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강의 소개

수업 운영 포맷 (매주 공통)

강의 파트: 개념/원리 설명, 예제 해설, 체크 질문
실습 파트: 필수 과제(기본) + 확장 과제(기초 경험자) + 도전 과제(선택)
주차별 실습 문제: 문제 3~4개 + 힌트 주석 시작 코드 제공
주차별 제출물: 실행 코드, 검증 로그(또는 체크리스트), 해석 문장 2~3줄

15주 학습 순서

주차	주제	핵심 역량	필수 실습	확장 실습(선택)
1주차	오리엔테이션 / 강의 소개	수업 목표 이해, 공학 문제 정의	과목 맥락 정리 + 실습 규칙	입력/출력/오류를 포함한 미니 코드 완성
2주차	변수 및 연산자	수치 계산, 타입 이해	기본 계산기 코드 작성	단위 변환 포함 계산식을 함수로 분리
3주차	조건문	if / elif / else 의사결정	센서 상태 분기	경계값 테스트 케이스 확장
4주차	반복문	for / while 반복 제어	데이터 반복 처리 + 무한루프 방지	max_steps 가드 포함 탐색 루프 작성
5주차	함수와 입출력 통합	함수 분해, 텍스트/CSV/JSON 출력	미니 결과 정리 자동화	I/O 실패 케이스를 포함한 재검증 루틴 작성
6주차	자료구조 기초	list/dict/tuple/set 활용	측정 데이터 정리	자료구조 선택 근거를 문장으로 설명
7주차	문자열과 데이터 파싱	문자열 메서드, 파싱 파이프라인	로그 파싱 + 타입 변환	실패 데이터 누적/분류 자동화
8주차	중간고사(1차)	1~7주 통합 평가	코드 + 해석 평가	변형 문제 1개를 제한시간 내 해결
9주차	함수 리팩토링과 테스트	코드 분해/재사용, assert 검증	함수 추출 + 동작 보호	리팩토링 전/후 결과 자동 비교
10주차	행렬과 벡터 기초	shape, 벡터, 행렬, 행렬곱 이해	인터랙티브로 벡터 덧셈·행렬곱·선형변환 해석	NumPy `*`/`@` 차이와 shape 조건 설명
11주차	NumPy 기초 입문	ndarray, shape, indexing, axis, broadcasting	2D 센서 배열 처리 + shape 검증	broadcasting/axis 결과를 해석 문장으로 설명
12주차	데이터 시각화	공학 그래프 설계와 오해 방지	축/단위/고정 조건/해석 한계가 있는 그래프 설계안 작성	동일 데이터 다중 시각화와 숨은 변수 점검
13주차	실용 알고리즘과 데이터 활용	카운팅/정렬/탐색 패턴	센서 로그 집계와 우선순위 정렬	입력 규모 변화에 따른 실행시간 비교
14주차	통합 코드 워크스루	데이터 생성·처리·검증·출력·시각화 통합 흐름 읽기	센서 데이터 파이프라인 흐름 추적	각 단계 assert 검증과 해석 문장 확인
15주차	기말 통합 문제 해결	기말 통합 흐름 완주 + 제출 전 검증	코드 + 해석 종합	통합 파이프라인 안정성 체크리스트 완주

주차별 페이지

주차별 페이지 모음 1~15주 상세 페이지(학습목표, 예제, 실습 문제, 체크리스트)

실습 콘솔 학생용 빈 Python 콘솔

Debug Labs 앱으로 여는 line-by-line 설명용 디버거