오늘날 파이썬은 단연코 가장 인기 있는 프로그래밍 언어입니다. Python 프로그래밍은 사용 용이성을 포함하여 다른 언어에 비해 몇 가지 장점이 있습니다. 통계학자들은 데이터를 분석할 때 언어의 다양성 때문에 Python을 정기적으로 사용합니다. 이 가이드에서는 통계를 위해 Python을 마스터할 수 있는 가장 인기 있고 가장 좋은 방법을 보여줍니다.
파이썬이란 무엇입니까?
Python은 범용 프로그래밍 언어입니다. 해석된 객체 지향 동적 프로그래밍 언어입니다. 높은 수준의 내장 데이터 구조는 신속한 애플리케이션 개발, 통계 기능, 인공 지능 및 분석 작업을 위해 개발자에게 매력적인 기능 중 하나입니다.
다재다능하기 때문에 Python은 모든 종류의 데이터, 코딩, 심지어 수학적 계산에도 사용할 수 있습니다. Python의 구문은 읽기 쉽고 초보자와 전문 프로그래머 모두 쉽게 배우고 사용할 수 있습니다.
통계에서 Python은 무엇에 사용됩니까?
Python은 적어도 구문 관점에서 배울 수 있는 간단한 프로그래밍 언어로 오랫동안 여겨져 왔습니다. 활발한 커뮤니티 외에도 Python에는 광범위한 리소스와 라이브러리가 있습니다. 통계 작업에는 복잡한 프로그래밍이 필요하지 않으며 Python 및 Ruby와 같은 언어를 사용하면 작업이 더 쉬워집니다.
기술 통계는 내장 통계 모듈에 의해 Python 언어에 포함됩니다. 이는 데이터세트가 너무 크지 않거나 가져오는 다른 라이브러리에 의존할 수 없는 경우에 유용합니다. 수치 계산을 위한 타사 라이브러리인 NumPy를 사용하면 사용자가 1차원 및 다차원 데이터 배열로 작업할 수 있습니다.
Python은 통계 모델을 구축할 뿐만 아니라 데이터를 조작 및 시각화하는 데 사용할 수 있기 때문에 통계학자들 사이에서 가장 인기 있는 언어 중 하나입니다. Python은 오픈 소스이고 해석되며 프로그래밍 개체에 대한 훌륭한 접근 방식을 제공하는 고급 언어입니다. Python은 광범위한 수학, 통계 및 과학 기능을 제공합니다.
통계용 Python을 배우는 데 얼마나 걸립니까?
다양한 추정에 따르면 Python을 배우는 데 3~12개월이 걸릴 수 있습니다. 통계학자의 Python 사용은 프로그래머의 사용과 다르므로 기술을 숙달하는 데 걸리는 시간은 목표에 따라 다릅니다.
Python은 데이터 검색, 정리 및 시각화를 위한 도구로 통계에서 자주 사용됩니다. Python 기반 통계 분석에서는 Numpy 및 Pandas와 같은 특정 모듈 및 라이브러리를 학습하는 데 더 많은 시간을 투자해야 합니다.
참가자의 81%는 부트캠프에 참석한 후 기술 직업 전망에 대해 더 자신감을 느꼈다고 말했습니다. 지금 부트캠프에 참여하십시오.
부트캠프 졸업생은 부트캠프 시작부터 첫 직장을 찾는 데까지 6개월도 채 걸리지 않았습니다.
통계용 Python을 배워야 하는 이유
Python은 통계학자들이 가장 많이 사용하는 프로그래밍 언어입니다. 통계 분석 분야에서 경력을 시작하려는 경우 Python을 배워야 하는 상위 5가지 이유에 대해 자세히 알아보려면 아래 목록을 확인하세요.
Python은 배우기 쉽습니다
초보자에게는 코딩이 겁나게 보일 수 있습니다. 그러나 파이썬은 예외입니다. C, C++, Java와 같은 복잡한 언어에 비해 구문과 어휘가 매우 간단합니다. 내장된 Python 통계 라이브러리를 활용하여 통계 데이터 분석 작업을 빠르게 마스터할 수 있습니다.
파이썬의 거대한 커뮤니티
Python 개발자로 구성된 대규모 커뮤니티가 있습니다. 즉, 신규 이민자가 기본 통계 기능을 배우는 데 도움이 되는 수많은 리소스가 있습니다. 전체 Python 개발자가 협업할 수 있는 대규모 플랫폼으로 작동하는 웹 사이트가 많이 있습니다. 이러한 Python 커뮤니티 웹사이트 중 하나는 GitHub입니다.
