Python에 대한 지식은 다양한 데이터 과학 직업에 대한 귀중한 후보자가 될 수 있습니다. 데이터 과학을 위한 Python을 배울 계획이라면 이 기사가 적합합니다. 데이터 과학을 위한 Python의 일반적인 사용, 이 프로그래밍 언어를 마스터하는 데 필요한 단계, 여정 중에 필요한 리소스를 소개합니다. 시작하겠습니다.
파이썬이란 무엇입니까?
Python은 범용 프로그래밍 언어입니다. 해석되고 객체 지향적이고 동적입니다. 신속한 애플리케이션 개발을 위해 개발자에게 매력적인 한 가지 기능은 높은 수준의 내장 데이터 구조입니다.
다재다능하기 때문에 Python은 모든 종류의 데이터, 코딩, 심지어 수학적 계산에도 사용할 수 있습니다. 이것은 웹 개발에만 사용되는 Java와 반대입니다. Python의 구문은 간단하고 읽기 쉽기 때문에 신규 데이터 과학자와 전문 데이터 과학자 모두 쉽게 배우고 사용할 수 있습니다.
데이터 과학에서 Python은 무엇에 사용됩니까?
Python은 데이터 과학자들이 데이터 정리, 조작, 시각화, 통계 및 예측 모델 구축에 사용합니다. 내장 라이브러리를 사용하면 코딩할 필요 없이 통계 데이터 분석을 더 쉽게 수행할 수 있습니다. Matplotlib, Pandas 및 NumPy와 같은 라이브러리를 사용하면 데이터 정리, 분석 및 시각화를 보다 쉽고 효율적으로 수행할 수 있습니다.
데이터 과학에 Python을 사용하는 주요 이점 중 하나는 누구나 무료로 액세스할 수 있는 오픈 소스 특성입니다. Python은 데이터 과학자들 사이에서 상당히 인기가 있으며 개발자와 데이터 과학자로 구성된 강력한 온라인 커뮤니티의 지원을 받습니다.
데이터 과학용 Python을 배우는 데 얼마나 걸립니까?
초보자가 데이터 과학을 위한 Python의 기초를 배우는 데 평균 일주일에서 3개월이 걸립니다. Python은 구문이 영어로 작성된 객체 지향 프로그래밍 언어이기 때문에 다른 프로그래밍 언어에 비해 학습 시간이 짧습니다.
Python을 배울 수 있는 무료 온라인 리소스가 많이 있습니다. 필요와 가용성에 따라 몇 주에서 몇 달까지 지속될 수 있는 구조화된 학습 프로세스를 위한 온라인 코딩 부트캠프를 신청할 수도 있습니다.
데이터 과학을 위해 Python을 배워야 하는 이유
데이터 과학자가 되고 싶다면 원활한 워크플로우를 원하고 다른 데이터 과학자와도 협업하고 싶을 것입니다. 따라서 학습하기에 충분히 간단하고 복잡한 데이터 분석을 처리하고 기계 학습 알고리즘도 구축할 수 있을 만큼 정교한 프로그래밍 언어가 필요합니다. 다음은 데이터 과학을 위해 Python을 배워야 하는 몇 가지 이유입니다.
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배우기 쉽습니다
Python의 학습 곡선은 대부분 단순성 때문에 얕습니다. 컴퓨터 과학 배경이 부족하고 프로그래밍에 대한 사전 경험이 없는 데이터 과학자가 있습니다. Python 구문은 이해하기 쉽고 빠르게 배울 수 있기 때문에 대부분의 새로운 데이터 과학자와 경험 많은 데이터 과학자가 선택하는 프로그래밍 언어입니다.
사용 가능한 무료 온라인 리소스가 있습니다
Python을 배울 수 있는 온라인 리소스가 많이 있습니다. 무료 온라인 학습 리소스를 제공하는 데이터 과학 커뮤니티가 성장하고 있습니다. 또한 모든 질문에 대한 답변을 얻을 수 있는 활성 포럼이 많이 있습니다.
많은 고용주가 요구하는 사항
대부분의 데이터 과학 작업은 이제 Python 기술을 최고 요구 사항으로 나열합니다. 실제로 General Assembly의 데이터 과학 강사인 Jeff Hale는 상위 구인 사이트에 나열된 데이터 과학 작업에 필요한 가장 수요가 많은 기술 능력을 분석한 결과 다음과 같은 결과가 나타났습니다. 데이터 과학 작업의 75%는 Python 프로그래밍 기술이 필요합니다.
데이터 과학용 Python을 어떻게 배울 수 있습니까?
