- ÇöÀç À§Ä¡
- home > ÄÄÇ»ÅÍ¡¤ICT¡¤¾îÇÐ > ÄÄÇ»ÅÍ¡¤IT µµ¼ > ÇÁ·Î±×·¡¹Ö/¾ð¾î > ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î µ¥ÀÌÅÍ ÁÖ¹«¸£±â[ºñÁ¦ÀÌÆÛºí¸¯]
ÀÌ Ã¥Àº ´©±¸³ª ÇÑ ±Ç ÀÌ»ó °¡Áö°í ÀÖÀ» ÆÄÀ̽㠱âÃÊ ¹®¹ýÃ¥°ú °°Àº ³»¿ëÀÌ ¾Æ´Ñ, µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À̶ó´Â Ưº°ÇÑ ºÐ¾ß¿¡¼ Ãʺ¸¸¦ À§ÇØ Ã³À½ºÎÅÍ ³¡±îÁö ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ÁøÇàµÇ´Â °úÁ¤À» ´Ù·ì´Ï´Ù. ¼¿ï½Ã ¹üÁË ÇöȲ ºÐ¼®, ¼¿ÇÁ ÁÖÀ¯¼Ò °¡°Ý Á¤º¸ ºÐ¼®, 19´ë ´ë¼± °á°ú ºÐ¼® µî Èï¹Ì ÀÖ´Â ¸ñÇ¥¸¦ ÀÌ·ç±â À§Çؼ ÆÄÀ̽ãÀÇ ±âÃʸ¦ ÀÍÈ÷°í, µ¥ÀÌÅ͸¦ ´Ù·ç°í ºÐ¼®ÇÏ´Â µ¥ ÇÊ¿äÇÑ °úÁ¤À» ´ëÈ Çü½ÄÀ¸·Î Àü°³ÇÏ¸é¼ ÇÊ¿äÇÑ ±âÃÊ ³»¿ëÀº ±×¶§ ±×¶§ ½ÀµæÇÏ°íÀÚ ÇÕ´Ï´Ù. ¸¶Ä¡ ÆÄÀ̽㿡 ´ëÇØ Àß ¸ð¸£´Â µ¶ÀÚ°¡ ±¸±Û¿¡¼ °Ë»öÇϸç ÄÚµå ÇÑ ÁÙ ÇÑ ÁÙÀ» ¿Ï¼ºÇØ°¡´Â ´À³¦À¸·Î ±â¼úÇß½À´Ï´Ù.
´ëºÎºÐÀÇ Àå¿¡´Â ¶Ñ·ÇÇÑ ¸ñÇ¥°¡ ÀÖ½À´Ï´Ù. Ç×»ó ½ÃÀÛÀº µ¥ÀÌÅ͸¦ ¾ò´Â ¹ýÀ» ¸ÕÀú ´Ù·ç°Ô µÇ°í, ±× µ¥ÀÌÅ͸¦ Á¤Á¦Çϰųª º¯°æÇØ°¡¸ç ¸ñÇ¥¸¦ ÀÌ·ç´Â °úÁ¤À» º¸¿©ÁÝ´Ï´Ù. ÇÊ¿äÇÏ´Ù¸é ÇØ´ç ¸ðµâÀÇ Æ©Å丮¾óÀ» °¡Áö°í ¿Í¼ ±âÃʸ¦ ¼³¸íÇÏ°íÀÚ ÇÕ´Ï´Ù. ¾Æ¸¶ ÀÌ Ã¥À» ´Ù ÀÐ°í ³ª¸é ÆÄÀ̽ãÀÌ, ¶Ç ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ¼öÇàÇÏ´Â µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÇ ¼¼°è°¡ ¾ÆÁÖ Èï¹Ì·Ó´Ù´Â °ÍÀ» ¾Ë°Ô µÉ °ÍÀÔ´Ï´Ù.
