List

• 12 Python Resources for Data Science

• List of Python 강좌

• Python 라이브러리와 API를 위한 체크리스트

• 파이썬의 고급 기능: Generators. - Collections Module, - Itertools Module, - Packing / Unpacking, - Decorators, - Context Managers

• A guide to analyzing Python performance

참고 : [파이썬] PUDB 콘솔 디버거

Article

• Top 20 Python Machine Learning Open Source Projects, updated

• 파이썬 코드 배포를 위한 pex: pex는 Python application을, 하나의 실행파일로 만들어주는 라이브러리입니다.

• 파이썬 프로젝트의 구조

Tutorial

가전대 강의 자료 Gachon CS50 프로그래밍 입문 with Python

• Youtube
• TeamLab
• MS Python을 사용한 프로그래밍 소개(한글
  • [GitHub]

Numpy

• Jupyter_100 numpy exercises
• 한글_python-numpy-tutoria

PANDAS

• 10 Minutes to pandas
• Top 8 resources for learning data analysis with pandas
• Pandas Tutorial: Data analysis with Python: Part 1
• Pandas Basics
• Pandas Tutorial: DataFrames in Python : 데이터 캠프 11개 강좌

Reference

• CHEAT SHEETS
• Scientific Python Cheatsheet

Tutorial

• Fluent Python : 쥬피터 코드

• 'Python 분석과 프로그래밍' 45건: R Friend 블로그

• python-data-analysis 동영상 강좌: 파이선 설치 부터 웹크롤링까지

Mooc

• Python을 사용한 프로그래밍 소개: 영어를 풀어쓰듯이 쓰면 python이 된다

Python/Numpy

• NumPy Tutorial: Data analysis with Python
• jupyter_Python Data Science Handbook,[설명]
• Zen of NumPy : [Youtube],[ppt]
• [JypyterEffective Python Notebook한글)(https://github.com/hunkim/effective_python_notebook)

• A Complete Tutorial to Learn Data Science with Python from Scratch : analyticsvidhya 아티클

파이썬 코딩으로 말하는 데이터 분석

1. 통계 - 카운팅,min,max,평균,중앙값,산포도,분산,편차,공분산,상관관계
2. 가설과 추론 (베이지언 - 사후확률,우도)
3. 군집화 (K-Means)
4. 연관 (Apriori)
5. 함수형으로 데이터 다루기
6. 회귀분석(경사하강법)
7. 신경망 (역전파)
8. SVM (예정)
9. 몬테카를로법 (예정)
10. 오토엔코더 (예정)
11. 은닉 마코프법 (HMM)
12. k-NN
13. RNN (LSTM 예정)