데이터 과학을 위한 Python 학습을 시작할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다. 귀하에게 적합한 선택은 귀하의 필요와 가용성에 달려 있습니다. 다음은 데이터 과학용 Python을 배우는 가장 일반적인 방법입니다.
코딩 부트캠프
코딩 부트캠프는 몇 주에서 몇 달까지 지속될 수 있는 구조화된 몰입형 프로그램을 제공합니다. 부트캠프 프로그램에서는 많은 실용적인 프로젝트를 수행하고 실무 경험을 쌓게 됩니다. 많은 부트캠프 제공업체는 프로그래밍 기술을 향상시키기 위해 일대일 코칭을 제공하기도 합니다. 데이터 과학을 위한 코딩 부트캠프는 데이터 과학 구직자들에게 꽤 인기가 있습니다.
온라인 과정
Python 프로그래밍 교육 과정을 수강할 수 있는 여러 온라인 플랫폼이 있습니다. 그들은 파이썬의 기초뿐만 아니라 고급 개념과 실습을 소개할 것입니다. 그러나 부트캠프와 달리 이러한 과정의 대부분은 구조화되지 않고 자기 주도적으로 진행되기 때문에 강사나 동료 커뮤니티에 지원하지 못할 수 있습니다.
도서
Python은 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 상위에 랭크되어 있습니다. 전통적인 서점과 온라인 서점에서 Python을 배우는 방법에 대한 여러 책을 찾을 수 있습니다. 이 옵션은 자신의 속도에 맞춰 학습을 진행하고 자신의 학습 과정을 편안하게 구성하는 것을 선호하는 학생에게 이상적입니다.
데이터 과학 라이브러리를 위한 최고의 Python
Python 라이브러리는 코드를 처음부터 작성할 필요가 없도록 하는 함수 세트입니다. 데이터 시각화, 정리, 조작 또는 통계 모델 구축과 관련하여 도움이 필요한 경우 이러한 작업을 쉽게 수행할 수 있는 리소스를 갖춘 다양한 라이브러리가 있습니다. 다음은 데이터 과학에서 가장 많이 사용되는 라이브러리입니다.
- 판다. Pandas 라이브러리는 데이터 정리 및 조작과 통계 분석에 사용됩니다. Python 생태계에서 가장 인기 있는 라이브러리 중 하나입니다.
- 매트플롯립. Matplotlib는 차트 및 그래프 생성에 사용되는 데이터 시각화 라이브러리입니다. 산점도, 상자 그림, 막대 차트 및 선 그래프를 만드는 데 사용할 수 있습니다.
- 넘파이. NumPy 또는 Numerical Python은 고밀도 데이터 버퍼에서 작업하는 데 사용됩니다. 다차원 배열 및 행렬에 대한 과학적 계산 및 수학 연산에 사용됩니다.
- 통계 모델. 이 Python 모듈은 다양한 통계 모델을 추정하고 로지스틱 회귀, 선형 회귀, 일반화 선형 모델, 시계열 및 데이터 탐색과 같은 통계 테스트를 수행하기 위한 클래스와 함수를 제공합니다.
- 사이피. 이것은 과학 및 기술 컴퓨팅 모두에 사용되는 Python의 오픈 소스 라이브러리입니다. 여기에는 최적화 모듈, 통합, 선형 대수학, 신호 및 이미지 처리, 보간 및 특수 기능이 포함됩니다.
일반적인 데이터 분석 작업에 사용할 수 있는 다른 많은 Python 라이브러리가 있습니다. 사실, 그 중 많은 수가 오픈 소스입니다.
데이터 과학을 위한 Python 학습 방법:단계별 가이드
Python은 데이터 과학자가 모델을 검색, 정리, 시각화 및 구축하는 데 사용되며 애플리케이션 개발에는 사용되지 않습니다. 따라서 작업과 관련된 라이브러리 및 모듈을 사용하는 방법에 중점을 두어야 합니다. 이 기사의 나머지 부분에서는 데이터 과학을 위한 Python을 배우는 방법에 대한 단계별 가이드를 제공합니다.
1단계 – Python 설치
학습 여정의 첫 번째 단계는 Python 소프트웨어를 컴퓨터에 직접 설치하는 것입니다. 이를 통해 새로운 기술을 습득할 때 시험에 응시할 수 있는 환경을 제공하고 수행함으로써 학습할 수 있습니다. Python은 오픈 소스이므로 해당 웹사이트로 바로 이동하여 운영 체제에 맞는 올바른 버전을 다운로드할 수 있습니다.