방대한 코드 리포지토리인 GitHub는 Python에 대한 지식을 제공할 뿐만 아니라 소스 코드 관리 플랫폼으로 작업하는 경험도 제공합니다. 이러한 다양성 덕분에 Python은 오늘날 다양한 프로젝트에서 자연스럽게 선택됩니다.
직업 성장 및 경력 옵션
통계학자는 Python으로 여러 직업 기회를 찾을 수 있습니다. 미국 노동통계국(BLS)에 따르면 통계학자의 전체 고용은 2020년부터 2030년까지 33% 증가할 것으로 예상되며 이는 모든 직업의 평균보다 훨씬 빠릅니다.
세계에서 가장 큰 회사 중 일부는 데이터 분석 및 통계를 위한 기본 프로그래밍 언어로 Python을 사용합니다. 비즈니스 결과를 주도하기 위해 데이터 분석에 의존하는 많은 회사에서 Python 기술에 대한 수요가 높으며 이러한 전문가는 높은 급여를 받을 수 있습니다. BLS는 또한 통계학자의 평균 급여가 $110,860라고 보고합니다.
통계용 Python을 어떻게 배울 수 있습니까?
Python으로 통계 데이터를 분석하면 많은 이점이 있습니다. 그러나 파이썬은 수치적으로 무거운 알고리즘과 많은 양의 데이터를 다룰 때 한계가 있습니다. 이러한 작업에는 Numpy 또는 Pandas를 사용하십시오. 다음은 통계학자 지망생이 Python을 마스터하는 데 사용할 수 있는 최고의 세 가지 방법입니다.
코딩 부트캠프
코딩 부트캠프는 압축된 시간 프레임에 집중적인 지식과 기술 교육을 제공합니다. 학습자는 장기 대학 프로그램에 등록하지 않고도 코딩 능력을 얻을 수 있습니다. 최고의 Python 부트캠프는 단 몇 개월 만에 기술 경력을 시작하는 데 필요한 통계 및 코딩 기술을 습득하는 데 도움이 됩니다.
온라인 과정
다른 프로그래밍 언어와 마찬가지로 추가 지침 없이는 배우기 어려울 수 있습니다. 온라인 Python 과정을 통해 프로그래밍 기술을 간단하고 쉽게 배우고 개발하고 향상할 수 있습니다. 많은 온라인 학습 플랫폼은 코스를 저렴하게 유지하기 위해 특별 제안을 자주 제공하며 일부는 무료입니다.
Udemy의 Python for Statistical Analysis와 같은 온라인 수업은 특정 직업에 대한 야망을 위한 Python 기술을 개발할 수 있는 좋은 방법입니다. 일련의 과정에서 통계적 분산, 선형 회귀, 선형 함수, 누적 분포 함수는 물론 확률 변수, 최대값 및 범주형 변수를 사용하는 방법 등을 배울 수 있습니다.
도서
책은 종종 온라인 과정보다 더 자세하고 시간을 들여 공부할 수 있기 때문에 Python 프로그래밍을 배우는 데 도움이 되는 훌륭한 리소스가 될 수 있습니다. 예:Python을 사용한 통계 소개 Thomas Haslwanter의 저서는 생존 분석에서 선형 회귀 분석 및 베이지안 통계에 이르기까지 주제를 연구할 수 있는 훌륭한 리소스입니다.
통계 라이브러리를 위한 최고의 Python
Python은 프로그래머와 통계학자 모두가 사용하는 통계를 위한 뛰어난 라이브러리로 구축되었습니다. NumPy, Pandas 및 TensorFlow는 통계 및 데이터 시각화를 위한 최고의 도구입니다.
통계를 위한 상위 4개 Python 라이브러리는 다음과 같습니다.
- 텐서플로 . 이 라이브러리는 다양한 분야에서 사용할 수 있습니다. 텐서는 결국 값을 생성하는 부분적으로 정의된 계산 객체이며, TensorFlow는 텐서를 포함하는 계산을 정의하고 실행할 수 있는 프레임워크입니다.
- 넘파이 . 이 패키지는 배열이라고 하는 다차원 개체와 함께 작업하는 데 필요한 도구를 제공합니다.
