àû ÀûºÐ
__¿ä¾à
__Ãß°¡ Âü°í µµ¼ ¸ñ·Ï
__Âü°í ¹®Çå
10Àå. Èñ¼Ò Çà·Ä°ú ±×·¡ÇÁ
__¸ðµâ ÀÓÆ÷Æ®Çϱâ
__ScipyÀÇ Èñ¼Ò Çà·Ä
____Èñ¼Ò Çà·Ä »ý¼º ÇÔ¼ö
____Èñ¼Ò ¼±Çü ´ë¼ö ÇÔ¼ö
____¼±Çü ¿¬¸³ ¹æÁ¤½Ä
____±×·¡ÇÁ¿Í ³×Æ®¿öÅ©
__¿ä¾à
__Ãß°¡ Âü°í µµ¼ ¸ñ·Ï
__Âü°í ¹®Çå
11Àå. PDE
__¸ðµâ ÀÓÆ÷Æ®Çϱâ
__PDE
__FDMs
__FEM
____FEM ¶óÀ̺귯¸® Á¶»ç
__FENiCS¸¦ ÀÌ¿ëÇØ PDE ÇØ°áÇϱâ
__¿ä¾à
__Ãß°¡ Âü°í µµ¼ ¸ñ·Ï
__Âü°í ¹®Çå
12Àå. µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸® ¹× ºÐ¼®
__¸ðµâ ÀÓÆ÷Æ®Çϱâ
__Pandas ¼Ò°³
____Series
____DataFrame
____½Ã°è¿
__Seaborn ±×·¡ÇÈ ¶óÀ̺귯¸®
__¿ä¾à
__Ãß°¡ Âü°í µµ¼ ¸ñ·Ï
__Âü°í ¹®Çå
13Àå. Åë°èÇÐ
__¸ðµâ ÀÓÆ÷Æ®Çϱâ
__Åë°è ¹× È®·ü ¸®ºä
__·£´ý ¼ö
__È®·ü º¯¼ö ¹× ºÐÆ÷
__°¡¼³ °ËÁ¤
__ºñ¸Å°³º¯¼ö ±â¹ý
__¿ä¾à
__Ãß°¡ Âü°í µµ¼ ¸ñ·Ï
__Âü°í ¹®Çå
14Àå. Åë°è ¸ðµ¨¸µ
__¸ðµâ ÀÓÆ÷Æ®Çϱâ
__Åë°è ¸ðµ¨¸µ ¼Ò°³
__Patsy¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ Åë°è ¸ðµ¨ Á¤ÀÇ
__¼±Çü ȸ±Í
____¿¹Á¦ µ¥ÀÌÅͼÂ
__ÀÌ»ê ȸ±Í ºÐ¼®
____·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±Í
____Ǫ¾Æ¼Û ¸ðµ¨
__½Ã°è¿
__¿ä¾à
__Ãß°¡ Âü°í µµ¼ ¸ñ·Ï
__Âü°í ¹®Çå
15Àå. ¸Ó½Å ·¯´×
__¸ðµâ ÀÓÆ÷Æ®Çϱâ
__¸Ó½Å ·¯´×¿¡ ´ëÇÑ °£·«ÇÑ ¸®ºä
__ȸ±Í
__ºÐ·ù
__Ŭ·¯½ºÅ͸µ
__¿ä¾à
__Ãß°¡ Âü°í µµ¼ ¸ñ·Ï
__Âü°í ¹®Çå
16Àå. º£ÀÌÁî Åë°è
__¸ðµâ ÀÓÆ÷Æ®Çϱâ
__º£ÀÌÁî Åë°è ¼Ò°³
__¸ðµ¨ Á¤ÀÇ
____»çÈÄ ºÐÆ÷ Ç¥º» ÃßÃâ
____¼±Çü ȸ±Í
__¿ä¾à
__Ãß°¡ Âü°í µµ¼ ¸ñ·Ï
__Âü°í ¹®Çå
17Àå. ½ÅÈ£ ó¸®
