알고리즘 인사이드 with 파이썬

파이썬으로 문제해결 능력과 사고력을 키울 수 있는

책을 소개해드릴게요.

https://app.ac/ej6f4Ba33

 

알고리즘 인사이드 with 파이썬 | 손혁제 - 교보문고

알고리즘 인사이드 with 파이썬 |

product.kyobobook.co.kr

“17년 차 베테랑 개발자가 직접 풀고 해설한다!”

학생, 취준생, 주니어, 역량 개발이 필요한 모든 개발자를 위한

86개 문제 풀이로 사고력을 키우는 알고리즘 & 자료구조 입문서

오랫동안 많은 IT 기업은 인재를 선발하는 가장 효과적인 도구로 알고리즘 테스트를 활용해왔습니다. 문제 풀이와 개발 능력은 상관없어 보이지만, 알고리즘은 공부하면 할수록 구현 능력이 향상되고 논리력이 증가하는 '효율을 위한 도구'입니다.

이 책은 범용성 높은 프로그래밍 언어인 파이썬을 활용해 코딩 테스트에 자주 등장하는 문제 유형 86개를 풀이하는 과정을 살펴봅니다. 17년 차 S/W 아키텍트이자 개발자인 저자가 알려 주는 실무에도 유용한 해결 코드를 따라가다 보면 사고력과 문제 해결 능력의 기반을 다질 수 있습니다.

알고리즘이 처음인 학생, 코딩 테스트를 앞두고 있는 취준생은 물론이고 역량을 개발하려는 현직 개발자까지 자신의 수준에 맞춰 개념을 학습하고 문제를 풀이할 수 있도록 기본 이론과 문제 풀이, 해설까지 꼼꼼하게 담았습니다.

작가정보

저자(글) 손혁제

인물정보

소프트웨어공학자

임베디드, 애플리케이션, 서버까지 다양한 개발 경험을 가지고 있는 17년 차 개발자다. 대학원 때 Spencer Rugaber 교수의 Software Architecture 과목 수강 이후 꾸준히 고품질의 소프트웨어 개발에 관심을 가져왔고 이를 바탕으로 현대자동차에서 S/W 아키텍트 및 개발자로 일했다. 현재는 IT 서비스 개발 경험을 쌓고 싶어 LINE 앱을 위한 미디어 처리 마이크로 서비스를 개발하고 있다. 단말, 서버, 웹, 딥러닝, 머신러닝 등 가리지 않고 다양하고 양질의 소프트웨어를 구현하는 데 관심이 많다.

목차

PART 1 파이썬 문법, 핵심만 뽑아보기

Chapter 01 파이썬 기본 문법

1.1 데이터 타입

1.2 조건문과 반복문

1.3 함수와 람다 표현식

1.4 고급 제어

1.5 클래스

1.6 멀티 프로세싱

Chapter 02 정규표현식

2.1 search, match

2.2 compile

2.3 findall과 finditer

PART 2 기본 자료구조와 알고리즘

Chapter 03 핵심 자료구조

3.1 스택

3.2 큐

3.3 원형 큐

3.4 연결 리스트

3.5 해시, 맵

3.6 트리

3.7 힙

3.8 그래프

Chapter 04 기본 알고리즘

4.1 정렬

4.2 그래프 알고리즘

4.3 문자열 검색

PART 3 알고리즘별 문제 풀이Ⅰ

Chapter 05 재귀

5.1 왜 재귀인가?

