기업이 고객에 대한 복잡한 데이터를 수집함에 따라 이를 유용한 정보로 전환할 전문가에 대한 수요가 계속 증가하고 있습니다. 데이터 과학, 비즈니스 인텔리전스 또는 마케팅 분야에서 고임금 직업을 꿈꾸고 있다면 빅 데이터에서 패턴을 해독하고 그 결과를 동료와 고객에게 시각적으로 나타내는 방법을 배워야 합니다.
통계 분석을 위한 Python과 같은 프로그래밍 언어에 대한 능숙도는 그러한 역할을 획득하고 경력을 발전시키는 데 중요한 단계입니다. 리소스, 라이브러리, 기본 단계를 포함하여 통계 분석을 위한 Python 학습에 대해 알아야 할 모든 내용을 알아보려면 계속 읽으십시오.
파이썬이란 무엇입니까?
Python은 세계에서 가장 빠르게 성장하는 프로그래밍 언어이며 몇 가지 예를 들면 데이터 과학자, 수학자 및 소프트웨어 엔지니어 사이에서 인기가 있습니다. 영어와 같은 단순한 문법을 가지고 있어 배우기 쉬운 사용자 친화적인 코딩 언어입니다.
Python은 또한 반복 작업 자동화, 데이터 분석, 데이터 시각화 생성, 회계 및 앱 개발과 같은 많은 응용 프로그램이 있는 다목적 언어입니다. Python을 사용하면 비즈니스의 다양한 측면에서 효율성이 증가하므로 Python의 단순성과 다용성은 고용주 사이에서 수요가 많은 기술이 되었습니다.
통계 분석에서 Python은 무엇에 사용됩니까?
Python은 통계 데이터 분석을 위한 중요한 도구입니다. 중심 경향 측정과 같은 기술 통계를 사용하여 데이터 세트를 설명하고 요약하는 데 사용할 수 있습니다. 여기에는 중앙값, 평균, 모드 및 정규 분포가 포함됩니다. 기술 통계는 또한 표준 편차, 표본 분산 및 표본 왜도와 같은 변동성의 측도를 식별합니다.
Python은 또한 데이터 과학자가 데이터에서 결론을 도출하고 예측을 할 수 있는 추론 통계를 실행하는 데 사용할 수 있습니다. 일반적으로 전체 모집단에서 정보를 수집하는 것은 불가능하므로 연구자들은 관심 모집단에 대해 추론하기 위해 무작위 샘플에 대한 통계 테스트를 실행합니다.
통계, NumPy 및 Pandas와 같은 여러 Python 라이브러리에는 통계 테스트 배열을 계산하기 위해 설치할 수 있는 재사용 가능한 Python 코드 비트가 포함되어 있습니다. 이러한 코드 모듈을 사용하면 처음부터 모든 코드를 작성할 필요 없이 데이터 세트에 다양한 유형의 통계 분석을 적용할 수 있습니다.
통계 분석을 위해 Python을 배우는 데 얼마나 걸립니까?
Python의 기초를 배우는 데 최소 3개월이 걸릴 수 있습니다. 그러나 그것은 당신이 기꺼이 얼마나 많은 노력을 기울일 것인지에 달려 있습니다. 처음에는 매주 약 10시간을 바쳐야 할 수도 있습니다. 고급 주제로 더 깊이 들어가려면 더 많은 시간을 할애해야 합니다.
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어려운 부분은 각 라이브러리를 마스터하는 데 몇 주가 걸릴 수 있기 때문에 Python 라이브러리를 사용하는 방법을 배우는 것일 수 있습니다. 적절한 지도를 받으면 더 빨리 배울 수 있습니다. 코딩 부트캠프와 같은 구조화된 학습 환경에서는 약 13주 이내에 고급 Python 주제를 배울 수 있습니다. 온라인 과정과 같은 비지도 접근 방식을 선택하면 시간이 더 걸릴 수 있습니다.