´ëºÎºÐÀÇ Àå¿¡´Â ¶Ñ·ÇÇÑ ¸ñÇ¥°¡ ÀÖ½À´Ï´Ù. Ç×»ó ½ÃÀÛÀº µ¥ÀÌÅ͸¦ ¾ò´Â ¹ýÀ» ¸ÕÀú ´Ù·ç°Ô µÇ°í, ±× µ¥ÀÌÅ͸¦ Á¤Á¦Çϰųª º¯°æÇØ°¡¸ç ¸ñÇ¥¸¦ ÀÌ·ç´Â °úÁ¤À» º¸¿©ÁÝ´Ï´Ù. ÇÊ¿äÇÏ´Ù¸é ÇØ´ç ¸ðµâÀÇ Æ©Å丮¾óÀ» °¡Áö°í ¿Í¼ ±âÃʸ¦ ¼³¸íÇÏ°íÀÚ ÇÕ´Ï´Ù. ¾Æ¸¶ ÀÌ Ã¥À» ´Ù ÀÐ°í ³ª¸é ÆÄÀ̽ãÀÌ, ¶Ç ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ¼öÇàÇÏ´Â µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÇ ¼¼°è°¡ ¾ÆÁÖ Èï¹Ì·Ó´Ù´Â °ÍÀ» ¾Ë°Ô µÉ °ÍÀÔ´Ï´Ù.
ÀúÀÚ: ¹ÎÇü±â
1Àå ¼¿ï½Ã ±¸º° CCTV ÇöȲ ºÐ¼®
1-1 CCTV ÇöȲ°ú Àα¸ ÇöȲ µ¥ÀÌÅÍ ±¸Çϱâ
1-2 ÆÄÀ̽㿡¼ ÅؽºÆ® ÆÄÀÏ°ú ¿¢¼¿ ÆÄÀÏÀ» Àбâ pandas
1-3 pandas ±âÃÊ ÀÍÈ÷±â
1-4 pandas¸¦ ÀÌ¿ëÇؼ CCTV¿Í Àα¸ ÇöȲ µ¥ÀÌÅÍ ÆľÇÇϱâ
1-5 pandas °í±Þ ±â´É µÎ DataFrame º´ÇÕÇϱâ
1-6. CCTV µ¥ÀÌÅÍ¿Í Àα¸ ÇöȲ µ¥ÀÌÅ͸¦ ÇÕÄ¡°í ºÐ¼®Çϱâ
1-7 ÆÄÀ̽ãÀÇ ´ëÇ¥ ½Ã°¢È µµ±¸ Matplotlib
1-8 CCTV ÇöȲ ±×·¡ÇÁ·Î ºÐ¼®Çϱâ
2Àå ¼¿ï½Ã ¹üÁË ÇöȲ ºÐ¼®
2-1 µ¥ÀÌÅÍ È¹µæÇϱâ
2-2 pandas¸¦ ÀÌ¿ëÇÏ¿© µ¥ÀÌÅÍ Á¤¸®Çϱâ
2-3 Áöµµ Á¤º¸¸¦ ¾òÀ» ¼ö ÀÕ´Â Google Maps
2-4 Google Maps¸¦ ÀÌ¿ëÇؼ ÁÖ¼Ò¿Í À§µµ, °æµµ Á¤º¸ ¾ò±â
2-5 pandasÀÇ pivot_table ÇнÀÇϱâ
2-6 Pivot_tableÀ» ÀÌ¿ëÇؼ µ¥ÀÌÅÍ Á¤¸®Çϱâ
2-7 µ¥ÀÌÅÍ Ç¥ÇöÀ» À§ÇØ ´Ùµë±â
2-8 Á» ´õ Æí¸®ÇÑ ½Ã°¢È µµ±¸ Seaborn
2-9 ¹üÁË µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢ÈÇϱâ
2-10 Áöµµ ½Ã°¢È µµ±¸ Folium
2-11 ¼¿ï½Ã ¹üÁËÀ²¿¡ ´ëÇÑ Áöµµ ½Ã°¢È
2-12 ¼¿ï½Ã °æÂû¼º° °Ë°ÅÀ²°ú ±¸º° ¹üÁË ¹ß»ýÀ²À» µ¿½Ã¿¡ ½Ã°¢ÈÇϱâ
3Àå ½ÃÄ«°í »÷µåÀ§Ä¡ ¸ÀÁý ºÐ¼®
3-1. À¥ µ¥ÀÌÅ͸¦ °¡Á®¿À´Â Beautiful Soup ÀÍÈ÷±â