5.2 재귀 알고리즘의 동작 방식

문제 01 홍수 채우기

문제 02 이진 트리의 최대 깊이

문제 03 괄호 생성하기

문제 04 연결 리스트의 노드 교환하기

Chapter 06 탐색

문제 05 미로 탐색

문제 06 최솟값으로 목적지 찾기

문제 07 생존 게임

문제 08 자물쇠 열기

문제 09 바다와의 거리 구하기

문제 10 썩은 사과

Chapter 07 공간

문제 11 공평하게 콩이 든 가방

문제 12 나선 행렬

문제 13 최소한의 벽돌 뚫기

문제 14 일정 등록

Chapter 08 순열과 조합

8.1 경우의 수

8.2 순열

8.3 조합

문제 15 문자열 순열 생성

문제 16 중복 없는 조합 찾기

문제 17 가장 가까운 시간 생성하기

문제 18 숫자로 만들 수 있는 문자 조합 찾기

Chapter 09 배열

문제 19 필요한 회의실 개수 구하기 3

문제 20 겹치는 구간 병합하기

문제 21 총 공격 시간 계산하기

문제 22 풍선을 모두 터뜨리는 데 필요한 화살 개수

문제 23 최댓값의 부분 배열 찾기

문제 24 두 수의 합으로 목표 값 찾기

문제 25 단조 증가 수열 만들기 Ⅰ

문제 26 유일한 단어 찾기

문제 27 배열의 중복 값 제거하기

문제 28 레이블에서 가장 큰 값 찾기

문제 29 거스름돈 계산하기

문제 30 단조 증가 수열 만들기 Ⅱ

문제 31 이상 거래 감지

Chapter 10 정렬

문제 32 홀수와 짝수로 정렬하기

문제 33 빈도에 따라 정렬하기

문제 34 들쭉날쭉 정렬하기

문제 35 맞춤 정렬하기

문제 36 가장 많이 출현한 단어 정렬하기

문제 37 대각 원소 정렬하기

Chapter 11 검색

문제 38 이진 검색하기

문제 39 정점 찾기

문제 40 정렬된 행렬에서 r번째 값 찾기

문제 41 회전된 배열에서 값 찾기

Chapter 12 문자열

문제 42 가장 짧고 겹치는 문자열 찾기

문제 43 고유한 부분 문자열 만들기

문제 44 UTF-8 검증기

문제 45 최소 길이 부분 문자열 찾기 Ⅰ

문제 46 최소 길이 부분 문자열 찾기 Ⅱ

문제 47 중복 정보 통합하기

문제 48 문자열 섞기

문제 49 해시 값과 일치하는 부분 문자열 찾기

문제 50 문자열로 팰린드롬 만들기

문제 51 부분 문자열로 팰린드롬 만들기

문제 52 문자열에서 애너그램 모두 찾기

문제 53 팰린드롬이 되는 모든 경우의 수 찾기

PART 4 알고리즘별 문제 풀이Ⅱ

Chapter 13 기본 자료구조 활용

문제 54 가장 긴 파일 경로 찾기

문제 55 보다 따뜻한 날

문제 56 괄호 쌍을 만드는 데 필요한 괄호 수 구하기

문제 57 괄호 내 문자열 뒤집기

문제 58 인접 노드와 위치 교환하기

문제 59 연결 리스트 분할하기

문제 60 연속된 노드의 그룹 개수 구하기

문제 61 k만큼 리스트 회전하기

Chapter 14 트리

문제 62 단계 순위 순회로 역방문하기

문제 63 가장 긴 연속 증가 수열 찾기

문제 64 트리의 최대 너비 구하기

문제 65 경로 합으로 목표 값 찾기

문제 66 전위 순회 결과로 트리 생성하기

문제 67 이진 트리의 수직 순위 순회