__¸ðµâ ÀÓÆ÷Æ®Çϱâ
__½ºÆåÆ®·³ ºÐ¼®
____Ǫ¸®¿¡ º¯È¯
____À©µµ¿ì
____½ºÆåÆ®·Î±×·¥
__½ÅÈ£ ÇÊÅÍ
____ÄÁ¹ú·ç¼Ç ÇÊÅÍ
____FIR ¹× IIR ÇÊÅÍ
__¿ä¾à
__Ãß°¡ Âü°í µµ¼ ¸ñ·Ï
__Âü°í ¹®Çå
18Àå. µ¥ÀÌÅÍ ÀÔÃâ·Â
__¸ðµâ ÀÓÆ÷Æ®Çϱâ
__½°Ç¥-±¸ºÐ °ª
__HDF5
____h5py
____PyTables
____Pandas HDFStore
__JSON
__Á÷·ÄÈ
__¿ä¾à
__Ãß°¡ Âü°í µµ¼ ¸ñ·Ï
__Âü°í ¹®Çå
19Àå. ÄÚµå ÃÖÀûÈ
__¸ðµâ ÀÓÆ÷Æ®Çϱâ
__Numba
__Cython
__¿ä¾à
__Ãß°¡ Âü°í µµ¼ ¸ñ·Ï
__Âü°í ¹®Çå
ºÎ·Ï. ÄÚµå ÃÖÀûÈ
__¼³Ä¡
__Miniconda¿Í Conda
__¿Ïº®ÇÑ È¯°æ
__¿ä¾à
__Ãß°¡ Âü°í µµ¼ ¸ñ·Ï
°ü·ÃÀ̹ÌÁö
ÀúÀÚ¼Ò°³
»ý³â¿ùÀÏ | - |
---|---|
Ãâ»ýÁö | - |
Ãâ°£µµ¼ | 0Á¾ |
ÆÇ¸Å¼ö | 0±Ç |
½º¿þµ§ Âû¸Ó½º(Chalmers) °ø´ëÀÇ ÀÌ·Ð ¹°¸®ÇÐ ¹Ú»ç ÇÐÀ§¸¦ ¹ÞÀº ¼÷·ÃµÈ Python ÇÁ·Î±×·¡¸Ó °â Àü»êÇÐÀÚ´Ù. Çаè, »ê¾÷°èÀÇ °úÇÐ ÄÄÇ»ÆÃ ºÐ¾ß¿¡¼ 10³â ÀÌ»ó ÀÏÇß°í ¿ÀÇ ¼Ò½º °³¹ß°ú µ¶Á¡Àû ¿¬±¸ ÇÁ·ÎÁ§Æ®¿¡ Âü¿©Çß´Ù.
¿ÀÇ ¼Ò½º¿¡ ±â¿©ÇÑ ºÎºÐÀ¸·Î´Â ¾çÀÚ ½Ã½ºÅÛÀÇ ¿ªÇÐÀ» ½Ã¹Ä·¹À̼ÇÇϱâ À§ÇÑ Àαâ ÀÖ´Â Python ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©ÀÎ QuTiP¿¡ ´ëÇÑ ¿¬±¸¿Í °úÇÐ ÄÄÇ»ÆÃ ȯ°æ¿¡¼ Àαâ ÀÖ´Â Python ¶óÀ̺귯¸®°¡ ÀÖ´Ù. °úÇÐ ÄÄÇ»ÆÃ°ú ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î °³¹ß¿¡ ¿Á¤À» ½ñ°í ÀÖÀ¸¸ç ÀÌ ºÐ¾ßµéÀ» ÃÖÀûÀÇ °á°ú·Î °áÇÕ½Ã۱â À§ÇÑ ¸ð¹ü »ç·Ê, Áï »õ·Ó°í ÀçÇö °¡´ÉÇϸç È®Àå °¡´ÉÇÑ ÄÄÇ»ÅÍ °á
°ú¸¦ °¡¸£Ä¡°í Àü´ÞÇÏ´Â µ¥ Àü³äÇϰí ÀÖ´Ù. ÀÌ·Ð ¹°¸®Çаú ÄÄÇ»ÅÍ ¹°¸®ÇÐ ºÐ¾ß¿¡¼ 5³â°£ ¹Ú»ç ÈÄ °úÁ¤À» °ÅÃÆÀ¸¸ç ÇöÀç IT ¾÷°è¿¡¼ µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐÀÚ·Î ÀÏÇϰí ÀÖ´Ù.