3-2 Å©·Ò °³¹ßÀÚ µµ±¸¸¦ ÀÌ¿ëÇؼ ¿øÇÏ´Â ÅÂ±× Ã£±â
3-3 ½ÇÀü: ½ÃÄ«°í »÷µåÀ§Ä¡ ¸ÀÁý ¼Ò°³ »çÀÌÆ®¿¡ Á¢±ÙÇϱâ
3-4. Á¢±ÙÇÑ À¥ ÆäÀÌÁö¿¡¼ ¿øÇÏ´Â µ¥ÀÌÅÍ ÃßÃâÇÏ°í Á¤¸®Çϱâ
3-5 ´Ù¼öÀÇ À¥ ÆäÀÌÁö¿¡ ÀÚµ¿À¸·Î Á¢±ÙÇؼ ¿øÇÏ´Â Á¤º¸ °¡Á®¿À±â
3-6 Jupyter Notebook¿¡¼ »óÅ ÁøÇà¹Ù¸¦ ½±°Ô ¸¸µé¾îÁÖ´Â tqdm ¸ðµâ
3-7 »óÅ ÁøÇà¹Ù±îÁö Àû¿ëÇÏ°í ´Ù½Ã »÷µåÀ§Ä¡ ÆäÀÌÁö 50°³¿¡ Á¢±ÙÇϱâ
3-8 50°³ À¥ ÆäÀÌÁö¿¡ ´ëÇÑ Á¤º¸ °¡Á®¿À±â
3-9 ¸ÀÁý À§Ä¡¸¦ Áöµµ¿¡ Ç¥±âÇϱâ
3-10 ³×À̹ö ¿µÈ ÆòÁ¡ ±âÁØ ¿µÈÀÇ ÆòÁ¡ º¯È È®ÀÎÇϱâ
3-11 ¿µÈº° ³¯Â¥ º¯È¿¡ µû¸¥ ÆòÁ¡ º¯È È®ÀÎÇϱâ
4Àå ¼¿ÇÁ ÁÖÀ¯¼Ò´Â Á¤¸» Àú·ÅÇÒ±î
4-1 Selenium »ç¿ëÇϱâ
4-2 ¼¿ï½Ã ±¸º° ÁÖÀ¯¼Ò °¡°Ý Á¤º¸ ¾ò±â
4-3. ±¸º° ÁÖÀ¯ °¡°Ý¿¡ ´ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍÀÇ Á¤¸®
4-4. ¼¿ÇÁ ÁÖÀ¯¼Ò´Â Á¤¸» Àú·ÅÇÑÁö boxplotÀ¸·Î È®ÀÎÇϱâ
4-5. ¼¿ï½Ã ±¸º° ÁÖÀ¯ °¡°Ý È®ÀÎÇϱâ
4-6. ¼¿ï½Ã ÁÖÀ¯ °¡°Ý »óÇÏÀ§ 10°³ ÁÖÀ¯¼Ò Áöµµ¿¡ Ç¥±âÇϱâ
5Àå ¿ì¸®³ª¶ó Àα¸ ¼Ò¸ê À§±â Áö¿ª ºÐ¼®
5-1 ¸ñÇ¥ ¸íÈ®È÷ Çϱâ
5-2 Àα¸ µ¥ÀÌÅÍ È®º¸ÇÏ°í Á¤¸®Çϱâ
5-3 Àα¸ ¼Ò¸ê À§±â Áö¿ª °è»êÇÏ°í µ¥ÀÌÅÍ Á¤¸®Çϱâ
5-4. ´ëÇѹα¹ Áöµµ ±×¸®´Â ¹æ¹ý¿¡ ´ëÇÑ ¼Ò°³
5-5. Áöµµ ½Ã°¢È¸¦ À§ÇØ Áö¿ªº° °íÀ¯ ID ¸¸µé±â
5-6. CartogramÀ¸·Î ¿ì¸®³ª¶ó Áöµµ ¸¸µé±â
5-7. Àα¸ ÇöȲ ¹× Àα¸ ¼Ò¸ê Áö¿ª È®ÀÎÇϱâ
5-8. Àα¸ ÇöȲ¿¡¼ ¿©¼º Àα¸ ºñÀ² È®ÀÎÇϱâ
5-9. Folium¿¡¼ Àα¸ ¼Ò¸ê À§±â Áö¿ª Ç¥ÇöÇϱâ
6Àå 19´ë ´ë¼± °á°ú ºÐ¼®
6-1 Selenium°ú Beautiful SoupÀ» ÀÌ¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ È¹µæ Áغñ ÀÛ¾÷
6-2 19´ë ´ë¼± °³Ç¥ °á°ú µ¥ÀÌÅÍ È¹µæÇϱâ