문제 68 유효한 이진 탐색 트리 찾기

Chapter 15 그래프

문제 69 최소 비용으로 모든 정점 연결하기

문제 70 그래프의 사이클 유무 확인하기

문제 71 두 정점 간 모든 경로 찾기

문제 72 사이클이 없는 정점 찾기

문제 73 네트워크 내 모든 단말 연결하기

문제 74 핵심 도시 파악하기

문제 75 네트워크 지연 시간 계산하기

Chapter 16 숫자

문제 76 숨겨진 수열 찾기

문제 77 k로 나눌 수 있는 쌍의 개수

문제 78 총합이 k인 부분 집합 찾기

문제 79 최댓값 리스트 생성하기

Chapter 17 동적 계획법

문제 80 최솟값으로 삼각형의 경로 구하기

문제 81 최대 크기의 정사각형 찾기

문제 82 비트 1의 개수 구하기

문제 83 n을 만드는 숫자 조합의 수

문제 84 최대 점수로 풍선 터트리기

문제 85 가장 높은 점수로 이분할하기

문제 86 최대 수익을 내는 구간 찾기

부록

Appendix A 시간 복잡도 이해하기

Appendix B 컨벤션에 따른 코드 작성하기

그럼 이상으로 알고리즘 인사이드 with 파이썬 책소개 포스팅을 마치겠습니다.

알고리즘 인사이드 with 파이썬 책소개 포스팅은 제휴마케팅이 포함되어있습니다.

#알고리즘, #인사이드, #파이썬

핵심만 요약한 통계와 머신러닝 파이썬 코드북

통계와 머신러닝을 빠르고 쉽게 익힐 수 있는

파이썬 관련 책을 소개해드릴게요.

https://app.ac/7Er8oQS53

 

핵심만 요약한 통계와 머신러닝 파이썬 코드북 | 조정임 - 교보문고

핵심만 요약한 통계와 머신러닝 파이썬 코드북 |

product.kyobobook.co.kr

이 책은 데이터 과학(data science)에 입문할 때 기본적으로 알아야 할 통계학의 개념들과 주요 머신러닝 알고리즘들을 빠르게 학습하는 것을 목적으로 한다. 머신러닝을 학습하기에 앞서 탐색 적 자료 분석, 확률분포, 추정과 가설 검정, 공분산과 상관계수, 회귀 분석 등 기초 통계학을 살 펴본 후, 머신러닝의 지도 학습 알고리즘과 비지도 학습 알고리즘을 학습하도록 목차를 구성하였다.

지도 학습 알고리즘으로는 의사결정나무와 앙상블, KNN, SVM, 나이브 베이즈 분류, 인공신경망을 살펴보고, 비지도 학습 알고리즘으로는 차원 축소, 계층적/비계층적 군집 분석, 연관규칙학 습을 다룬다. 이밖에 시계열 분석에 대한 내용도 포함되어 있다.

이론적인 설명은 최대한 간략하게 소개하는 한편, 파이썬 코드를 통해 각종 개념들을 이해하고 다양한 알고리즘으로 모델을 구현하는 방법을 익히는 것에 중점을 두었다. 이 때문에 책의 분량의 상당 부분을 파이썬 예제 코드를 담는 것에 할애하였다. 또한, 각 학습 주제 별 연습문제를 통해 공부한 내용을 복습할 수 있다.

저자(글) 조정임

인물정보

프로그래머

이화여자대학교에서 중어중문학을 전공한 후, 스마트폰, 시스템 반도체 기업 등에서 해외영업 및 마케팅 업무를 하였다. 이후, 현장의 데이터들을 효과적으로 업무에 활용할 방법을 찾고자 노베이스 비전공자의 어려움을 무릅쓰고 데이터 과학의 세계에 뛰어들었다. 알아갈수록 새로운 것이 쏟아져 나오는 이 흥미로운 탐험을 계속하며, 하루하루 충실하게 살고 있다.