2단계 – 프로그래밍 환경 구성
프로그래밍 환경은 텍스트 편집기와 Python 런타임 구현을 결합합니다. 런타임 구현이 코드 실행 방법을 제공하는 동안 코드 행은 텍스트 편집기에서 작성됩니다. 메모장을 텍스트 편집기로 사용하거나 통합 테스트 러너, 구문 검사기 및 코드 하이라이터가 있는 보다 정교한 통합 개발 환경(IDE)을 사용할 수 있습니다.
설치할 수 있는 IDE는 다양하지만 가장 일반적인 것은 PyCharm입니다. PyCharm은 오픈 소스 및 무료 IDE입니다. PyCharm을 다운로드했으면 설치 지침에 따라 설치합니다. 모든 주요 운영 체제와 호환됩니다.
3단계 – Python 기초 학습
다음 단계는 기본 Python 개념과 명령에 익숙해지는 것입니다. 튜플, 집합, 문자열, 목록, 사전과 같은 다양한 기본 함수와 데이터 구조와 다양한 라이브러리에 대해 배워야 합니다.
4단계 – 데이터 조작을 위한 기본 라이브러리 사용 방법 배우기
Pandas와 NumPy는 탐색적 데이터 분석에 가장 일반적으로 사용되는 라이브러리입니다. Pandas는 NumPy의 확장이므로 NumPy로 시작하는 것이 좋습니다. Numpy를 사용하면 대부분의 기계 학습 알고리즘의 기본 데이터 구조인 고도로 최적화된 다차원 배열에서 작업할 수 있습니다.
다음으로 판다를 배웁니다. 이는 대부분의 데이터 과학자가 데이터 분석의 첫 번째이자 가장 중요한 단계인 데이터 정리 또는 데이터 랭글링을 수행하는 데 많은 시간을 할애하기 때문에 유용합니다.
5단계 – 고급 개념으로 이동
기본 사항을 다루고 Python 환경이 작동하면 데이터 과학 전문가로서의 여정에 유용할 고급 개념으로 넘어갈 수 있습니다.
조건문, 데이터 시각화, 통계 연산, 기계 학습 및 데이터베이스 작업과 같은 주요 개념에 대해 학습하십시오. 이론을 학습할 뿐만 아니라 실습을 통해 지식을 확고히 하십시오. 그러면 자신감이 생기고 나중에 포트폴리오에 추가할 수 있는 작품을 만드는 데 도움이 됩니다.
지금 바로 데이터 과학을 위한 Python 학습 시작
Python은 배우기 쉽고 몇 시간 만에 기본 사항을 이해할 수 있습니다. 간단하고 인기 있는 언어이므로 짧은 시간 내에 실행에 착수하는 데 도움이 되는 많은 온라인 리소스가 있습니다.
코딩 부트캠프는 데이터 과학 직업을 위해 Python을 배울 수 있는 좋은 방법입니다. Bootcamp 프로그램은 취업 시장에서 성공하는 데 도움이 되도록 설계된 지원 환경뿐만 아니라 수요가 많은 기술을 제공합니다.
데이터 과학용 Python 학습 FAQ
데이터 분석가에게 필요한 Python 기술은 무엇입니까?
사전, 목록, 집합 및 튜플과 같은 기본 제공 데이터 유형을 깊이 이해하는 것이 좋습니다. 또한 데이터 분석가로서의 꿈의 직업을 얻으려면 Pandas 데이터 프레임 및 NumPy 배열에 대한 프로그래밍 경험이 있어야 합니다.
항상 필수 요구 사항은 아니지만 데이터 과학 경력에는 일반적으로 Python에 대한 최소한의 기본 지식이 필요합니다. Python을 배우면 특히 기계 학습, 비지도 학습, 신경망 및 딥 러닝과 같은 하위 분야에서 데이터 과학 작업에 지원할 때 확실히 유리합니다.
선택한 학습 경로에 따라 Python의 기초를 배우는 데 몇 주에서 1년이 걸릴 수 있습니다. 부트캠프는 필수 Python 기술을 빠르고 효과적으로 습득할 수 있는 훌륭한 대안입니다. 부트캠프 커리큘럼은 실습 학습을 기반으로 하며 학생이 직장에 합류하는 데 필요한 실용적인 경험을 얻을 수 있도록 돕는 데 중점을 둡니다.
Python 기술을 보유하면 데이터 과학 작업에 지원할 때 확실히 유리할 수 있습니다. 잠재적 고용주는 프로그래밍 기술을 갖춘 후보자를 선호하는 경향이 있으며 이러한 경향은 앞으로도 계속될 것입니다.