6-3 °¢ Èĺ¸ÀÇ µæÇ¥À²°ú Áö¿ª ID Á¤¸®
6-4. 19´ë ´ë¼± °á°ú µæÇ¥À² ½Ã°¢ÈÇϱâ
7Àå ½Ã°è¿ µ¥ÀÌÅ͸¦ ´Ù·ïº¸ÀÚ
7-1. NumpyÀÇ polyfitÀ¸·Î ȸ±Í(regression) ºÐ¼®Çϱâ
7-2. Prophet ¸ðµâÀ» ÀÌ¿ëÇÑ forecast ¿¹Ãø
7-3. Seasonal ½Ã°è¿ ºÐ¼®À¸·Î ÁÖ½Ä µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®Çϱâ
7-4. Growth Model°ú Holiday Forecast
8Àå ÀÚ¿¬¾î ó¸® ½ÃÀÛÇϱâ
8-1 ÇÑ±Û ÀÚ¿¬¾î ó¸® ±âÃÊ - KoNLPy ¹× ÇÊ¿ä ¸ðµâÀÇ ¼³Ä¡
8-2 ÇÑ±Û ÀÚ¿¬¾î ó¸® ±âÃÊ
8-3 ¿öµå Ŭ¶ó¿ìµå
8-4 À°¾ÆÈÞÁ÷ °ü·Ã ¹ý¾È¿¡ ´ëÇÑ ºÐ¼®
8-5 Naive Bayes Classifier ÀÇ ÀÌÇØ ¿µ¹®
8-6 Naive Bayes Classifier ÀÇ ÀÌÇØ ÇѱÛ
8-7 ¹®ÀåÀÇ À¯»çµµ ÃøÁ¤Çϱâ
8-8 ¿©ÀÚ Ä£±¸ ¼±¹° °í¸£±â
1-1 CCTV ÇöȲ°ú Àα¸ ÇöȲ µ¥ÀÌÅÍ ±¸Çϱâ
1-2 ÆÄÀ̽㿡¼ ÅؽºÆ® ÆÄÀÏ°ú ¿¢¼¿ ÆÄÀÏÀ» Àбâ pandas
1-3 pandas ±âÃÊ ÀÍÈ÷±â
1-4 pandas¸¦ ÀÌ¿ëÇؼ CCTV¿Í Àα¸ ÇöȲ µ¥ÀÌÅÍ ÆľÇÇϱâ
1-5 pandas °í±Þ ±â´É µÎ DataFrame º´ÇÕÇϱâ
1-6. CCTV µ¥ÀÌÅÍ¿Í Àα¸ ÇöȲ µ¥ÀÌÅ͸¦ ÇÕÄ¡°í ºÐ¼®Çϱâ
1-7 ÆÄÀ̽ãÀÇ ´ëÇ¥ ½Ã°¢È µµ±¸ Matplotlib
1-8 CCTV ÇöȲ ±×·¡ÇÁ·Î ºÐ¼®Çϱâ
2Àå ¼¿ï½Ã ¹üÁË ÇöȲ ºÐ¼®
2-1 µ¥ÀÌÅÍ È¹µæÇϱâ
2-2 pandas¸¦ ÀÌ¿ëÇÏ¿© µ¥ÀÌÅÍ Á¤¸®Çϱâ
2-3 Áöµµ Á¤º¸¸¦ ¾òÀ» ¼ö ÀÕ´Â Google Maps
2-4 Google Maps¸¦ ÀÌ¿ëÇؼ ÁÖ¼Ò¿Í À§µµ, °æµµ Á¤º¸ ¾ò±â
2-5 pandasÀÇ pivot_table ÇнÀÇϱâ
2-6 Pivot_tableÀ» ÀÌ¿ëÇؼ µ¥ÀÌÅÍ Á¤¸®Çϱâ
2-7 µ¥ÀÌÅÍ Ç¥ÇöÀ» À§ÇØ ´Ùµë±â
2-8 Á» ´õ Æí¸®ÇÑ ½Ã°¢È µµ±¸ Seaborn
2-9 ¹üÁË µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢ÈÇϱâ
2-10 Áöµµ ½Ã°¢È µµ±¸ Folium
2-11 ¼¿ï½Ã ¹üÁËÀ²¿¡ ´ëÇÑ Áöµµ ½Ã°¢È