통계 분석을 위해 Python을 배워야 하는 이유
데이터 분석가 또는 데이터 과학자라면 통계 분석을 위해 Python을 배워야 합니다. Python은 가장 다재다능한 프로그래밍 언어 중 하나이며 통계 모델을 만드는 동안 유용할 수 있습니다. 다음은 통계 분석을 위해 Python을 배워야 하는 몇 가지 주요 이유입니다.
Python은 배우기 쉽습니다
Python의 가장 인기 있는 장점은 배우기 쉽다는 것입니다. 프로그래밍 언어는 간단하고 직관적이며 이러한 요소로 인해 코드 줄에 얽매이지 않고 빠르게 작업하려는 사람들에게 매력적입니다.
또한 Python은 C++, Java 또는 R과 같은 프로그래밍 언어에 비해 읽기 쉽고 학습 곡선이 얕습니다. 이러한 다른 프로그래밍 언어를 실행하려면 고급 설정이 필요합니다.
훌륭한 커뮤니티
대규모 커뮤니티를 갖는 것은 프로그래밍 언어가 자랑할 수 있는 최고의 기능 중 하나입니다. 커뮤니티가 크면 항상 다른 사람들의 지원을 쉽게 받을 수 있습니다. Python에는 지역 모임, 포럼 및 오픈 소스 커뮤니티를 개최하는 훌륭한 커뮤니티가 있습니다.
이 기능은 프로젝트에서 작업하는 동안 직면하는 문제나 장애물에 대한 설명이 필요할 때 유용합니다. 개발자와 데이터 과학자를 위한 일반 포럼에서도 Python은 많은 언급과 질문을 받습니다. 그러한 포럼 중 하나는 사람들이 프로그래밍 질문을 게시하여 다른 사람들이 정보를 제공하고 안내하는 데 도움을 줄 수 있는 스택 오버플로입니다.
광범위한 지원 라이브러리
통계 분석에 Python을 사용하는 또 다른 이유는 다양한 작업을 위한 광범위한 라이브러리입니다. 이 기능만으로도 Python은 다른 프로그래밍 언어와 구별됩니다. 라이브러리는 기본적으로 매번 새로 코딩할 필요 없이 작업을 더 쉽게 완료할 수 있도록 하는 기본 제공 도구 및 기능입니다. 일부 공통 라이브러리에는 Pandas, NumPy, SciPy 및 Matplotlib가 있습니다.
경력 기회 및 직업 성장
점점 더 많은 회사가 비즈니스 성장을 달성하기 위해 데이터를 사용하는 것의 중요성을 이해함에 따라 통계 분석 및 데이터 분석을 위한 Python 기술을 갖춘 사람들이 필요하며 연간 $100,000 이상의 높은 급여를 받습니다. Python은 대기업과 데이터 과학자 모두가 선택하는 프로그래밍 언어입니다.
통계 분석을 위해 Python을 어떻게 배울 수 있습니까?
통계 분석을 위해 Python을 배우는 데에는 많은 옵션이 있습니다. 코딩 부트캠프에 등록하거나 온라인 과정을 수강하거나 책을 읽는 것과 같은 간단한 작업을 선택할 수 있습니다. 당신을 위한 최선의 선택은 당신의 목표가 무엇이며 당신이 배우는 것을 얼마나 잘 동화하느냐에 달려 있습니다.
코딩 부트캠프
Python을 배우는 가장 좋은 방법 중 하나는 코딩 부트캠프에 참석하는 것입니다. 이 교육의 가장 좋은 점은 통계 분석이나 다른 영역에서 Python을 전문적으로 사용할 수 있도록 준비한다는 것입니다. 프로그램은 종종 짧고 유연하지만 집중적입니다. 이렇게 하면 몇 달 안에 필요한 모든 것을 배우고 Python을 전문적으로 사용할 준비가 됩니다.
최고의 Python 부트캠프는 실습 학습 및 짝 프로그래밍과 같은 고유한 기능으로 비용 효율적인 학습 방법을 제공합니다. 이를 통해 학생들은 배운 내용을 연습하면서 포트폴리오를 구축할 수 있습니다.
