6. 자료의 후처리 및 기타

6-1. 자료 분포의 시각화
6-1-1. 기본 막대그래프
6-1-2. 수평 막대그래프와 바이올린 플롯
6-1-3. 2차원 분포도
6-2. Numpy를 이용한 Filtering과 Interpolation
6-2-1. Filtering Time Series
6-2-2. Grid Interpolation
6-3. 다중 동시 작업(기초)

7. 기상레이더 자료 분석을 위한 시각화

7-1. 기상레이더 자료 읽기
7-1-1. 레이더 강수량 자료 읽기
7-1-2. 레이더 바람장 자료 읽기
7-1-3. 레이더 반사도 합성장 자료 읽기
7-2. 좌표변환 하기
7-3. 사용자 정의 색상표 만들기
7-4. 레이더 자료 표출하기
7-4-1. 레이더 자료 지도상 표출하기
7-4-2. 레이더 자료 연직 단면도 표출하기

8. 해양: 해수면 온도를 이용한 통계 분석

8-1. Heatmap
8-2. Trend/Detrend
8-3. Correlation & Regression
8-4. 유효 자유도(effective degree of freedom) 개념을 이용한 유의성 검증
8-5. EOF(Empirical Orthogonal Function)

9. GRIB 자료의 활용

9-1. GRIB 자료 활용을 위한 준비
9-1-1. Wgrib 및 pygrib 라이브러리 설치
9-1-2. GRIB 파일 다운로드
9-1-3. GRIB 파일 헤더 확인하기
9-1-4. 간단한 GRIB 파일 병합 및 추출
9-1-5. GRIB 파일 NetCDF 파일로 변환
9-2. 파이썬을 이용하여 GRIB 자료 불러오고 저장하기
9-2-1. GRIB 자료 불러오기
9-2-2. Pygrib의 유용한 메소드
9-2-3. GRIB 자료 저장

10. 웹 크롤링을 활용한 자료 수집 및 활용

10-1. 웹 크롤링에 대한 간단한 이해
10-1-1. 웹 크롤링(web crawling)이란?
10-1-2. 간단한 크롤링 연습
10-1-3. 파이썬에서 웹 크롤링 연습
10-2. 웹 크롤링을 이용한 OMPS 자료 수집
10-3. OMPS 오존전량 자료 전처리 및 활용