2-12 ¼¿ï½Ã °æÂû¼º° °Ë°ÅÀ²°ú ±¸º° ¹üÁË ¹ß»ýÀ²À» µ¿½Ã¿¡ ½Ã°¢ÈÇϱâ
3Àå ½ÃÄ«°í »÷µåÀ§Ä¡ ¸ÀÁý ºÐ¼®
3-1. À¥ µ¥ÀÌÅ͸¦ °¡Á®¿À´Â Beautiful Soup ÀÍÈ÷±â
3-2 Å©·Ò °³¹ßÀÚ µµ±¸¸¦ ÀÌ¿ëÇؼ ¿øÇÏ´Â ÅÂ±× Ã£±â
3-3 ½ÇÀü: ½ÃÄ«°í »÷µåÀ§Ä¡ ¸ÀÁý ¼Ò°³ »çÀÌÆ®¿¡ Á¢±ÙÇϱâ
3-4. Á¢±ÙÇÑ À¥ ÆäÀÌÁö¿¡¼ ¿øÇÏ´Â µ¥ÀÌÅÍ ÃßÃâÇÏ°í Á¤¸®Çϱâ
3-5 ´Ù¼öÀÇ À¥ ÆäÀÌÁö¿¡ ÀÚµ¿À¸·Î Á¢±ÙÇؼ ¿øÇÏ´Â Á¤º¸ °¡Á®¿À±â
3-6 Jupyter Notebook¿¡¼ »óÅ ÁøÇà¹Ù¸¦ ½±°Ô ¸¸µé¾îÁÖ´Â tqdm ¸ðµâ
3-7 »óÅ ÁøÇà¹Ù±îÁö Àû¿ëÇÏ°í ´Ù½Ã »÷µåÀ§Ä¡ ÆäÀÌÁö 50°³¿¡ Á¢±ÙÇϱâ
3-8 50°³ À¥ ÆäÀÌÁö¿¡ ´ëÇÑ Á¤º¸ °¡Á®¿À±â
3-9 ¸ÀÁý À§Ä¡¸¦ Áöµµ¿¡ Ç¥±âÇϱâ
3-10 ³×À̹ö ¿µÈ ÆòÁ¡ ±âÁØ ¿µÈÀÇ ÆòÁ¡ º¯È È®ÀÎÇϱâ
3-11 ¿µÈº° ³¯Â¥ º¯È¿¡ µû¸¥ ÆòÁ¡ º¯È È®ÀÎÇϱâ
4Àå ¼¿ÇÁ ÁÖÀ¯¼Ò´Â Á¤¸» Àú·ÅÇÒ±î
4-1 Selenium »ç¿ëÇϱâ
4-2 ¼¿ï½Ã ±¸º° ÁÖÀ¯¼Ò °¡°Ý Á¤º¸ ¾ò±â
4-3. ±¸º° ÁÖÀ¯ °¡°Ý¿¡ ´ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍÀÇ Á¤¸®
4-4. ¼¿ÇÁ ÁÖÀ¯¼Ò´Â Á¤¸» Àú·ÅÇÑÁö boxplotÀ¸·Î È®ÀÎÇϱâ
4-5. ¼¿ï½Ã ±¸º° ÁÖÀ¯ °¡°Ý È®ÀÎÇϱâ
4-6. ¼¿ï½Ã ÁÖÀ¯ °¡°Ý »óÇÏÀ§ 10°³ ÁÖÀ¯¼Ò Áöµµ¿¡ Ç¥±âÇϱâ
5Àå ¿ì¸®³ª¶ó Àα¸ ¼Ò¸ê À§±â Áö¿ª ºÐ¼®
5-1 ¸ñÇ¥ ¸íÈ®È÷ Çϱâ
5-2 Àα¸ µ¥ÀÌÅÍ È®º¸ÇÏ°í Á¤¸®Çϱâ
5-3 Àα¸ ¼Ò¸ê À§±â Áö¿ª °è»êÇÏ°í µ¥ÀÌÅÍ Á¤¸®Çϱâ
5-4. ´ëÇѹα¹ Áöµµ ±×¸®´Â ¹æ¹ý¿¡ ´ëÇÑ ¼Ò°³
5-5. Áöµµ ½Ã°¢È¸¦ À§ÇØ Áö¿ªº° °íÀ¯ ID ¸¸µé±â
5-6. CartogramÀ¸·Î ¿ì¸®³ª¶ó Áöµµ ¸¸µé±â
5-7. Àα¸ ÇöȲ ¹× Àα¸ ¼Ò¸ê Áö¿ª È®ÀÎÇϱâ
5-8. Àα¸ ÇöȲ¿¡¼ ¿©¼º Àα¸ ºñÀ² È®ÀÎÇϱâ
5-9. Folium¿¡¼ Àα¸ ¼Ò¸ê À§±â Áö¿ª Ç¥ÇöÇϱâ
6Àå 19´ë ´ë¼± °á°ú ºÐ¼®