목차

1장 탐색적 데이터 분석

1-1. 공통

데이터 불러오기

데이터 기본정보 확인

기술 통계

1-2. 질적변수

도수분포표, 상대도수분포표

상관계수: 스피어만 순위상관계수, 켄달의 타우

질적변수 탐색 시각화

1-3. 양적변수

도수분포표, 상대도수분포표

계산적 대푯값

위치적 대푯값

절대적 산포도

상대적 산포도

왜도, 첨도

상관계수: 피어슨의 적률상관계수

양적변수 탐색 시각화

-연습문제와 풀이

2장 전처리

2-1. 결측치 처리

결측치 확인

Zero imputation & Constant imputation

대푯값으로 채우는 방법

단순확률대치법

다른 변수들로부터 모델링을 하여 결측값을 예측하는 방법

보간법

실제값과 대치값 비교

2-2. 이상치 처리

절단

조정

클리핑

2-3. 클래스 불균형 처리

클래스 불균형 데이터 생성하기

랜덤오버샘플링

SMOTE

Borderline SMOTE

K-means SMOTE

SVM SMOTE

ADASYN

오버샘플링된 데이터로 분류 학습 및 결과 비교

2-4. 변수변환

2-4-1. 수치형 변수 변환

표준화

최소최대 스케일링

Robust scaling

Quantile scaling

Feature scaling한 데이터로 로지스틱 회귀 분석 및 결과 비교

로그 변환

거듭제곱변환

Target scaling한 데이터로 시각화, 선형 회귀 분석 및 결과 비교

순위로 변환

구간 분할

2-4-2. 범주형 변수 변환

원핫인코딩

더미코딩

숫자로 표현된 범주형 특성 변환

레이블 인코딩

특징 해싱

빈도 인코딩

-연습문제와 풀이

3장 표본추출, 데이터 분할, 교차검증

3-1. 표본 추출

단순랜덤추출법

계통추출법

집락추출법

층화추출법

3-2. 데이터 분할

일반적 데이터 분할 및 홀드아웃 방법

Shuffle split

K-fold 분할

Stratified K-fold 분할

Group K-fold 분할

3-3. 교차 검증

분할 샘플들로 교차 검증

파라미터 후보들로 교차 검증

-연습문제와 풀이

4장 확률분포

4-1. 특수한 이산형 확률분포들

베르누이 분포

이항분포

음이항분포

기하분포

초기하분포

포아송 분포

4-2. 특수한 연속형 확률분포들

균일분포

정규분포와 표준정규분포

지수분포

감마분포

카이제곱분포

t분포

F분포

-연습문제와 풀이

5장 추정과 가설 검정

5-1. 일표본 (One-sample)

모평균의 추정과 가설 검정: Z분포, t분포

1종 오류와 2종 오류

모비율의 추정과 가설 검정: Z분포

모분산의 추정과 가설 검정: 카이제곱분포

5-2. 이표본 (Two-sample)

독립표본 모평균 차이의 추정과 가설 검정: Z분포, t분포

대응표본 모평균 차이의 추정과 가설 검정: Z분포, t분포

모비율 차이의 추정과 가설 검정: Z분포

모분산 비의 추정과 가설 검정: F분포

5-3. 분산분석의 가정

정규성 검정

k표본 등분산 검정 (Levene)

k표본 등분산 검정 (Bartlett)

5-4. 분산분석: F분포

등분산인 one-way ANOVA

이분산인 one-way ANOVA

등분산인 two-way ANOVA (모수인자-모수인자)

등분산인 two-way ANOVA (모수인자-변량인자)

