- 해당 과정은 Windows 환경을 기반으로 강의 내용이 구성되어 있습니다.
어서와 파이썬은 처음이지!
러닝핏에서 직접 개발한 블록 코딩 툴 'CodeB(코드비)'를 통해
파이썬에서 작성 가능한 다양한 기능들을
블록 코딩으로 더욱 쉽고 재미나게 배워요!
어렵다고 느꼈던 코딩 강의 No!!
파이썬 첫걸음을 떼시려는 분들께 추천 드려요.
러닝핏이 알려드리는 대로 차근차근 따라하면 당신도 곧 코잘알!
BEST 추천 코스
이 과정을 수강하면
1. 코드비 블록코딩 툴을 통해 사고력을 향상할 수 있다.
2. 파이썬을 활용하여 가장 간단한 출력문을 작성할 수 있다.
3. 변수를 생성하고, 변수에 데이터가 저장되는 매커니즘을 이해할 수 있다.
4. 실무에서 사용하는 데이터 사이언스 라이브러리(Numpy, Panfas 등)을 이해하고 사용할 수 있다.
5. 머신러닝의 의미에 대해 이해하고, 인공지능의 첫 걸음을 뗄 수 있다.
이런 분들에게 추천드려요!
1. 비전공자, 뼈문과 등 파이썬 초보자
2. 파이썬의 기본 원리를 이해하고 코딩의 첫 걸음을 떼고 싶은 분
3. 블록 코딩을 통해 컴퓨터적 사고와 직관력을 증진시키고자 하는 분
4. 웹 개발자로 취직을 목표하는 취준생 및 이직/전직을 통해 커리어를 전환하고자 하는 분
5. 디지털 역량 개발을 통해 현업에 적용/활용하고자 하는 분
한 달 동안 이 과정을 이수하면
1. IT기업 취업 시, 경쟁력 있는 스펙
2. 비개발자 스스로 코딩 활용 가능
3. 개발자와의 소통능력 및 업무 효율성 증대
4. 공기업 지원 시, 직무교육 이수 서류 가산점
매력적인 혜택 4가지!
1. 딱 한 달이면 코딩 기초지식 쌓기 가능
2. 현직 개발자에게 1:1 오픈카톡방으로 질문 가능
3. 이력서에 기재 가능한 NCS코드 인증 수료증 지급!
4. 학습 종료 후에도 복습 기간 1년동안 완벽하게 숙지 가능
강사명 | 이세훈 |
---|---|
약력 |
- 인하공업전문대학 컴퓨터시스템공학과 교수 - 인하공업전문대학 인공지능·빅데이터센터 센터장 - 한국인공지능교육학회, 한국컴퓨터정보학회 부회장 |
평가기준 | 진도율 | 진행단계평가 | 최종평가 | 최종실습과제 (가장 마지막 과제) |
총점 |
---|---|---|---|---|---|
반영비율 | - | 0% | 0% | 100% | 100점 |
수료기준 | 80% | - | - | - | 80점 |
차시 | 강의명 |
---|---|
1차시 | 컴퓨터적 사고와 능력 (24분 38초) |
2차시 | 코딩을 쉽게 만들어주는 파이썬과 코드비 블록코딩 툴 (20분 53초) |
3차시 | 프로그램의 기본, 입출력과 연산 (22분 30초) |
4차시 | 데이터가 저장되는 방법과 프로그램 순차구조 (26분 17초) |
5차시 | 조건에 따른 로직 분기 (판단문) (20분 40초) |
6차시 | 조건에 따른 다양한 로직 분기 (다중 판단문) (31분 33초) |
7차시 | 여러 데이터를 담을 수 있는 시퀀스 자료형 (1) (20분 47초) |
8차시 | 여러 데이터를 담을 수 있는 시퀀스 자료형 (2) (26분 23초) |
9차시 | 동일한 로직을 여러 번 반복하는 방법 (반복문) (20분 35초) |
10차시 | for와 while 반복문을 통한 로직 반복 (28분 59초) |
11차시 | 반복문 통한 로직 제어 응용 (1) (20분 37초) |
12차시 | 반복문을 통한 로직 제어 응용 (2) (24분 43초) |
13차시 | 문제 분해를 위한 함수 개요 (20분 49초) |
14차시 | 문제 분해를 위한 함수 기초 (20분 35초) |
15차시 | 문제 분해를 위한 함수 활용 (34분 28초) |
16차시 | 객체로 분리하는 객체지향 개요 (23분 37초) |
17차시 | 객체로 분리하는 객체지향 기초 (20분 36초) |
18차시 | 객체로 분리하는 객체지향 활용 (20분 34초) |
19차시 | 내 컴퓨터의 파일 조작하기 기초 (22분 58초) |
20차시 | 내 컴퓨터의 파일 조작하기 응용 (25분 49초) |
21차시 | 효율적인 정보 관리 : 데이터베이스 기초 (29분 5초) |
22차시 | 효율적인 정보 관리 : 데이터베이스 응용 (22분 15초) |
23차시 | 수치 계산 라이브러리 : Numpy 개요 (26분 5초) |
24차시 | 수치 계산 라이브러리 : Numpy 활용 및 응용 (30분 31초) |
25차시 | 데이터 분석 라이브러리 : Pandas 개요 및 기초 (18분 9초) |
26차시 | 데이터 분석 라이브러리 : Pandas 활용 및 응용 (30분 36초) |
27차시 | AI 머신러닝 개요와 예측 (20분 54초) |
28차시 | AI 머신러닝 예측과 분류 (28분 34초) |