온라인 과정
온라인 과정은 통계 분석을 위해 Python을 배우는 데 도움이 될 수 있습니다. 이것은 독립적으로 자신의 속도로 학습하기를 원하는 일부 사람들을 위한 옵션일 수 있습니다. 일부 인기 있는 온라인 코스 제공업체에는 Udemy, Coursera, edX 및 Udacity가 있습니다. 일반적으로 온라인 과정은 비용이 저렴하며 많은 사람들이 자습을 합니다.
도서
전자책이나 하드 카피를 읽는 것을 좋아하는 열렬한 독자라면 통계 분석을 위해 Python을 배울 수도 있습니다. 이 프로세스에 대한 많은 책이 있으며 대부분은 구조화되어 있습니다. 더 고급 영역으로 분기하기 전에 기본부터 시작합니다. 책은 선형 회귀 분석, 생존 분석 및 베이지안 통계와 같은 주제를 탐색할 수 있는 훌륭한 대안입니다.
책은 재미있지만 몇 가지 단점이 있습니다. 책은 특히 컴퓨터 과학 및 프로그래밍과 같이 빠르게 발전하는 분야에서 빠르게 구식이 될 수 있습니다. 위에 나열된 다른 학습 옵션을 사용하여 통계 분석 중에 작업을 더 쉽게 할 수 있는 최신 교육을 받는 것이 더 안전할 수 있습니다.
통계 분석 라이브러리를 위한 최고의 Python
Python 라이브러리에는 다른 프로젝트에서 작업하는 동안 편리하게 사용할 수 있는 재사용 가능한 코드 덩어리가 포함되어 있습니다. 통계 분석을 위한 표준 라이브러리로는 Pandas, SciPy, NumPy, TensorFlow 및 scikit-learn이 있습니다.
- 넘파이 . 이 패키지에는 통계 분석 작업 및 데이터 시각화를 용이하게 하는 NumPy 배열이 포함되어 있습니다.
- SciPy . SciPy는 과학 컴퓨팅을 위한 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. NumPy를 기반으로 하며 다양한 응용 프로그램에 대해 배경에 관계 없이 프로그래머가 사용할 수 있는 알고리즘과 데이터 구조를 포함합니다.
- 판다 . Pandas는 쉽고 빠른 데이터 조작, 분석 및 시각화에 탁월한 또 다른 오픈 소스 Python 라이브러리입니다.
- scikit-learn . scikit-learn은 로지스틱 회귀, 선형 회귀 및 선형 모델과 같은 기계 학습을 위한 예측 통계 분석 도구를 제공합니다.
- 텐서플로 . 이 도구는 사용자가 다양한 레이어와 데이터 흐름 그래프를 사용하여 대규모 신경망을 개발하는 데 도움이 되기 때문에 AI 라이브러리로 간주됩니다. 데이터를 분류, 예측, 인식, 발견 및 생성하는 데 효율적입니다.
이러한 라이브러리는 통계 분석을 위해 Python을 사용할 때 작업을 더 쉽게 만듭니다. 특정 통계 분석 작업을 완료하는 데 필요한 Python 모듈을 설치하는 방법을 배우는 데 몇 분 밖에 걸리지 않습니다.
통계 분석을 위한 Python 학습 방법:단계별 가이드
Python은 배우기 쉽지만 올바른 방법으로 배우지 않으면 어려울 수 있습니다. 선택한 학습 방법에 관계없이 프로그래밍 언어의 모든 측면과 통계 분석에 적용하는 방법을 배우기 위해 따라야 하는 몇 가지 패턴이 있습니다. 다음은 학습하는 동안 따라야 할 몇 가지 단계입니다.
파이썬 기초 학습
이 과정의 첫 번째이자 가장 중요한 단계는 Python의 핵심 구성 요소를 배우는 것입니다. 온라인 입문 과정이나 코딩 부트캠프에 참석하는 등 다양한 방법으로 이를 수행할 수 있습니다. 일관성은 새로운 프로그래밍 언어를 배울 때 중요하므로 하루에 몇 시간씩 배우도록 하십시오.