-연습문제와 풀이

6장 비모수 검정

6-1. 카이제곱검정: 카이제곱분포

적합성 검정: 다항모집단 비율의 차이

독립성 검정: 한 모집단 내 여러 수준의 차이

동질성 검정: 여러 (부)모집단 간 여러 수준에 대한 차이

6-2. Run 검정: Run 검정표, Z분포

일표본 Run 검정

이표본 Run 검정

6-3. 이항변수 데이터 검정: 카이제곱분포

맥니머 검정

코크란Q 검정

6-4. 부호, 순위 데이터 검정

일표본 부호 검정: 이항분포, Z분포

이표본 부호 검정: 이항분포, Z분포

일표본 윌콕슨 부호순위 검정: 윌콕슨 부호순위 검정표, Z분포

이표본 윌콕슨 부호순위 검정: 윌콕슨 부호순위 검정표, Z분포

윌콕슨 순위합 검정(만 위트니 U검정): 윌콕슨 순위합 검정표, Z분포

6-5. k표본 순위 데이터 검정

크러스컬 월리스 검정: 크러스컬 월리스 검정표, 카이제곱분포

프리드먼 검정: 프리드먼 검정표, 카이제곱분포

-연습문제와 풀이

7장 공분산과 상관계수

7-1. 공분산

7-2. 상관계수

-연습문제와 풀이

8장 회귀 분석

8-1. 선형 회귀

8-1-1. 단순 선형 회귀

8-1-2. 다중 선형 회귀

영향치 판단

VIF 계산

변수 선택과 가능도

잔차 분석

8-1-3. 규제 선형 회귀

릿지 회귀

라쏘 회귀

엘라스틱 넷

8-1-4. 일반화 선형 회귀

로지스틱 회귀

포아송 회귀

8-1-5. 아웃라이어에 강한 선형 회귀

Robust regression

Quantile regression

8-2. 비선형 회귀

다항 회귀

스플라인 회귀

-연습문제와 풀이

9장 지도 학습 알고리즘

9-1. 의사결정나무와 앙상블

9-1-1. 의사결정나무

9-1-2. 앙상블

배깅

부스팅

랜덤 포레스트와 Extra-trees

스태킹

9-2. KNN

9-3. SVM

9-4. 나이브 베이즈 분류

베이즈 통계

나이브 베이즈 분류

9-5. 인공신경망

다층 퍼셉트론

-연습문제와 풀이

10장 비지도 학습 알고리즘

10-1. 차원 축소

주성분 분석

요인 분석

독립성분 분석

음수 미포함 행렬 분해

다차원 척도법

원본 데이터와 차원 축소 데이터로 적합한 모델 성능 비교

10-2. 군집 분석

10-2-1. 계층적 군집 분석

10-2-2. 비계층적 군집 분석

K-means clustering

DBSCAN

혼합분포군집

SOM

10-3. 연관규칙학습

-연습문제와 풀이

11장 모델 평가 지표와 거리 지표

11-1. 회귀모델 평가 지표

11-2. 분류모델 평가 지표

11-3. 군집모델 평가 지표

실제 군집값이 없는 경우

실제 군집값이 있는 경우

11-4. 거리 지표

연속형 변수의 거리들

범주형 변수의 거리들

-연습문제와 풀이

12장 시계열 분석

12-1. 시계열 탐색적 분석

12-1-1. 일반적 EDA

12-1-2. 시계열에 특화된 EDA

정상성 확인

자기상관 확인

시계열 분해

12-2. 시계열 데이터 전처리

시계열 데이터 다루기

시계열 빈도 변경 (업샘플링, 다운샘플링)

결측치 처리

차분과 변환

12-3. 시계열 모델링 및 평가

박스-젠킨스 방법과 ARIMA

자동 차수 선택 방법과 ARIMA

-연습문제와 풀이

출판사 서평

대상 독자

이 책으로 학습하기 위해서는 기본적인 파이썬 프로그래밍 능력과 데이터 과학에 대한 기초 지식이 필요하다. 이러한 배경지식이 없는 독자라면, 이 책의 내용을 학습하기 전에 기초적인 파이썬 언어 사용법을 익히고, 데이터 과학에 대한 기본 개념을 살펴보기를 권한다.

비록 이러한 배경지식이 없더라도, 이 책의 예제 코드들을 직접 작성하며 실행해보는 동시에, 그 때 그 때 등장하는 모르는 개념들을 찾아가며 학습하는 방법도 시도해 볼 수 있다.

사용 가이드

이 책에 나온 파이썬 개발 환경(Integrated Development Environment)은 Jupyter lab version 3.0.12이다. 컴퓨터에 Jupyter lab을 설치한 후, 각종 라이브러리들을 추가로 설치해서 이 책의 코드들을 실행해 볼 수 있다.

이 방법이 여의치 않은 경우에는 별도의 설치가 필요 없는 Colaboratory를 사용하는 방법도 있다. 웹(https://colab.research.google.com/)을 통해서 코드를 작성하고 실행하기 때문에 디바이스나 장소에 구애 받지 않고 사용이 가능하다. 기본적인 라이브러리도 설치가 되어 있기 때문에 처음 개발 환경을 셋팅하느라 소요되는 시간을 절약할 수 있다. 다만 일부 라이브러리는 추가로 설치해야 한다.

