오늘날 대부분의 프로그래머와 데이터 분석가는 Python을 사용합니다. 이 인기 있는 언어는 빅 데이터 및 분석 도구와 관련하여 사용자를 끊임없이 놀라게 합니다. 많은 데이터 분석가가 Python의 고급 기능을 사용하여 통계 분석을 수행하고 딥 러닝 모델을 만듭니다.
이 인기 있는 언어는 배우고자 하는 모든 사람이 쉽게 접근할 수 있습니다. 이 데이터 분석을 위한 Python 자습서에서는 이 프로그래밍 언어를 마스터하는 과정을 안내합니다. Python을 배워야 하는 가장 큰 이유와 사용 가능한 학습 옵션을 알려드립니다.
파이썬이란 무엇입니까?
Python은 범용 프로그래밍 언어입니다. 이 해석된 객체 지향 동적 언어는 전 세계 수백만 명의 데이터 과학자, 데이터 분석가, 교육자 및 재무 고문이 사용합니다. 높은 수준의 내장 데이터 구조는 신속한 애플리케이션 개발에 있어 매력적입니다.
이 언어는 광범위하고 활동적인 커뮤니티와 광범위한 리소스 및 라이브러리를 자랑합니다. Python을 사용하면 프로그래밍 플랫폼에서 기계 학습 및 데이터 과학과 같은 새로운 기술을 훨씬 쉽게 사용할 수 있습니다. 데이터 과학 응용 프로그램의 경우 Python을 사용하면 작업을 보다 쉽게 관리할 수 있습니다.
다재다능하기 때문에 전문가들은 모든 종류의 데이터와 모든 종류의 수학적 계산에 Python을 사용할 수 있습니다. Python 구문은 간단하므로 초보자든 전문 분석가든 쉽게 배우고 사용할 수 있습니다.
데이터 분석에서 Python은 무엇에 사용됩니까?
수많은 수학, 통계 및 과학 응용 프로그램을 통해 Python은 데이터 과학자들 사이에서 가장 인기 있는 언어 중 하나입니다. 데이터 분석에서 Python은 모델을 구축하고 데이터를 검색, 정리 및 시각화하는 데 사용할 수 있습니다.
또한 이 언어는 데이터 과학 및 데이터 분석 프로젝트에 적합한 다양한 라이브러리를 자랑합니다. 예를 들어 NumPy와 Pandas는 데이터 과학자와 데이터 분석가 사이에서 널리 사용되고 있습니다.
데이터 분석을 위해 Python을 배우는 데 얼마나 걸립니까?
데이터 분석을 위해 Python을 배우는 데 걸리는 시간에 대한 명확한 합의는 없습니다. 대부분의 사람들은 이 언어의 기초를 배우는 데 2~6개월이 걸린다는 데 동의할 것입니다. 그러나 가장 복잡한 라이브러리 중 일부를 마스터하는 데 몇 년이 걸릴 수 있습니다. 구체적으로 데이터 분석을 위한 Python 학습에 관해서는 일반적인 사용을 위한 Python 학습보다 시간이 훨씬 더 오래 걸린다고 가정할 수 있습니다.
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데이터 분석을 위해 Python을 배워야 하는 이유
Python은 데이터 과학 분야에서 배워야 할 핵심 언어 중 하나로 간주되며 Python 전문가에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 신속한 개선을 가능하게 하는 것 외에도 Python은 Fortran 또는 C로 작성된 고성능 알고리즘과 인터페이스할 수 있으므로 다른 응용 프로그램 중에서 데이터 마이닝 및 과학 컴퓨팅에 유용합니다.
다음은 데이터 과학자와 기계 학습 전문가 사이에서 Python이 인기 있는 5가지 주요 이유와 데이터 과학자가 되려면 Python을 배워야 하는 이유입니다.
쉬운 학습
초보자에게는 코딩이 겁나게 보일 수 있습니다. 그러나 파이썬은 예외입니다. C, C++, Java와 같은 더 복잡한 언어와 비교할 때 Python은 구문과 어휘가 직관적이므로 배우기가 상대적으로 쉽습니다.
