이 Github 리포지토리는 마이크로소프트 채널9 Youtube 채널의 초보자를 위한 파이선 개발 가이드를 기준으로 작성되었습니다.
이 리포지토리는 Fork된 리포지토리이며, 원문의 가이드를 충실히 따라 제작되었습니다. 실제 코드에 대한 상세한 설명과 안내는 SQLER 개발자 커뮤니티의 Python 팁과 강좌 링크에서 더 자세히 확인 할 수 있습니다.
Channel9 및 YouTube에 있는 이 세가지 시리즈 강좌는 Python을 빠르게 익힐 수 있도록 제작되었습니다. Python을 공부하고 싶은 초보 개발자이거나, Python을 사용하는 Data Science(머신러닝), 또는 웹 어플리케이션 프로젝트를 시작하려는 경우에 이 강좌가 많은 도움이 될 것입니다.
이 강좌는 다른 프로그래밍 언어와 몇 가지 프로그래밍 개념에 약간 익숙하다고 가정합니다. 예를 들어 Boolean 표현식 및 클래스 생성에 대한 구문을 설명하지만, boolean 또는 객체 지향 개발 디자인 개념에 대해서는 소개하지 않습니다.
- Python 기본
- 기본적인 문법(Syntax)
- 많이 사용되는 Python 패키지(package)
- 처음 Python을 접하는 학생이라도 충분히 이해할 수 있을 수준으로 진행합니다.
- JavaScript, Java 또는 C#과 같은 다른 프로그래밍 언어에 대한 약간의 경험이 있다면 더 유용합니다.
- Git에 대한 이해가 있으면 더 빠르게 진행 가능합니다.
초보자를위한 Python은 시작하기에 완벽한 기초 강좌입니다. Python 경험이 필요하지 않습니다. Visual Studio Code를 코드 편집기로 설정하고, Python 코드 개발을 시작하는 과정을 진행하며, 코드 생성, 구조화 및 실행을 관리하는 방법, 패키지를 관리하는 방법, 심지어 REST API 호출을 만드는 방법도 진행합니다.
Python 초중급 과정은 Python 구문에 대해 좀더 자세히 알아 봅니다. Python에서 클래스를 생성하는 방법, 파일 시스템 처리, 'async / await' 등을 소개합니다. Python으로 더 많은 작업을 할 수 있는 코드들을 보고 싶다면 이 강좌가 많은 도움이 될거에요.
Python을 이용한 머신러닝(Data Science) 기본 강좌는 데이터 및 머신 러닝 작업시 사용하는 일반적인 패키지와 도구에 대한 기본 강좌입니다. 특정 머신러닝 모델을 선택하는 이유(다른 과정에서 진행)를 깊이있게 진행하지는 않지만 Jupyter 노트북을 이용해 개발하고 scikit-learn 및 pandas를 사용하여 머신러닝 모델 생성 및 데이터 전처리와 테스트하는 강좌가 진행됩니다.
이 과정의 목표는 Python 강좌를 통해 스스로 프로젝트 개발을 시작할 수 있도록 하는 것이 목표이며, 다음 단계로는 새로운 주제의 Python 튜토리얼들을 직접 진행하는 것입니다! 다음 강좌들을 추천합니다.
- Face REST API 및 Python을 사용하여 이미지에서 얼굴을 감지
- Computer Vision REST API 및 Python을 사용하여 이미지 분석
- Python REST API를 사용하여 Text Analytics Cognitive Service 호출
- Azure Cognitive Services로 Flask 웹 어플리케이션 개발
- Visual Studio Code로 Flask 웹 어플리케이션 개발
- Visual Studio Code의 으로 Django 어플리케이션 개발
- Python에서 머신러닝 모델을 생성하여 비행 시각 지연 예측
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