통계 분석의 기초 학습
다음 단계는 통계 및 데이터 분석에 대해 배우는 것입니다. 온라인 통계 개론 과정을 수강하면 이를 수행할 수 있습니다. 표준 편차, 로지스틱 회귀, 선형 관계 및 상관 계수와 같은 다양한 분석 방법과 용어를 이해하는 것이 중요하므로 데이터 세트에 올바른 분석 방법을 적용할 수 있습니다.
실습
실습은 새로운 기술을 마스터하는 데 필수적입니다. Kaggle과 같은 온라인 리소스는 연습할 수 있는 수만 개의 공개 데이터 세트를 제공합니다. 도중에 막히면 작업을 공유하고 피드백을 얻을 수 있는 Python 포럼이 많이 있습니다. 또한 전문가가 특정 데이터 세트에 대한 통계 분석을 수행하여 프로세스에서 학습한 방법을 살펴볼 수도 있습니다.
배운 사람들과 함께 하세요
혼자 연습하는 것이 도움이 되지만, 배우고 있는 다른 사람들과 협력하면 더 빨리 동화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다른 학습자를 찾아 매주 합류하여 함께 프로젝트를 수행할 수 있습니다. 이렇게 하면 도중에 배운 트릭을 공유할 수 있습니다. 내 지역의 모임이나 지역 행사를 검색할 수 있습니다. 이것은 귀하와 같은 다른 학습자와 연결하는 데 도움이 될 것입니다.
다양한 오픈 소스 프로젝트에 기여
인터넷에는 Python에 대한 많은 오픈 소스 프로젝트가 있습니다. 오픈 소스 프로젝트에 기여함으로써 이 프로그래밍 언어를 마스터할 수 있습니다. 이 모델에서 소프트웨어 소스 코드는 대중에게 공개되는 경우가 많으며 누구나 기여하고 협업할 수 있습니다.
회사는 또한 귀하가 기여할 수 있는 오픈 소스 프로젝트를 게시합니다. 이 회사의 엔지니어가 작성한 코드로 작업하기만 하면 됩니다. 이것은 귀중한 학습 경험을 만드는 훌륭한 방법입니다. 가장 좋은 점은 이러한 프로젝트를 포트폴리오에 추가하고 기술을 강조할 수 있다는 것입니다.
통계 분석을 위한 Python 학습 시작
Python은 다양성 때문에 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 데이터 분석에서 소프트웨어 개발, 심지어 로봇에 이르기까지 다양한 산업에서 유용합니다. 몇 개월 만에 통계 분석을 위한 Python을 배우고 데이터 분석가 또는 데이터 과학자가 될 수 있습니다. 위에 나열된 단계를 따르면 정보를 더 쉽게 배우고 유지할 수 있습니다.
통계 분석을 위한 Python FAQ
Python에서 변수란 무엇입니까?
변수를 사용하면 개체를 참조할 수 있습니다. 객체에 변수를 할당하면 변수를 사용하여 해당 객체를 참조할 수 있습니다. 변수와 관련하여 변수와 연속 변수 간의 관계를 포함하여 탐색해야 하는 몇 가지 주제가 있습니다. 종속변수와 범주형 변수가 무엇인지 알아야 합니다.
Python에서 통계에 사용되는 라이브러리는 무엇입니까?
통계 분석에 Python을 적용할 때 사용할 수 있는 많은 표준 및 타사 라이브러리가 있습니다. 가장 중요한 것은 Pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn 및 TensorFlow입니다.
데이터 과학을 위한 Python의 주요 주제는 무엇입니까?
데이터 과학용 Python을 배우고 싶다면 탐색해야 할 주요 주제는 추론 통계, 베이지안 방법, 확률 분포 및 기계 학습을 위한 통계입니다.
Python은 통계에 유용합니까?
예, Python에는 통계 분석에 많은 응용 프로그램이 있습니다. 중앙값, 평균, 모드 및 정규 분포와 같은 중심 경향 측정을 사용하여 데이터 세트를 설명하고 요약하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 표준 편차, 표본 분산 및 표본 왜도를 식별하는 데 유용합니다.