Python 강좌 포스팅을 시작 .. (Python 소개 및 커리큘럼)

Python을 활용해서 데이터 분석 부터 머신러닝 까지의 전문가 과정을 진행해보고자 합니다.

Python 이란?

개요

Python은 명확한 문법과 가독성으로 알려진 고급, 해석형 프로그래밍 언어로, 초보자와 경험 많은 개발자 모두에게 탁월한 선택입니다.

Guido van Rossum에 의해 창조되어 1991년에 처음 발표되었습니다.

Python의 설계 철학은 주목할 만한 공백 사용을 통해 코드 가독성을 강조합니다.

그것의 언어 구조와 객체 지향 접근법은 프로그래머가 소규모 및 대규모 프로젝트 모두에 대해 명확하고 논리적인 코드를 작성하도록 돕습니다.

Python의 장점:

1. 배우기 쉽고 사용하기 쉬움:
   • Python은 매우 읽기 쉽고 깨끗한 문법을 가지고 있어, 첫 프로그래밍 언어로 이상적입니다.
2. 다재다능하고 유연함:
   • 다양한 프로그래밍 패러다임을 지원합니다, 절차적, 객체 지향적, 그리고 함수형 프로그래밍을 포함해서요.
3. 광범위한 라이브러리:
   • Python의 표준 라이브러리는 웹 개발부터 데이터 분석에 이르기까지 다양한 응용 프로그램을 가능하게 합니다.
   • 추가로, 다양한 작업을 위한 제3자 라이브러리의 생태계도 풍부합니다.
4. 크로스 플랫폼 호환성:
   • Windows, Linux, macOS와 같은 다양한 플랫폼에서 동일한 코드 베이스로 실행됩니다.
5. 강력한 커뮤니티 지원:
   • 개발자들의 방대한 커뮤니티로, 온라인에서 도움과 자원을 찾기 쉽습니다.

Python이 활용되는 분야:

1. 웹 개발:
   • Django와 Flask와 같은 프레임워크는 보안이 강화되고 확장 가능한 웹 응용 프로그램을 구축하기 위한 Python을 훌륭한 선택으로 만듭니다.
2. 데이터 과학과 분석:
   • 데이터 분석과 조작을 위해 널리 사용되는 Pandas, NumPy, SciPy와 같은 라이브러리들입니다.
   • Python의 단순함과 강력한 라이브러리는 데이터 과학에서 필수적입니다.
3. 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML):
   • TensorFlow, PyTorch, scikit-learn과 같은 라이브러리의 사용 가능성과 Python의 문법 단순성은 AI와 ML 전문가들 사이에서 선호되게 만듭니다.
4. 과학적 및 수치 컴퓨팅:
   • 과학 연구에서 데이터를 처리하고 시각화할 수 있는 능력으로 인해 Python은 널리 사용됩니다.
   • SciPy와 NumPy와 같은 라이브러리는 이러한 필요를 충족시킵니다.
5. 소프트웨어 개발:
   • Python의 가독성과 효율성은 응용 프로그램 개발과 스크립팅에 적합하게 만듭니다.
   • 해석 가능한 성격으로 인해 빠른 프로토타이핑이 가능합니다.
6. 자동화 및 스크립팅:
   • 작은 작업과 복잡한 워크플로우를 자동화하는 Python 스크립트는 반복적인 작업을 더 쉽게 관리할 수 있도록 일반적으로 사용됩니다.
7. 금융:
   • 양적 금융에서, Python은 알고리즘 거래, 금융 분석, 그리고 위험 관리에 사용되며, QuantLib와 같은 라이브러리에 의해 지원됩니다.

Python 공식 홈페이지

wiki: python

커리큘럼(Curriculum)

해당 커리큘럼은 다음과 같은 단계로 진행될 예정입니다.

1. Python 기초

• 목표: Python 프로그래밍 언어의 기본 문법과 개념을 이해합니다.
• 내용:
  • 변수, 데이터 타입, 기본 연산자
  • 조건문, 반복문
  • 함수, 클래스와 객체지향 프로그래밍
  • 모듈과 패키지 사용하기
• 자료:
  • “Think Python: How to Think Like a Computer Scientist”
• 강좌
  • [Python – 기초 강좌] 1. 개발 환경 소개 (IDE 비교 – Jupyter notebook vs Visual Studio Code 와 Anaconda 소개)
  • [Python – 기초 강좌] 2. Python 설치: Anaconda를 활용한 Python 개발 환경 구축하기
  • [Python – 기초 강좌] 3. Anaconda 사용 방법 (가상 환경 및 모듈 관리)
  • [Python – 기초 강좌] 4. 변수(Variable) 및 연산자(Operator)
  • [Python – 기초 강좌] 5. 함수(Function) 이해하기
  • [Python – 기초 강좌] 6. 조건문(Conditional Statement) & 반복문(Loop Statements)
  • [Python – 기초 강좌] 7. 문자열 (String)
  • [Python – 기초 강좌] 8. 자료구조 (Data Structure): List 편
  • [Python – 기초 강좌] 9. 자료구조 (Data Structure): Tuple 편
  • [Python – 기초 강좌] 10. 자료구조 (Data Structure): Set(세트) 편
  • [Python – 기초 강좌] 11. 자료구조 (Data Structure): Dictionary(딕셔너리) 편 
  • [Python – 기초 강좌] 12. 파일(File) 다루기: 파일 읽기, 쓰기 등
  • [Python – 기초 강좌] 13. 클래스(Class) & 객체(Object) (feat. Overriding, Overloading)
  • [Python – 기초 강좌] 14. Database 사용하기 (with MySQL)

2. 데이터 분석을 위한 Python 활용

• 목표: 데이터 분석에 필수적인 Python 라이브러리를 사용할 수 있게 됩니다.
• 내용:
  • NumPy로 수치 데이터 처리하기
  • Pandas로 데이터프레임 다루기
  • Matplotlib과 Seaborn으로 데이터 시각화하기
• 자료:
  • “Python Data Science Handbook”

3. 데이터 전처리와 탐색적 데이터 분석(EDA)

• 목표: 실제 데이터를 전처리하고 탐색적 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.
• 내용:
  • 누락 데이터 처리, 데이터 정제 및 변환
  • 기초 통계 분석과 가설 검정
  • 데이터 분포와 상관관계 분석
• 자료: “A Python Data Analyst’s Toolkit” , “Practical Statistics for Data Scientists” .

4. 머신 러닝 기초

• 목표: 기계학습의 기본 개념을 이해하고 간단한 모델을 구현할 수 있습니다.
• 내용:
  • 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 개요
  • 회귀분석, 분류, 군집화 기법
  • 모델 평가와 선택
• 자료: “Introduction to Machine Learning with Python”

5. 심화 머신 러닝과 프로젝트

• 목표: 고급 머신 러닝 알고리즘을 활용하고 실제 데이터 분석 프로젝트를 수행할 수 있습니다.
• 내용:
  • 앙상블 학습과 교차 검증
  • 차원 축소와 특성 공학
  • 실제 데이터를 활용한 프로젝트 수행
• 자료:
  • “Thoughtful Machine Learning with Python”

추가 자료 및 실습

• Kaggle에서 데이터 분석 경진대회 참여 및 커널 탐색