Lesson 1 첫 걸음
1.1 Python 프로그램
1.2 코드 입력과 실행
1.3 레슨의 정리
Lesson 2 Python의 기본
2.1 코드의 내용
2.2 문자열과 수치
2.3 레슨의 정리
Lesson 3 변수와 식
3.1 변수
3.2 연산자의 기본
3.3 연산자의 종류
3.4 연산자의 우선 순위
3.5 키보드로 입력
3.6 레슨의 정리
Lesson 4 여러 가지 처리
4.1 if 문
4.2 if~elif~else
4.3 논리 연산자
4.4 for 문
4.5 while 문
4.6 구문의 중첩
4.7 처리 흐름의 변경
4.8 레슨의 정리
Lesson 5 리스트
5.1 컬렉션
5.2 리스트의 기본
5.3 리스트의 조작
5.4 리스트의 주의 사항
5.5 리스트의 연결과 슬라이스
5.6 리스트 요소의 조합과 분해
5.7 리스트의 집계와 정렬
5.8 다차원 리스트
5.9 레슨의 정리
Lesson 6 컬렉션
6.1 튜플
6.2 딕셔너리의 기본
6.3 딕셔너리의 조작
6.4 고도의 딕셔너리 조작
6.5 세트
6.6 레슨의 정리
Lesson 7 함수
7.1 함수
7.2 함수의 정의와 호출
7.3 인수
7.4 반환값
7.5 함수에 대한 고수준 기능
7.6 변수와 범위(scope)
7.7 기억 수명
7.8 레슨의 정리
Lesson 8 클래스
8.1 클래스의 기본
8.2 생성자(컨스트럭터)
8.3 클래스 변수 클래스 메서드
8.4 캡슐화
8.5 새로운 클래스
8.6 클래스에 관한 고수준 기능
8.7 모듈
8.8 모듈의 응용
8.9 표준 라이브러리
8.10 레슨의 정리
Lesson 9 문자열과 정규 표현
9.1 문자열의 확인과 조작
9.2 정규 표현
9.3 레슨의 정리
Lesson 10 파일과 예외 처리
10.1 텍스트 파일
10.2 CSV 파일
10.3 JSON 파일
10.4 예외 처리
10.5 시스템 처리
10.6 날짜와 시각
10.7 레슨의 정리
Lesson 11 데이터베이스와 네트워크
11.1 데이터베이스
11.2 데이터베이스의 이용
11.3 조건에 의한 검색
11.4 네트워크의 이용
11.5 레슨의 정리
Lesson 12 기계학습의 기초
12.1 기계학습
12.2 통계 지표
12.3 히스토그램
12.4 산포도
12.5 그 밖의 그래프
12.6 고도의 데이터 처리
12.7 레슨의 정리
Lesson 13 기계학습의 응용
13.1 기계학습의 종류
13.2 선형회귀
13.3 클러스터링
13.4 레슨의 정리
- 책에대한 GPT의 설명
