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+title: 배우기
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+**공식 NumPy 문서**는 [numpy.org/doc/stable](https://numpy.org/doc/stable)에 있습니다.
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+아래는 NumPy 기여자들이 개발하고 커뮤니티에서 승인한 자기 학습 및 교육 자원들을 선별한 컬렉션입니다.
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+## 초심자
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+내외적으로 NumPy에 대한 정보가 많이 있습니다. 처음 시작하는 경우 다음 자료들을 강력히 추천합니다:
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+<i class="fas fa-chalkboard"></i> **튜토리얼**
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+* [NumPy 빠른 시작 튜토리얼](https://numpy.org/devdocs/user/quickstart.html)
+* [NumPy 튜토리얼](https://numpy.org/numpy-tutorials) - NumPy 문서 팀에서 개발 및 유지보수하는 Jupyter 노트북 형식의 튜토리얼 및 교육 자료 모음입니다. 만약 추가하고 싶은 내용이 생기는 경우 [numpy-tutorials repository on GitHub](https://github.com/numpy/numpy-tutorials)를 확인해 주십시오.
+* [NumPy Illustrated: The Visual Guide to NumPy - *Lev Maximov 저*](https://betterprogramming.pub/3b1d4976de1d?sk=57b908a77aa44075a49293fa1631dd9b)
+* [SciPy Lectures](https://scipy-lectures.org/) - 여기서는 NumPy를 다루는 것 외에도 Python 생태계에 대하여 광범위한 소개를 볼 수 있습니다.
+* [NumPy: the absolute basics for beginners](https://numpy.org/devdocs/user/absolute_beginners.html)
+* [From Python to NumPy - *Nicolas P. Rougier 저*](https://github.com/rougier/numpy-tutorial)
+* [Stanford CS231 - *Justin Johnson 저*](http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/)
+* [NumPy User Guide](https://numpy.org/devdocs)
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+<i class="fas fa-book"></i> **도서**
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+* [Guide to NumPy - *Travis E. Oliphant 저*](http://web.mit.edu/dvp/Public/numpybook.pdf) 이건 2006년의 무료 버전 초판입니다. 최근 판(2015)은 [여기에서](https://www.barnesandnoble.com/w/guide-to-numpy-travis-e-oliphant-phd/1122853007) 볼 수 있습니다.
+* [From Python to NumPy - *Nicolas P. Rougier 저*](https://www.labri.fr/perso/nrougier/from-python-to-numpy/)
+* [Elegant SciPy - ](https://www.amazon.com/Elegant-SciPy-Art-Scientific-Python/dp/1491922877) *Juan Nunez-Iglesias, Stefan van der Walt, Harriet Dashnow 저*
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+"Python+SciPy" 주제에 관한 [Goodreads 목록](https://www.goodreads.com/shelf/show/python-scipy)도 확인해보시기를 권장합니다. 거기서 대부분의 책은 "SciPy 생태계"에 관한 것이며, 이 생태계의 핵심에는 NumPy가 포함되어 있습니다.
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+<i class="far fa-file-video"></i> **영상**
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+* [Introduction to Numerical Computing with NumPy - ](http://youtu.be/ZB7BZMhfPgk) *Alex Chabot-Leclerc 저*
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+## 숙련자
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+Indexing, Splitting, Stacking, 선형대수 등과 같은 NumPy의 개념을 더 잘 이해하러면 이 고급 자료들을 참조 해보세요.
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+<i class="fas fa-chalkboard"></i> **튜토리얼**
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+* [100 NumPy Exercises](http://www.labri.fr/perso/nrougier/teaching/numpy.100/index.html) *by Nicolas P. Rougier*
+* [An Introduction to NumPy and Scipy](https://engineering.ucsb.edu/~shell/che210d/numpy.pdf) *by M. Scott Shell*
+* [Numpy Medkits](http://mentat.za.net/numpy/numpy_advanced_slides/) *by Stéfan van der Walt*
+* [NumPy 튜토리얼](https://numpy.org/numpy-tutorials) - NumPy 문서 팀에서 개발 및 유지보수하는 Jupyter 노트북 형식의 튜토리얼 및 교육 자료 모음입니다. 만약 추가하고 싶은 내용이 생기는 경우 [numpy-tutorials repository on GitHub](https://github.com/numpy/numpy-tutorials)를 확인해 주십시오.
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+<i class="fas fa-book"></i> **도서**
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+* [Python Data Science Handbook](https://www.amazon.com/Python-Data-Science-Handbook-Essential/dp/1491912057) *by Jake Vanderplas*
+* [Python for Data Analysis](https://www.amazon.com/Python-Data-Analysis-Wrangling-IPython/dp/1491957662) *by Wes McKinney*
+* [Numerical Python: Scientific Computing and Data Science Applications with Numpy, SciPy, and Matplotlib](https://www.amazon.com/Numerical-Python-Scientific-Applications-Matplotlib/dp/1484242459) *by Robert Johansson*
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+<i class="far fa-file-video"></i> **영상**
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+* [Advanced NumPy - broadcasting rules, strides, and advanced indexing](https://www.youtube.com/watch?v=cYugp9IN1-Q) *by Juan Nunez-Iglesias*
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+## NumPy 이야기
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+* [The Future of NumPy Indexing](https://www.youtube.com/watch?v=o0EacbIbf58) *by Jaime Fernández* (2016)
+* [Evolution of Array Computing in Python](https://www.youtube.com/watch?v=HVLPJnvInzM&t=10s) *by Ralf Gommers* (2019)
+* [NumPy: what has changed and what is going to change?](https://www.youtube.com/watch?v=YFLVQFjRmPY) *by Matti Picus* (2019)
+* [Inside NumPy](https://www.youtube.com/watch?v=dBTJD_FDVjU) *by Ralf Gommers, Sebastian Berg, Matti Picus, Tyler Reddy, Stefan van der Walt, Charles Harris* (2019)
+* [Brief Review of Array Computing in Python](https://www.youtube.com/watch?v=f176j2g2eNc) *by Travis Oliphant* (2019)
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+## NumPy 인용하기
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+만약 당신의 연구에서 NumPy가 중요한 역할을 수행하였고 학술 간행물에서 출판하기 위해서는 [이 인용 정보](/citing-numpy)를 참조하세요.