비 코더는 무료 또는 저렴한 비용으로 Python을 배울 수 있습니다. 이해하기 쉽고 프로그래밍 무기고에 상당히 빠르게 추가할 수 있습니다. 요컨대, Python은 데이터 과학에 대한 쉬운 진입점을 제공합니다.
수많은 도구, 라이브러리 및 응용 프로그램
데이터 과학자의 주요 책임은 실제 세계에서 다양한 형태로 제공되는 데이터를 분석하는 것입니다. 데이터를 분석하고 모델링하기 전에 정리하고 변환해야 하며 Python은 이를 위한 훌륭한 도구입니다. 또한 Python 전문가는 데이터 랭글링 기술을 사용하여 원시 데이터를 분석에 적합하도록 조작합니다.
Python의 오픈 소스 라이브러리를 통해 데이터 과학자는 이러한 작업을 수행할 수 있습니다. Python에는 정기적으로 업데이트되는 많은 라이브러리가 있습니다. NumPy, Pandas 및 Matplotlib는 데이터 분석 및 시각화에 가장 적합한 것 중 하나입니다.
수학 공식을 적용하고, 통계 방정식을 실행하고, 데이터를 정리하는 데 익숙하다면 NumPy와 Pandas를 쉽게 배울 수 있습니다. 예를 들어 Python 모듈을 가져오는 방법을 배우는 데 몇 분 밖에 걸리지 않습니다. 특정 작업에 어떤 Python 모듈을 사용할지 궁금하면 Google에서 검색하십시오. 필요한 정보를 찾을 수 있습니다.
거대한 커뮤니티
Python은 데이터 분석가들 사이에서 매우 인기가 있습니다. 즉, 프로젝트 중에 문제가 발생할 경우 도움을 줄 수 있는 활발한 커뮤니티가 있습니다. 이 커뮤니티의 지원으로 이 언어와 가장 복잡한 라이브러리를 마스터할 수 있습니다.
인기 상승
데이터 분석에 입문하고 싶다면 Python을 조금이라도 몰라도 멀리 갈 수 없습니다. 많은 회사에서 이 언어를 사용하여 프레임워크를 구축합니다. 예를 들어 Facebook과 Netflix는 데이터 분석 프로젝트에 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 또한 Google은 기계 학습 및 인공 지능에 사용되는 인기 있는 Python 라이브러리인 TensorFlow의 창시자입니다.
직무 보안
Python에서의 경력은 다른 많은 기술 직종보다 안정적입니다. 이 언어는 30년 동안 사용되어 왔으며 새로운 시장 요구 사항에 맞게 지속적으로 조정되고 있습니다. 경력 목표가 바뀌고 취업 시장이 쇠퇴할 수 있지만 Python을 아는 것은 항상 고용 가능성을 높이는 유용한 기술이 될 것입니다.
Python에 대한 전문 지식을 개발하고 이를 데이터 분석 분야에 적용할 수 있다면 데이터 분석가가 될 수 있습니다. 미국 노동 통계국에 따르면 데이터 분석가의 직업 전망은 2020년에서 2030년 사이 25%로 평균보다 훨씬 빠릅니다.
데이터 분석을 위해 Python을 배우려면 어떻게 해야 하나요?
요즘 전문가들은 다양한 방법으로 파이썬을 배울 수 있습니다. 온라인 학습에 관심이 있든 오프라인 학습에 관심이 있든 관계없이 데이터 분석가 지망생은 이 프로그래밍 언어의 기초를 배울 수 있는 다양한 옵션을 제공합니다.
코딩 부트캠프
코딩 부트캠프는 기술 산업에서 고임금 직업을 얻는 데 필요한 기술을 주입하는 짧지만 집중적인 프로그램입니다. 부트캠프 커리큘럼은 실제 프로젝트를 통해 인력에 합류하는 데 필요한 기술 습득에 중점을 둡니다.
