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°­Á¸í : [SW±³À°Æ¯°­]µ¥ÀÌÅͺм®À» À§ÇÑ ÆÄÀ̽ã ÇÁ·Î±×·¥ Åë°èºÐ¼® µ¥ÀÌÅÍ ±âÃÊ °úÁ¤ °­ÁÂ
±â°£ : 65 ÀÏ | °­»ç : Á¤ÈÆÈñ |
¼ö°­·á : 20,000¿ø | °­ÀÇÀÚ·á:
¼ö°­ ÇÁ·ÎÇÊ :
 
 
 
1   µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ±âº» °³¿ä ¹× °­ÀÇ ¼Ò°³ ¹× ¾È³» :
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2   ¾Æ³ªÄÜ´Ù ¼³Ä¡¹æ¹ý :
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3   ÅëÇÕ°³¹ßÅø spyder,jupyter notebook ±âº» »ç¿ë¹ý ÇнÀ :
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4   Jupyter notebook ±âº»±â´É :
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5   ¸ÅÁ÷¸í·É¾î ¼³¸í ¹× ½Ç½À :
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6   Markdown ±â´ÉÀ» ÀÌ¿ëÇÏ¿© À¥¹®¼­ ÀÛ¼º :
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7   ¸ðµâ ÀÌÇØÇϱâ :
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8   ¹è¿­ »ý¼ºÇϱâ :
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9   Á¤¹Ð°è»êÀ» À§ÇÑ numpyÀÇ ¹è¿­ »ý¼º¹æ¹ý :
MP4 WMV
10   ±âº» ¿¬»êµ¿ÀÛ ½Ç½À :
MP4 WMV
11   Pandas ±âº» »ç¿ë¿¹ :
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12   Series, dataframe ÀڷᱸÁ¶°´Ã¼ »ý¼º¹æ¹ý :
MP4 WMV
13   Series, dataframe Á¢±Ù¹æ¹ý¼³¸í :
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14   pandas¿¡¼­ Á¦°øÇÏ´Â »ê¼ú¿¬»ê ¸Þ¼Òµå ÇнÀ :
MP4 WMV
15   °áÃøµ¥ÀÌÅÍ È®Àΰú 󸮹æ¹ý ÇнÀ :
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16   ¿ÜºÎ¿¡¼­ ÆÄÀÏÀ» Àоî¿À´Â ¹æ¹ý ÇнÀ :
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17   µ¥ÀÌÅÍ ÇÊÅÍ :
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18   ±×·ìÈ­ ¹æ¹ý ÇнÀ :
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19   ÆÄÀ̽㠳»Àå ¹®ÀÚ¿­ ¸Þ¼Òµå »ç¿ë¹ý ¼³¸í :
MP4 WMV
20   Re¸ðµâ ÀÌ¿ëÇÑ Á¤±ÔÇ¥Çö½Ä ÀÛ¼º :
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21   pandas¿¡¼­ Á¤±ÔÇ¥Çö½Ä ÀÌ¿ëÇÏ¿© ¹®ÀÚ¿­ °Ë»öÇÏ´Â ¹æ¹ý ÇнÀ :
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22   22 µ¥ÀÌÅͽð¢È­ ¹æ¹ý :
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23   matplotlibÀÇ plot¸Þ¼Òµå :
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24   ±×·¡ÇÁ¿ä¼Ò ¼³Á¤¹æ¹ýÇнÀ :
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25   pandas ¸ðµâ¿¡¼­ Â÷Æ® ÀÛ¼º¹æ¹ýÇнÀ :
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26   2012-2014³âµµ ±³Åë»ç°Ç»ç°íÆÄÀÏÀ» Àоîµé¿© ¾Æ·¡¿Í °°Àº ºÐ¼® ½Ç½À :
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27   °æ±âµµ-½Ã±ºº° ±³Åë»ç¸Á»ç°í ºó¹ßÁö¿ª ºÐ¼® :
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28   ¿äÀϺ°-Áö¿ªº° ±³Åë»ç°íºóµµ ºÐ¼® :
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