MIT 6.00 컴퓨터 공학과 프로그래밍(Python) 강의

MIT 6.00 컴퓨터 공학과 프로그래밍(Python) 강의

파이썬 언어를 많이 배운다. 쉽다고 한다. 그러나 언어를 배우는데 쉽다, 어렵다는 것은 판단 기준이 될 수 없다. 

좋은 강의라서 여기에 보관한다.

출처: http://www.hakawati.co.kr/387 [Hakawati Security Lab]

MIT 공대에서 컴퓨터 공학과 프로그래밍 소개에 관한 강의가 유튜브에 올라왔다. 최근에 업로드된 강의가 있음에도 이 강의들을 정리한 이유는 아무래도 한글 자막이 잘 되어 있기 때문이다.

출처 : MIT OpenCourseWare YouTube

교수 : Eric Grimson, John Guttag

제 01강 - 연산이란 - 데이터 타입, 연산자 및 변수 소개

제 02강 - 연산자와 피연산자 - 분기문, 조건문 그리고 반복문

제 03강 - 공통 코드 패턴, 반복 프로그램

제 04강 - 기능을 통한 분해 및 추상화, 재귀 소개

제 05강 - 부동 소수점, 계통적 명세화, 루트 찾기

제 06강 - 이분법, 뉴턴/랩슨, 그리고 리스트 소개

제 07강 - 리스트와 가변성, 딕셔너리, 의사코드, 그리고 효율성 소개

제 08강 - 복잡성 - 로그, 선형, 이차 방정식, 지수 연산 알고리즘

제 09강 - 이진 탐색, 버블 그리고 분류 선택

제 10강 - 분할 정복 방법, 합병 정렬, 예외

제 11강 - 테스트와 디버깅

제 12강 - 디버깅 추가 강의, 배낭 문제, 동적 프로그래밍 소개

제 13강 - 동적 프로그래밍 - Overlapping subproblems, Optimal substructure

제 14강 - 배낭 문제 분석, 객체 지향 프로그래밍 소개

제 15강 - 추상 데이터 타입, 클래스와 메소드

제 16강 - 캡슐화, 상속, 쉐도잉

제 17강 - 연산 모델 - 랜덤워크 시뮬레이션

제 18강 - 시물레이션 결과 제시, Pylab, Plotting

제 19강 - 편향된 랜덤워크, 배포

제 20강 - 몬테카를로(Monte Carlo) 시뮬레이션, 추정 파이

제 21강 - 시뮬레이션 결과 검증, 곡선 적합, 선형 회귀

제 22강 - 일반, 균등 그리고 지수 분포 - 통계의 오류

제 23강 - 주식 시장 시뮬레이션

제 24강 - 과정 개요 - 컴퓨터 과학자들은 무엇을 하나요?