점점 더 많은 고용주들이 부트캠프 졸업생을 선호하기 시작했습니다. 왜냐하면 그들이 풍부한 실무 경험을 가지고 일하기 때문입니다. 또한 부트캠프 프로그램은 모든 학생의 요구에 맞는 다양한 형식으로 제공됩니다. 정규직, 시간제, 온라인, 대면, 자습 및 강사 주도 옵션을 찾을 수 있습니다.
또한 코딩 부트캠프는 학생들이 졸업 후 가능한 한 빨리 취업할 수 있도록 멘토링 및 채용 네트워크 액세스와 같은 광범위한 경력 지원 서비스를 자랑합니다. 요컨대, 최고의 Python 부트캠프는 소프트웨어 개발, 데이터 과학 및 데이터 분석 분야에서 경력을 쌓는 데 필요한 교육을 받을 수 있는 이상적인 옵션입니다.
온라인 과정
Python의 인기로 인해 기초를 배우거나 프로그래밍 기술을 한 단계 끌어올리려는 전 세계 수백만 명의 사람들에게 양질의 교육을 제공하기 위한 온라인 과정이 등장하고 있습니다. 온라인 과정은 Python의 예측 모델, 상자 그림, 숫자 변수 및 디지털 콘텐츠의 기초를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
온라인 Python 과정을 통해 프로그래밍 기술을 간단하고 쉽게 배우고 개발하고 향상할 수 있습니다. 이러한 과정 중 다수를 통해 배운 내용을 실제 데이터 분석 문제에 적용할 수 있는 도전적인 개인 및 그룹 프로젝트를 수행할 수 있습니다.
또한 많은 사람들이 특정 작업을 수행하기 위한 비디오 자습서 또는 단계별 가이드와 같은 유용한 리소스에 액세스할 수 있습니다. Python 관련 과정을 위한 인기 있는 플랫폼에는 edX, Coursera, Udemy 및 Udacity가 있습니다.
도서
책은 이 프로그래밍 언어를 배우는 좋은 방법이 될 수 있습니다. 책을 통해 원하는 속도로 학습하고 특정 Python 관련 주제에 대해 원하는 만큼 깊이 들어갈 수 있습니다. 데이터 분석에서 Python과 응용 프로그램의 다양한 측면을 가르칠 수 있는 훌륭한 책이 많이 있습니다.
데이터 분석 라이브러리를 위한 최고의 Python
분석가가 문제를 해결하기 위해 매일 사용하는 데이터 과학용 Python 라이브러리가 Python에 내장되어 있습니다. 이러한 라이브러리는 데이터 과학 분야의 유용한 정보 및 동료에 대한 무제한 액세스를 제공합니다.
아래에서 데이터 과학을 위한 상위 4개 Python 라이브러리를 컴파일했습니다.
- 텐서플로 . TensorFlow는 결국 값을 생성하는 부분적으로 정의된 계산 개체인 텐서를 포함하는 계산을 정의하고 실행할 수 있는 프레임워크입니다.
- 넘파이 . NumPy 라이브러리는 배열이라고 하는 다차원 개체와 작업 도구를 제공하는 범용 패키지입니다.
- SciPy . NumPy를 확장하고 과학적 계산을 위한 여러 사용자 친화적이고 효율적인 루틴을 제공하기 때문에 SciPy는 데이터 과학 및 데이터 분석에 광범위하게 사용됩니다.
- 판다 . 이 Python 라이브러리는 데이터 분석 및 정리에 널리 사용됩니다. Pandas 라이브러리에서 제공하는 데이터 프레임 CD는 구조화된 데이터 작업을 위한 빠르고 유연하며 직관적인 방법입니다.