- SciPy . 약 600명의 기여자가 SciPy의 GitHub 페이지에 적극적으로 기여합니다. NumPy를 확장하고 과학적 계산을 위한 여러 사용자 친화적이고 효율적인 루틴을 제공하기 때문에 과학 및 기술 계산에 광범위하게 사용됩니다.
- 판다 . 이 라이브러리는 데이터 분석 및 정리에 많이 사용됩니다. Pandas에서 제공하는 Dataframe CD는 구조화된 데이터 작업을 위한 빠르고 유연하며 직관적인 방법입니다.
Python 모듈을 가져오는 방법을 배우는 데 몇 분 밖에 걸리지 않습니다. 특정 작업에 어떤 Python 모듈을 사용할지 궁금하다면 Google이 훌륭한 서비스가 될 수 있습니다. 필요한 정보를 찾을 수 있습니다.
Python for Statistics 학습 방법:단계별 가이드
통계 분야에 관심이 있는 초보자라면 시작하는 것이 압도적일 수 있습니다. 다음 가이드는 통계를 위해 Python을 배우기 위한 여정에서 어떤 도구와 기술에 가장 먼저 초점을 맞춰야 하는지 탐색하는 데 도움이 될 것입니다.
OOP 개념 알아보기
Python의 객체 지향 프로그래밍(OOP)은 객체와 클래스를 사용하여 프로그램을 구조화하는 것을 말합니다. 객체 지향 프로그래밍 개념은 상속, 다형성, 캡슐화 및 스타일과 같은 필수 기능을 제공합니다.
데이터 구조 및 알고리즘
파이썬의 기초를 알면 데이터 구조와 알고리즘을 배워야 합니다. 이것은 정렬 알고리즘, 트리, 큐, 스택 및 연결 목록을 소개합니다. 데이터 구조를 코딩할 때 미리 정의된 클래스와 개체를 탐색하여 실제 프로젝트를 시작하기 전에 언어에 익숙해질 수 있습니다.
도구 및 라이브러리 알아보기
Numpy, Pandas 및 MatPlotLib에 익숙해지면 필수 Python 라이브러리에 익숙해질 것입니다. 이 모든 것은 업무를 보다 효율적이고 효과적으로 수행하는 데 도움이 되는 도구이며 해당 분야에서 경력을 시작하려는지 여부를 확인하는 데 필수적입니다.
프로젝트 생성
몇 가지 기본 기술을 알고 나면 스스로 프로젝트를 만드는 것이 능력을 키우는 가장 좋은 방법입니다. 간단한 할 일 목록이나 습관 추적기를 만드는 것이 좋은 첫 번째 프로젝트가 될 수 있습니다. 일단 시작점이 있으면 더 많은 기술을 습득함에 따라 새로운 기능이나 기술적 정교함을 추가할 수 있습니다. 이것은 또한 잠재적인 고용주에게 자신의 기술을 증명할 수 있는 포트폴리오를 구축하는 데 도움이 됩니다.
예를 들어, 큰 데이터 세트를 만들어 신뢰 구간이나 연속 구간으로 구성하는 것으로 시작할 수 있습니다. 다음으로 다른 사람이 데이터 세트에 추가하고 별도의 서버에서 중재할 수 있는 데이터 세트를 구축할 수 있습니다. Python 기본 사항을 검토하여 지식의 공백을 채우거나 Python 커뮤니티에서 지침을 얻으십시오.
계속 학습
통계학자의 주요 책임은 데이터를 구성하고 분석하는 것입니다. 데이터는 실제 세계에서 다양한 형태로 제공됩니다. 데이터 랭글링은 원시 데이터를 분석에 사용할 수 있도록 조작하는 데 사용됩니다. 데이터를 분석하고 모델링하려면 먼저 정리하고 변환해야 합니다.
코딩을 배우면서 변수 유형, 루프, 조건문, 클래스 및 메서드와 같은 기본 사항부터 시작하여 나머지를 마스터하는 방법을 구축하십시오. 코딩 도전과제에 온라인으로 참여하여 완전히 새로운 수준의 자신감과 실습 경험을 얻으십시오.
오늘 통계를 위한 Python 학습 시작
기술 배경이 없으면 Python을 배우기가 어려울 수 있지만 불가능한 것은 아닙니다. 코딩 부트캠프 및 온라인 과정과 같이 사용 가능한 수많은 교육 리소스의 인내와 도움을 받으면 사용 가능한 통계 직책에 지원하기 시작할 수 있습니다.