6-1 Selenium°ú Beautiful SoupÀ» ÀÌ¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ È¹µæ Áغñ ÀÛ¾÷
6-2 19´ë ´ë¼± °³Ç¥ °á°ú µ¥ÀÌÅÍ È¹µæÇϱâ
6-3 °¢ Èĺ¸ÀÇ µæÇ¥À²°ú Áö¿ª ID Á¤¸®
6-4. 19´ë ´ë¼± °á°ú µæÇ¥À² ½Ã°¢ÈÇϱâ
7Àå ½Ã°è¿ µ¥ÀÌÅ͸¦ ´Ù·ïº¸ÀÚ
7-1. NumpyÀÇ polyfitÀ¸·Î ȸ±Í(regression) ºÐ¼®Çϱâ
7-2. Prophet ¸ðµâÀ» ÀÌ¿ëÇÑ forecast ¿¹Ãø
7-3. Seasonal ½Ã°è¿ ºÐ¼®À¸·Î ÁÖ½Ä µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®Çϱâ
7-4. Growth Model°ú Holiday Forecast
8Àå ÀÚ¿¬¾î ó¸® ½ÃÀÛÇϱâ
8-1 ÇÑ±Û ÀÚ¿¬¾î ó¸® ±âÃÊ - KoNLPy ¹× ÇÊ¿ä ¸ðµâÀÇ ¼³Ä¡
8-2 ÇÑ±Û ÀÚ¿¬¾î ó¸® ±âÃÊ
8-3 ¿öµå Ŭ¶ó¿ìµå
8-4 À°¾ÆÈÞÁ÷ °ü·Ã ¹ý¾È¿¡ ´ëÇÑ ºÐ¼®
8-5 Naive Bayes Classifier ÀÇ ÀÌÇØ ¿µ¹®
8-6 Naive Bayes Classifier ÀÇ ÀÌÇØ ÇѱÛ
8-7 ¹®ÀåÀÇ À¯»çµµ ÃøÁ¤Çϱâ
8-8 ¿©ÀÚ Ä£±¸ ¼±¹° °í¸£±â
ÀÌ Ã¥ÀÇ Æ¯Â¡
- Pandas, Matplotlib, numpy, folium, KoNLPy, Beautiful Soup, Selenium µî µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°ú ½Ã°¢È¿¡ ÇÊ¿äÇÑ ¸¹Àº ¸ðµâÀ» ´Ù·é´Ù.
- Á¤È®ÇÑ ¸ñÇ¥¸¦ °¡Áø ½ÇÁ¦ ÇÁ·ÎÁ§Æ®¸¦ ´Ù¼ö ¼öÇàÇÏ¸é¼ ÇÁ·ÎÁ§Æ® ´ÜÀ§·Î µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» ÇнÀÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.
- PythonÀÌ Ã³À½ÀÎ µ¶ÀÚ¶óµµ ÇÁ·ÎÁ§Æ®¸¦ ¼öÇàÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ¼³¸íÇÑ´Ù.
ÀÌ Ã¥ÀÌ ÇÊ¿äÇÑ µ¶ÀÚ
- PythonÀ» °øºÎÇßÁö¸¸ ½ÇÁ¦·Î ¾îµð¿¡ ¾î¶»°Ô Àû¿ëÇÏ´ÂÁö ±Ã±ÝÇÑ µ¶ÀÚ
- µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» ÅëÇØ ¾òÀ» ¼ö ÀÖ´Â °á°ú¸¦ ÇнÀ°ú µ¿½Ã...
´õº¸±â