»ý³â¿ùÀÏ | - |
---|---|
Ãâ»ýÁö | - |
Ãâ°£µµ¼ | 0Á¾ |
ÆÇ¸Å¼ö | 0±Ç |
(ÁÖ)Å©¶ó½º·¦Àº ÀΰøÁö´ÉÀ» ±â¹ÝÀ¸·Î ´Ù¾çÇÑ ¿¬±¸¸¦ ¼öÇàÇϰí ÀÖÀ¸¸ç, ƯÈ÷ ±ÝÀ¶ ºÐ¼®°ú ÇÉÅ×Å©¿¡ ÁßÁ¡À» µÎ°í ÀÖ´Ù. KAIST Àü»êÇаú °è»êÀÌ·Ð ¿¬±¸½Ç Ãâ½ÅÀÇ À̺´¿í ´ëÇ¥°¡ À̲ø°í ÀÖ´Ù. À̺´¿í ´ëÇ¥´Â ºí·ÏüÀÎÀÇ ÃÖ°í Àü¹®°¡À̸ç, Àú¼·Î´Â ¡ººñÆ®ÄÚÀΰú ºí·ÏüÀÎ, °¡»óÀÚ»êÀÇ ½Çü 2/e¡»(¿¡ÀÌÄÜ, 2020), ¡ººí·ÏüÀÎ ÇØ¼³¼¡»(¿¡ÀÌÄÜ, 2019)°¡ ÀÖ°í, ±×Áß ¡ººí·ÏüÀÎ ÇØ¼³¼¡»´Â ´ëÇѹα¹Çмú¿øÀÌ ¼±Á¤ÇÑ 2019 ±³À°ºÎ ¿ì¼öÇмúµµ¼À̱⵵ ÇÏ´Ù.
¿ªÀÚÀÇ ´Ù¸¥Ã¥
Àüüº¸±âÅÙ¼Ç÷Π2¿Í Äɶ󽺷Π±¸ÇöÇÏ´Â µö·¯´× 2/...
ÁÖ°£·©Å·
´õº¸±â»óǰÁ¤º¸Á¦°ø°í½Ã
À̺¥Æ® ±âȹÀü
ÀÌ »óǰÀÇ ½Ã¸®Áî
(ÃÑ 57±Ç / ÇöÀ籸¸Å °¡´Éµµ¼ 55±Ç)
ÄÄÇ»ÅÍ/ÀÎÅÍ³Ý ºÐ¾ß¿¡¼ ¸¹Àº ȸ¿øÀÌ ±¸¸ÅÇÑ Ã¥
¸®ºä
±¸¸Å ÈÄ ¸®ºä ÀÛ¼º ½Ã, ºÏÇǴϾð Áö¼ö ÃÖ´ë 600Á¡
±â´ëÆò
±â´ëÆò
±³È¯/ȯºÒ
±³È¯/ȯºÒ ¹æ¹ý |
¡®¸¶ÀÌÆäÀÌÁö > Ãë¼Ò/¹Ýǰ/±³È¯/ȯºÒ¡¯ ¿¡¼ ½ÅûÇÔ, 1:1 ¹®ÀÇ °Ô½ÃÆÇ ¶Ç´Â °í°´¼¾ÅÍ(1577-2555) ÀÌ¿ë °¡´É |
---|---|
±³È¯/ȯºÒ °¡´É ±â°£ |
°í°´º¯½ÉÀº Ãâ°í¿Ï·á ´ÙÀ½³¯ºÎÅÍ 14ÀÏ ±îÁö¸¸ ±³È¯/ȯºÒÀÌ °¡´ÉÇÔ |
±³È¯/ȯºÒ ºñ¿ë |
°í°´º¯½É ¶Ç´Â ±¸¸ÅÂø¿ÀÀÇ °æ¿ì¿¡¸¸ 2,500¿ø Åùèºñ¸¦ °í°´´ÔÀÌ ºÎ´ãÇÔ |
±³È¯/ȯºÒ ºÒ°¡»çÀ¯ |
¹ÝǰÁ¢¼ö ¾øÀÌ ¹Ý¼ÛÇϰųª, ¿ìÆíÀ¸·Î º¸³¾ °æ¿ì »óǰ È®ÀÎÀÌ ¾î·Á¿ö ȯºÒÀÌ ºÒ°¡ÇÒ ¼ö ÀÖÀ½ |