데이터 분석을 위한 Python 학습 방법:단계별 가이드
데이터 분석을 위해 Python을 배우기까지의 여정은 긴 여정이 될 것이며, 모든 것은 최신 버전의 언어를 설치하고 자신에게 적합한 과정이나 프로그램을 선택하는 것으로 시작됩니다. 아래 단계를 따르면 데이터 분석을 위해 Python을 사용하는 방법을 배울 수 있습니다.
파이썬 설치
Python을 다운로드하는 가장 쉬운 방법은 공식 사이트로 이동하는 것입니다. C의 Python 구현인 CPython은 다운로드 페이지에서 사용할 수 있습니다. Python 3 다운로드를 권장합니다. 파일 크기는 30MB입니다.
OOP 개념 알아보기
Python의 객체 지향 프로그래밍(OOP)은 객체와 클래스를 사용하여 소프트웨어 설계를 구조화하는 것을 말합니다. 가능한 한 빨리 배우고 싶은 OOP 개념에는 상속, 다형성, 캡슐화 및 스타일이 있습니다.
데이터 구조 및 알고리즘 연구
파이썬의 기초를 알면 데이터 구조와 알고리즘을 배워야 합니다. 루프, 중첩 루프, 조건 및 재귀와 같은 개념에 대한 이해를 향상시키는 정렬 알고리즘에 익숙해집니다.
데이터 구조를 공부할 때 미리 정의된 클래스와 개체를 탐색하여 실제 프로젝트를 시작하기 전에 언어에 익숙해질 수 있습니다. 이 단계에서 트리, 큐, 스택 및 연결 목록을 잘 다루는 것도 목표로 해야 합니다.
프로젝트 수행
오래된 속담이 그렇듯이 연습은 완벽을 만듭니다. 데이터 과학 여정의 다음 단계는 지금까지 배운 내용을 적용하는 것입니다. 그렇게 하려면 자체 프로젝트를 시작하는 것이 좋습니다. 깔끔한 프로젝트 아이디어에는 간단한 할 일 목록이나 습관 추적기를 만드는 것이 포함됩니다.
초기 프로젝트가 끝나면 더 도전적인 프로젝트로 넘어갑니다. 다음 프로젝트는 다른 사람이 추가할 수 있지만 별도의 서버에서 중재할 수 있는 옵션이 있는지 확인하는 데이터세트를 구축하는 것일 수 있습니다.
열정을 갖고 있는 데이터 분석 및 데이터 과학 프로젝트를 선택하십시오. 구축할 수 있다고 생각되는 흥미로운 프로젝트를 발견하면 가능한 한 빨리 시도하십시오. 필요한 경우 Python 커뮤니티에 문의하거나 자습서를 검토하여 도움을 받으세요.
절대 학습
파이썬에 관해서는 평생을 채우는 법을 배우기에 충분합니다. 최고가 되고 싶다면 지속적인 학습이 필수입니다. 이를 수행하는 좋은 방법은 코딩 챌린지에 참여하거나 다른 사용자의 문제를 돕는 것입니다. 요점은 항상 전문성을 확장하기 위해 노력하는 것입니다.
지금 바로 데이터 분석을 위한 Python 학습 시작
Python은 데이터 과학 및 데이터 분석의 세계에서 핵심 기술입니다. 데이터 분석가들 사이에서 증가하는 인기가 이에 대한 증거입니다. 이 업계에서의 경력이 매력적으로 들린다면 Python을 배우는 것이 반드시 염두에 두어야 합니다.
데이터 분석을 위해 Python을 사용하는 첫 번째 단계를 수행할 수 있는 많은 방법이 있습니다. 필요한 지식과 실용적인 기술을 갖추기 위한 많은 코딩 부트캠프가 있습니다. 마찬가지로 흥미롭고 따라하기 쉬운 과정과 책을 찾는 데 어려움이 없을 것입니다.
이 언어의 기본을 배우고 고급 개념에 익숙해지면 이 가이드에서 제안한 프로젝트 중 일부를 직접 시도해 보십시오. 곧 프로젝트 포트폴리오를 개발하고 데이터 분석가가 될 준비가 될 것입니다.