이게 도대체 좋은 방법이냐?
어떻게 생각 하는지 한마디씩만 ㄱㄱ
1. 일단 파이썬 문법을 공부한다.
==> 처음으로 시작하는 파이썬 등의 문법 책을 공부한다.
2. 파이썬 작동원리에 대해 공부한다
==> Python Cook 책으로 공부하는 것이 좋다
+3. 파이썬 추상 클래스 및 메타 프로그래밍 기법을 이해해야 한다.
==> Flent Python 번역서 제목은 전문가를 위한 파이썬을 공부한다.
4. 데이터 분석을 위해서는 numpy 부터 시작한다.
==> Python for data analysis 가 번역되어 있다.
5. 시각화 를 공부하면서 numpy를 복습한다.
==> 파이썬 시각화 책은 3권 정도 잘 번역되어 있다.
6. 데이터 분석 확장을 위해 pandas를 공부한다.
==> python for data analysis에 번역되어 있다.
7. 시각화를 공부하면서 pandas 이용법을 공부한다.
==> 파이썬 시각화 책에 pandas도 일부 포함되어 있다.
8. 머신러닝과 딥러닝 책을 사서 공부하면서 numpy와 pandas가 알고리즘에서 어떻게 사용되는지를 확장해서 이해하면 된다.
==> 다양한 책이 번역되어 있으므로 쉬운 책부터 사서 읽어보도록 한다.
어떻게 생각 하는지 한마디씩만 ㄱㄱ
1. 일단 파이썬 문법을 공부한다.
==> 처음으로 시작하는 파이썬 등의 문법 책을 공부한다.
2. 파이썬 작동원리에 대해 공부한다
==> Python Cook 책으로 공부하는 것이 좋다
+3. 파이썬 추상 클래스 및 메타 프로그래밍 기법을 이해해야 한다.
==> Flent Python 번역서 제목은 전문가를 위한 파이썬을 공부한다.
4. 데이터 분석을 위해서는 numpy 부터 시작한다.
==> Python for data analysis 가 번역되어 있다.
5. 시각화 를 공부하면서 numpy를 복습한다.
==> 파이썬 시각화 책은 3권 정도 잘 번역되어 있다.
6. 데이터 분석 확장을 위해 pandas를 공부한다.
==> python for data analysis에 번역되어 있다.
7. 시각화를 공부하면서 pandas 이용법을 공부한다.
==> 파이썬 시각화 책에 pandas도 일부 포함되어 있다.
8. 머신러닝과 딥러닝 책을 사서 공부하면서 numpy와 pandas가 알고리즘에서 어떻게 사용되는지를 확장해서 이해하면 된다.
==> 다양한 책이 번역되어 있으므로 쉬운 책부터 사서 읽어보도록 한다.
python cookbook 중후반부에 메타프로그래밍이 등장하는데 쿡북이란 것의 특성상 자세한 기초 설명이 없음.. 오히려 fluent python으로 중급을 다진후 봐야 쉽게 이해갈 걸? 그리고 쿡북은 보통 쭉 읽는 것보다는 문제가 생겼을 때 해결방법을 찾아보라고 존재하는거라..
파이썬이나 numpy, pandas 그런건 사실 어려울께 하나도 없어 마치 공학용 계산기 사용법을 배우는 거와 같지 근데 공학용 계산을 할때 필요한건 계산기 사용법이 아니라 공학 지식이지