¼ÒºñÀÚ ÇÇÇØº¸»ó |
¼ÒºñÀÚ ÇÇÇØº¸»óÀÇ ºÐÀïó¸® µî¿¡ °üÇÑ »çÇ×Àº ¼ÒºñÀÚºÐÀïÇØ°á±âÁØ(°øÁ¤°Å·¡À§¿øÈ¸ °í½Ã)¿¡ µû¶ó ºñÇØ º¸»ó ¹ÞÀ» ¼ö ÀÖÀ½ |
±âŸ |
µµ¸Å»ó ¹× Á¦ÀÛ»ç »çÁ¤¿¡ µû¶ó ǰÀý/ÀýÆÇ µîÀÇ »çÀ¯·Î ÁÖ¹®ÀÌ Ãë¼ÒµÉ ¼ö ÀÖÀ½(ÀÌ °æ¿ì ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼¿¡¼ °í°´´Ô²² º°µµ·Î ¿¬¶ôÇÏ¿© °íÁöÇÔ) |
¹è¼Û¾È³»
ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼ »óǰÀº Åùè·Î ¹è¼ÛµÇ¸ç, Ãâ°í¿Ï·á 1~2Àϳ» »óǰÀ» ¹Þ¾Æ º¸½Ç ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù
Ãâ°í°¡´É ½Ã°£ÀÌ ¼·Î ´Ù¸¥ »óǰÀ» ÇÔ²² ÁÖ¹®ÇÒ °æ¿ì Ãâ°í°¡´É ½Ã°£ÀÌ °¡Àå ±ä »óǰÀ» ±âÁØÀ¸·Î ¹è¼ÛµË´Ï´Ù.
±ººÎ´ë, ±³µµ¼Ò µî ƯÁ¤±â°üÀº ¿ìü±¹ Åù踸 ¹è¼Û°¡´ÉÇÏ¿©, ÀÎÅÍÆÄÅ© ¿Ü Ÿ¾÷ü ¹è¼Û»óǰÀÎ °æ¿ì ¹ß¼ÛµÇÁö ¾ÊÀ» ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
¹è¼Ûºñ
µµ¼(Áß°íµµ¼ Æ÷ÇÔ) ±¸¸Å |
2,000¿ø (1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û) |
---|---|
À½¹Ý/DVD/ÀâÁö/¸¸È ±¸¸Å |
2,000¿ø (2¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û) |
µµ¼¿Í À½¹Ý/DVD/ÀâÁö/¸¸È/ |
2,000¿ø (1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û) |
¾÷üÁ÷Á¢¹è¼Û»óǰ ±¸¸Å |
¾÷üº° »óÀÌÇÑ ¹è¼Ûºñ Àû¿ë |