Python은 계산, 시뮬레이션 및 기계 학습을 위한 엔지니어링 분야에서 선호되는 프로그래밍 언어가 되고 있습니다. Python은 다용성으로 인해 엔지니어링 프로젝트에서 감독되지 않은 학습을 위한 최고의 코딩 언어 선택이 되었습니다.
이 엔지니어를 위한 Python 튜토리얼에서는 엔지니어링 분야에서 널리 사용되는 이 언어의 응용 프로그램을 자세히 살펴봅니다. 또한 엔지니어링 프로젝트를 위한 Python을 마스터하는 가장 좋은 방법을 소개하고 학습 경험을 능률화할 수 있는 단계별 가이드를 제공합니다.
파이썬이란 무엇입니까?
Python은 소프트웨어 엔지니어링에 이상적인 다목적 오픈 소스 프로그래밍 언어입니다. 이 언어의 높은 수준의 내장 데이터 구조와 대규모 표준 라이브러리는 애플리케이션 프로세스의 속도를 높이려는 개발자에게 자연스러운 선택이 됩니다.
Python의 인기는 과학계에서 계속해서 커지고 있습니다. 다목적성과 사용 용이성으로 인해 이 프로그래밍 언어는 시뮬레이션, 계산 및 비지도 학습에 적합합니다. 이제 많은 회사에서 엔지니어링 직책에 Python 프로그래밍 기술이 필요하므로 이 언어에 익숙해지면 새로운 직업 기회를 얻을 수 있습니다.
엔지니어링에서 Python은 무엇에 사용됩니까?
엔지니어링 프로젝트의 범위와 복잡성이 증가함에 따라 코딩 기술은 이 업계의 많은 전문가에게 필수 조건이 되었습니다. 엔지니어는 자동화, 수치 분석, 데이터 시각화, 인공 지능 및 기계 학습에 Python을 사용합니다. 실제로 Python은 인공 지능(AI) 개발에서 가장 유용한 도구 중 하나로 설명되었습니다.
산업 환경에서 기술 전문가는 Python을 사용하여 하드웨어와 소프트웨어를 동시에 제어합니다. 예를 들어, 그들은 이 언어를 사용하여 오픈 소스 감독 제어 및 데이터 수집(SCADA) 시스템을 사용하여 산업 프로젝트를 동기화합니다.
엔지니어링을 위한 Python을 배우는 데 얼마나 걸립니까?
Python의 기초를 배우는 데 일주일에서 1년이 걸릴 수 있습니다. Python은 영어와 구문이 유사한 객체 지향 프로그래밍 언어이기 때문에 다른 프로그래밍 언어에 비해 학습 곡선이 짧습니다.
엔지니어링을 위한 Python의 기초를 배우거나 완전한 초보자가 아닌 경우 코딩 기술을 더 발전시킬 수 있는 많은 옵션이 있습니다. 온라인 코딩 부트캠프는 구조화되고 감독되는 커리큘럼을 통해 몇 주 또는 몇 달 만에 기본 및 고급 주제를 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다. 부트캠프 외에도 온라인 과정에 참여하거나 해당 주제에 대한 책을 선택할 수도 있습니다.
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엔지니어링을 위해 Python을 배워야 하는 이유
엔지니어링 분야는 빠르게 발전하고 있습니다. 거의 모든 작업을 자동화할 수 있지만 이를 위해서는 전문 Python 코더와 엔지니어가 필요합니다. 고용주는 이제 코딩 기술을 갖춘 후보자를 선호하므로 학습 프로그래밍은 엔지니어링 업계에서 많은 문을 열 수 있습니다. 엔지니어로서 Python 학습을 고려해야 하는 다른 이유가 있습니다. 아래에서 살펴보겠습니다.
쉬운 학습
Python 구문은 영어와 유사하므로 상대적으로 배우고 이해하기 쉽습니다. 다른 인기 있는 프로그래밍 언어에 비해 초보자를 위한 Python의 학습 곡선은 상대적으로 짧습니다.
무료 온라인 리소스
Python을 공부할 수 있는 무료 온라인 리소스가 많이 있습니다. 성장하는 Python 사용자 커뮤니티는 무료 비디오 자습서, 블로그 게시물 및 기타 학습 자료를 지속적으로 생성합니다. 프로젝트 도중 막힌 경우 Python 전문가가 질문에 답변할 수 있는 온라인 포럼도 있습니다.
