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학습목표- 자료 유형을 정확히 이해하고, 자료형을 변환 할 수 있다.- 문자열 데이터의 포맷팅, 인덱싱을 할 수 있다학습목차1. 기본 자료형 2. 문자열 자료 3. 문자열 연산 4. 문자열 인덱싱 5. 문자열 슬라이싱 6. 문자열 명령어7. 문자열 포맷팅 자료(data)자료란 프로그램이 처리할 수 있는 모든 것을 말한다. 다시 말해, 컴퓨터 프로그램은 결국 자료를 입력받아 처리하고, 결과를 출력하는 것이다. 자료형(data type)자료형은 프로그래밍을 할때 사용하기 위해서 자료를 기능호가 역할에 따라 구분한 것프로그램밍을 위해서는 자료형을 충분히 습득해야 자료형에 따라 계산과 같은 처리를 원활하게 진행함.기본자료형파이썬에서는 다양한 자료형(data type)을 제공한다. 자료형 설명예시int정수형5, ..

Colab(코랩) 환경 설정 및 사용법Colab이란?줄여서 'Colab'이라고도 하는 Colaboratory는 Google 리서치팀에서 개발한 제품입니다. Colab을 사용하면 누구나 브라우저를 통해 임의의 Python 코드를 작성하고 실행할 수 있습니다. Colab은 특히 머신러닝, 데이터 분석, 교육에 적합합니다. 더 기술적으로 설명하면 Colab은 호스팅된 Jupyter 노트북 서비스로, 설정하지 않고 사용 가능하며 GPU를 포함한 컴퓨팅 리소스를 무료로 사용할 수 있습니다.일단 공짜다.환경설정 및 사용이 쉽다.클라우드 기반이다.- 언제 어디서든 접속가능하다.웬만한 PC 보다 월등히 성능이 좋고 빠르다공짜인 대신 세션 유지시간은 12시간이다.저장 : .ipynd로 구글드라이브에 안전하게 보관무료로 ..

•학습목표 : 변수와 연산자의 개념을 이해하고 파이썬 IDLE에서 계산 해 본다.•학습내용 : - IDLE 설명- 변수란?- 연산자1. 파이썬의 설치 및 실행이전 시간에 파이썬을 설치 해 보았습니다.https://www.python.org/ Welcome to Python.orgThe official home of the Python Programming Languagewww.python.org2. 파이썬 셀 사용 IDLE(Integrated Development and Learning Environment)는 파이썬에서 제공하는 기본적인 통합 개발 환경이다. 파이썬 설치 시 함께 제공되며, 초보자와 교육 목적으로 사용하기에 적합하다. IDLE는 대화식으로 코드를 입력하고 실행할 수 있는 셸과 코드 편..

학습목표- 한국어 텍스트 데이터를 전처리하는 기본 개념과 실습 방법을 익힌다.- 형태소 분석의 개념과 대표적인 한국어 형태소 분석기(Konlpy)를 익힌다.- NLTK와 KoNLPy 라이브러리를 활용하여 텍스트 데이터의 토큰화와 불용어 제거를 학습한다.- 실습을 통해 단어 빈도를 계산하고 간단한 텍스트 분석을 수행한다. "한국어와 자연어 처리의 첫 만남""규칙과 예외, 그리고 맥락이 어우러진 예술 언어는 인간이 세상과 소통하는 가장 오래된 도구이자, 가장 정교한 시스템입니다. 하지만 그중에서도 한국어는 특별합니다. 세계의 언어학자들은 한국어를 "규칙과 예외, 그리고 맥락이 어우러진 예술"이라고 부르곤 합니다. 왜냐하면 한국어는 단순히 단어와 문장이 아닌, 의미를 담은 구조로 구성되어 있기 때문입니다.“왜..

학습목표- 파이썬 프로그래밍 언어의 특징 이해- Google Colab 환경 설정과 사용법 익히기- 파이썬 기초 문법 학습 (변수, 자료형, 기본 연산 등) " 🐍 뱀과는 무관한 프로그래밍 언어"1. 알아보기 : 파이썬 소개 1.1 파이썬 (Python) 이란?위키피디아파이썬(Python)은 1991년 네덜란드의 소프트웨어 엔지니어인 귀도 반 로섬이 발표한 고급 프로그래밍 언어로, 인터프리터를 사용하는 객체지향 언어이자 플랫폼에 독립적인 동적 타이핑(dynamically typed) 대화형 언어입니다. 파이썬(Python) 이름에 담긴 의미 한때 한 소프트웨어 개발자가 지루한 크리스마스 휴가를 보내고 있었습니다. 그는 자신이 필요로 하는 작업을 처리할 수 있는 간결하고 재미있는 프로그래밍 언어를 만들고..

수업 개요대상: 비전공자 및 프로그래밍 초보자목표: 텍스트 데이터를 분석하고 시각화하며, 텍스트마이닝의 기초를 체계적으로 학습텍스트 데이터를 처리하기 위한 파이썬 기본 문법과 라이브러리를 학습한다.데이터 시각화 기법을 익히고 텍스트 데이터를 시각적으로 표현할 수 있다.텍스트 데이터를 분석하기 위한 전처리 기법을 적용할 수 있다.크롤링과 데이터 수집의 기초를 익힌다.텍스트 데이터를 분석하고 머신러닝 모델에 적용할 수 있다.텍스트마이닝의 주요 응용 분야를 이해하고 실습을 통해 적용할 수 있다.학습 도구: Python (Google Colab), 주요 라이브러리(Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn 등)평가기준:출석: 10%과제 및 수업참여: 20%중간고사: 30%기말고사 및..