일부 코드 블럭에서는 라이브러리나 클래스를 불러오는 과정이 생략되어 있으므로, 주요 파이썬 라이브러리의 약자와 클래스의 출처를 염두에 두고 학습하기를 권한다. 예를 들어, NumPy는 np, seaborn은 sns로 사용하며, Pandas에서 DataFrame, read_csv 등 클래스를 불러와 사용하는 경우이다.

이 책의 목차는 학습의 흐름에 맞는 순서대로 구성이 되어 있지만, 이미 알고 있는 부분은 건너뛰어도 무방하다. 각 학습 주제에 대해 추가적인 정보가 필요할 수 있으며, 구글링이나 다른 도서를 통해 내용을 보충하기를 권한다.

어떤 코드들은 데이터나 모델링 과정에서 무작위적(Random) 요소가 있어서 책에 나온 결과대로 출력이 되지 않을 수도 있지만, 이는 코드의 문제가 아닌 자연스러운 결과이다.

일부 시각화 출력은 편집 상 편의를 위해 크기를 조정하였기 때문에 실제 출력 크기와 다를 수 있다. 코드 번호가 중간에 한두줄 비는 경우도 편집된 경우이며 코드의 정상적 실행에는 영향을 미치지 않는다.

그럼 이상으로 핵심만 요약한 통계와 머신러닝 파이썬 코드북 책소개 포스팅을 마치겠습니다.

핵심만 요약한 통계와 머신러닝 파이썬 코드북 책소 포스팅은 제휴마케팅이 포함되어있습니다.

 

#파이썬, #통계, #머신러닝

파이썬과 마이크로비트


파이썬과 마이크로비트를 다루는

교보문고의 신간을 소개해드릴게요.

https://app.ac/1ACeSs553

 

파이썬과 마이크로비트로 배우는 실전 코딩 프로젝트 | 김정화 - 교보문고

파이썬과 마이크로비트로 배우는 실전 코딩 프로젝트 |

product.kyobobook.co.kr

 

마이크로비트와 파이썬으로 코딩 프로젝트를 배워 보자!

이 책은 여러분들께 파이썬 문법에 대한 명확한 설명, 실습 프로젝트 및 단계별 안내를 통해 파이썬의 모든 개념을 단계적으로 쉽게 안내해 드릴 것입니다. 또한 마이크로비트의 기본적인 기능을 제어하는 것부터 인공지능 카메라를 이용한 프로젝트를 만들기까지 다양한 프로젝트를 완성하는 방법을 배울 수 있습니다.

 

코딩은 아이디어를 형성하고 세상에 영향을 줄 수 있는 창의적인 과정인 예술 형식입니다. 세심하게 선별된 프로젝트를 통해 파이썬에 능숙해질 뿐만 아니라 문제 해결 기술을 키울 수 있습니다.

 

이 책이 여러분들 안에 있는 엄청난 잠재력을 열어 주고 코딩, 파이썬, 물리적 컴퓨팅에

대한 열정을 심어 주는 촉매제가 되기를 바랍니다.

 

 

저자(글) 김정화

 

인물정보

컴퓨터공학자

LG전자에서 10년 정도 핸드폰 SW 개발을 하였습니다. 잠시 육아를 위해 일은 접어 두었다가 2018년부터 SW 강사로 활동하고 있습니다. 초중고등학교 대상으로 다양한 콘텐츠로 수업을 하고 있으며 2021년부터는 대학생들 대상으로도 컴퓨팅사고와 소프트웨어라는 주제로 강의를 하고 있습니다.