고용주가 요구하는 사항
대부분의 엔지니어링 작업은 이제 코딩 기술을 요구 사항으로 나열합니다. 기계 엔지니어든 소프트웨어 엔지니어든 코딩은 이제 직무 설명의 일부입니다. 관심 있는 특정 분야나 직업에 코딩이 필요하지 않더라도 Python으로 깔끔한 코드를 작성할 수 있으면 고용 가능성이 항상 높아집니다.
데이터 과학용 Python을 어떻게 배울 수 있습니까?
여러 학습 옵션을 탐색하여 Python 기술을 개발할 수 있습니다. 그것은 모두 귀하의 필요와 가용성에 달려 있습니다. 코딩 부트캠프는 지원하려는 경우 Python을 배우는 좋은 방법인 반면, 단순히 기본 사항에 익숙해지는 것을 목표로 하는 경우 온라인 자습서 및 과정이 더 나은 옵션일 수 있습니다.
코딩 부트캠프
Python 코딩 부트캠프는 프로그래머로서의 경력을 준비할 수 있는 구조화된 몰입형 프로그램을 제공합니다. 엔지니어인 경우 이 부트캠프는 코딩 기술을 익히거나 강화하고 경쟁 구직 시장에서 동료들 사이에서 두각을 나타내는 데 이상적입니다.
부트캠프에서는 모든 단계에서 귀하의 기술을 테스트하는 실제 프로젝트를 수행하여 배우게 됩니다. 또한 최고의 Python 부트캠프는 광범위한 경력 지원을 제공합니다. 학생들은 전문 멘토링과 고용 파트너 네트워크에 액세스할 수 있으므로 프로그램을 마친 후 신속하게 일자리를 찾을 수 있습니다.
온라인 과정
Python 과정, 수업 및 자습서를 제공하는 온라인 플랫폼이 많이 있습니다. edX, Coursera 또는 Udacity에서 Python 과정을 수강하는 것은 기초를 배우고 싶거나 이 언어의 특정 측면에 관심이 있는 경우 훌륭한 대안입니다. Python에 중점을 두고 엔지니어링 프로젝트에 Python을 적용하는 방법을 알려주는 소프트웨어 개발 과정이 많이 있습니다.
도서
마지막으로 Python 주제에 대해 저술된 책이 부족하지 않습니다. 이 옵션은 언어의 특정 측면을 더 깊이 탐구하거나 엔지니어링, 데이터 과학, 데이터 분석, 소프트웨어 개발, 기계 학습 또는 인공 지능과 같은 특정 분야의 응용 프로그램을 연구하려는 고급 학습자를 위한 것입니다.
엔지니어링 라이브러리를 위한 최고의 Python
Python 라이브러리를 사용하면 코드를 처음부터 작성할 필요가 없으므로 시간이 절약됩니다. 일부 라이브러리는 데이터 조작, 시뮬레이션 수행 또는 자동화 모델 구축과 같은 특정 작업에 가장 적합합니다. 다음은 계산 프로그래밍 프로젝트 및 수치 계산을 위한 가장 일반적인 라이브러리입니다.
- 사이파이. SciPy는 과학, 기술 및 수치 컴퓨팅에 사용되는 오픈 소스 라이브러리입니다. 최적화, 선형 대수학, 적분, 이미지 및 신호 처리, 보간 등에 사용할 수 있습니다.
- Scikit-learn. 이것은 머신 러닝 알고리즘, 특히 비지도 학습 및 지도 학습을 위한 가장 중요한 라이브러리 중 하나입니다. 데이터 마이닝 및 데이터 분석은 물론 과학적 계산에도 사용할 수 있습니다.
- 테아노. Theano는 GPU 및 CPU 최적화를 통해 다차원 배열을 효율적으로 처리할 수 있는 강력한 라이브러리입니다. 오류 테스트, 검증 및 진단에 사용됩니다.
- 텐서플로우. 이 라이브러리는 딥 러닝 및 신경망에 이상적입니다. 이름에서 알 수 있듯이 텐서 계산을 실행하고 정의하는 데 유용합니다. TensorFlow는 AI 애플리케이션 개발에 필수적인 신경망 생성에 탁월합니다.
- 판다. Pandas 라이브러리는 데이터 정리 및 조작과 통계 분석에 사용됩니다. Python 생태계에서 가장 인기 있는 라이브러리 중 하나입니다.
- 매트플로트립. Matplotlib는 차트 및 그래프 생성에 탁월한 Python 데이터 시각화 라이브러리입니다. 엔지니어는 이 도구를 사용하여 막대 차트, 산점도, 상자 그림 및 선 그래프를 만들 수 있습니다.
전문 엔지니어는 기계 학습 모델을 구축하고 데이터 조작을 수행하기 위해 다른 많은 Python 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 이러한 라이브러리는 천 개가 넘고 그 중 상당수가 오픈 소스입니다.
엔지니어를 위한 Python 학습 방법:단계별 가이드
Python을 배우려는 모든 사람은 몇 가지 지침을 사용할 수 있습니다. 빠르고 효율적으로 원하는 기술을 습득할 수 있도록 이 중요한 프로그래밍 언어를 배우는 과정에서 도움이 되는 단계별 가이드를 준비했습니다.
1단계:Python 설치
학습 언어의 첫 번째 단계는 컴퓨터에 Python을 다운로드하는 것입니다. 이 인기 있는 언어를 다운로드하는 것은 완전히 무료입니다. 공식 사이트로 이동하여 최신 버전의 Python 3을 다운로드하기만 하면 됩니다.
2단계:프로그래밍 환경 구성
이제 텍스트 편집기와 Python 구현으로 구성될 프로그래밍 환경을 설정할 차례입니다. 텍스트 편집기는 코드를 작성하는 곳이며 구현은 Python으로 작성된 프로그램의 실행을 지원합니다.
테스트 러너, 코드 강조 표시 및 구문 검사가 포함된 통합 개발 환경(IDE)을 다운로드하는 것이 좋습니다. 설치할 수 있는 IDE에는 여러 유형이 있지만 PyCharm이 가장 일반적인 것입니다. PyCharm은 오픈 소스이며 무료이며 모든 주요 운영 체제와 호환됩니다.
3단계:Python 기본 사항 배우기
고급 주제에 대해 알아보기 전에 이 언어의 기본 사항에 익숙해지는 것이 중요합니다. 알아야 할 필수 용어가 있습니다.
- 문자열. 문자열은 일련의 문자입니다. 문자열은 문자를 따옴표로 묶어 생성합니다.
- 세트. 세트는 중복 요소가 없는 변경 가능하고 정렬되지 않은 데이터 유형입니다. 단일 변수에 여러 항목을 저장하는 데 사용됩니다.
- 목록. 목록은 대괄호 안에 쉼표로 구분된 요소 또는 항목을 추가하여 생성됩니다. 목록에는 다양한 유형의 항목이 포함될 수 있습니다.
- 튜플. 튜플은 정렬된 값 시퀀스로 데이터 구조를 저장하는 데 사용되는 Python의 데이터 유형입니다. 또한 단일 변수 안에 여러 항목을 저장합니다.
- 사전. 사전은 키를 저장하는 순서가 지정되지 않은 변경 가능한 컨테이너입니다. 그들은 중괄호 안에 기록됩니다. 각각은 쉼표로 구분된 값과 쌍을 이룹니다. 콜론은 키와 값을 구분합니다.
4단계:기계 학습 라이브러리 연구
탐색적 데이터 분석에 관심이 있다면 Pandas와 NumPy가 중요합니다. NumPy로 시작하여 확장으로 간주되는 Pandas로 계속할 수 있습니다. Numpy 라이브러리를 사용하면 고도로 최적화된 다차원 배열에서 작업할 수 있습니다. 한편 Pandas는 데이터 랭글링에 적합합니다.
5단계:데이터 시각화 기술 습득
데이터 시각화 학습은 통계 분석을 수행하기 위한 첫 번째 단계입니다. Matplotlib은 기본 데이터 시각화에 널리 사용됩니다. 차트와 그래프를 빠르고 쉽게 구성하여 데이터의 특성을 더 잘 이해할 수 있습니다.
6단계:데이터베이스 학습
데이터베이스에서 정보를 검색하는 방법을 배우는 것은 엔지니어링을 포함한 광범위한 분야에서 유용한 기술입니다. SQLite는 Python과 결합할 때 데이터 검색을 단순화하는 인기 있는 데이터베이스 관리 시스템입니다.
엔지니어링을 위한 Python 학습 시작
엔지니어링 분야에서 관련성을 유지하려면 코딩 기술을 습득해야 합니다. 다용성과 엔지니어링 응용 프로그램을 고려할 때 Python은 전문적으로 발전하려는 엔지니어에게 확실한 선택입니다. 머신 러닝 엔지니어가 되고자 하든 소프트웨어 엔지니어가 되든 상관없이 Python은 당신의 레이더에 있어야 합니다.