그 밖에도 아이씨뱅큐에서는 콘텐츠 개발 자문위원, 다양한 곳에서 SW 코딩 강사가 되고자 하는 분들 대상으로는 양성 교육을 하고 있습니다. 또한 2022년 말부터는 LG디스커버리랩에서 인공지능 강사로 활동하고 있습니다. 다양한 교육 콘텐츠를 접할 수 있는 곳이나 새로운 교육 방법을 배울 수 있는 곳이라면 어디든 적극적으로 참석하여 배우고 성장하고 있습니다.

 

저자(글) 엄온숙

 

인물정보

프로그래머

SK C&C에서 SAP ABAP 및 HR/PM Consultant로 근무하며 시스템 개발/운영, IT 컨설팅 업무를 통해 IT 인력으로서의 필요한 경력을 쌓았습니다. 그 경험을 바탕으로 2018년부터 현재까지 다수의 초등학교 중학교 고등학교 정규 수업 및 방과후에서 코딩/인공지능 강사로 활동하고 있습니다.

2019년에는 미국 캘리포니아 얼바인에서 일 년간 연수하며 애플 및 마이크로소프트 코딩 캠프에 참여하며 미국 현지의 코딩 교육을 경험해 보았습니다. 최근에는 다수의 SW 교육 기관에서 주관하는 디지털 새싹 캠프 및 인공지능 윤리 교육 강사로 활동하며 파이썬, 마이크로비트, 인공지능 수업을 진행하고 있습니다.

 

목차

추천사

머리말

 

1장 마이크로비트로 파이썬하기 - 파이썬 편집기 알아보기

2장 마이크로비트로 파이썬하기 - 파이썬 편집기 익숙해지기

3장 누가 더 많이 클릭했을까?

4장 스마트 가로등과 한파 경보기

5장 줄넘기 횟수 카운터와 전동 킥보드 방향 지시등

6장 노래하는 디지털 펫

7장 장애물 피하기 게임(slalom)

8장 말하는 마이크로비트

9장 데이터를 기록하는 마이크로비트

10장 마이크로비트로 만드는 찐친 무전기

11장 줄줄히 켜지는 LED

12장 나만의 감성 무드등

13장 온도 감지 선풍기

14장 OX 전광판

15장 당신의 행운 번호를 알려 드려요

16장 미세먼지 감지기

17장 자율 주행차 마퀸

18장 RC car 마퀸

19장 똑똑한 마이크로비트가 되자

20장 마이크로비트에게 물어보세요

 

추천사

박산순 (국내최초 청소년 인공지능 과학관, LG디스커버리랩 팀장)

‘망망대해를 헤매다 만난 등대 불빛!’ 이 책을 읽고 첫 번째 떠오른 생각입니다. 마이크로비트호를 타고 파이썬 바다를 항해하는 청소년들에게 이 책을 추천합니다. 코딩! 무엇부터 해야 할지 그리고 어디로 가야 할지 모를 때 훌륭한 길잡이가 되어 줄 것입니다.

 

전제철 (부산교육대학교 사회교육과 교수)

파이썬 코딩을 쉽고 재미있게 배울 수 있는 최고의 안내서! 이 책은 파이썬을 쉽게 배우고 싶은데 어려워서 막막한 학생들을 위한 최상의 가이드북입니다. 마이크로비트와 함께하는 프로젝트들은 흥미로운 주제와 친절한 설명으로 구성되어 있어 코딩을 즐기면서 실력을 향상시킬 수 있습니다.

빠르게 변화하는 미래 사회에서는 디지털 기술이 핵심 역량으로 부각되고 있습니다. 이 책을 통해 학생들의 창의성과 능동적인 학습 태도를 기르고, 코딩 능력을 함양하여 현실 세계에서 문제를 해결하는 데 기여할 뛰어난 미래 인재로 성장할 수 있기를 기대합니다.

 

 

그럼 이상으로 파이썬과 마이크로비트 로 배우는 실전 코딩 프로젝트 교보문고 신간 소개 포스팅을 마치겠습니다.

파이썬과 마이크로비트 로 배우는 실전 코딩 프로젝트 교보문고 신간 소개 포스팅은 제휴마케팅이 포함되어있습니다.

 

+ Recent posts