목표

• 파이썬에 대해 이해하고 왜 파이썬을 써야 하는지 이해
• 출력문을 통해 내가 원하는 결과 출력
• 변수에 대한 개념을 이해하고 각 변수들을 종류에 맞게 자유롭게 사용

학습 목적

• 파이썬이 무엇인지 알고 왜 써야 하는지 이해
• 파이썬의 기본적인 문법들에 대해서 이해
• 파이썬의 문법이 데이터 분석 어느 상황에서 사용할 수 있을지 생각해보기

주차별 학습 목표

1주차

• 파이썬을 다루는 환경에 대해서 이해
• 내가 원하는 파이썬 환경을 실행할 수 있고 파이썬 코딩 하기
• 파이썬 변수와 자료형에 대한 기본 내용을 이해
• 파이썬 변수 및 자료형 예시 문제 풀기
  2주차
• 파이썬의 여러 값들을 한번에 담을 수 있는 리스트, 튜플, 딕셔너리 이해하기
• 각각의 자료형에 대한 차이점을 이해할 수 있고 필요한 상황에 맞게 사용 가능
• 파이썬 리스트, 튜플, 딕셔너리 예시 문제 풀기
  3주차
• 파이썬의 다양한 기능을 수행할 때 사용하는 조건문, 반복문 이해하기
• 조건문과 반복문을 어느 상황에 써야 되는지 알맞게 이해하고 필요한 기능을 수행하는 코드 작성
• 파이썬 조건문, 반복문 예시 풀기
  4주차
• 파이썬의 함수를 직접 만들고 함수에 대해 이해하기
• 지금까지의 내용들을 모두 종합하여 함수를 만들고 사용하는 코드 작성
• 파이썬 함수 예시 풀기
  5주차
• 파이썬의 기본기를 모두 익힌 상태에서 추가적인 파이썬 사용법 터득
• 다양한 파이썬 예시 문제 풀기
  체크리스트
• 파이썬 가상 환경 중에서 내가 원하는 환경 아무거나 1개라도 다룰 수 있다
• 파이썬에 대한 개념을 이해하고 있고 왜 써야 하는지 이해하고 있다
• 파이썬 변수의 역할이 무엇인지 설명할 수 있고 자료형에 대해서 이해하고 있다
• 파이썬 리스트, 튜플, 딕셔너리에 대한 내용을 이해하고 있고 차이점을 설명할 수 있다
• 파이썬 조건문, 반복문에 대한 내용을 이해하고 있고 필요한 상황에 알맞게 사용할 수 있다
• 파이썬 함수에 대한 내용을 이해하고 있고 함수를 내가 원하는 대로 작성할 수 있다
• 파이썬을 가지고 데이터를 불러오고 1개 이상의 기능을 수행하는 파이썬 코드를 작성할 수 있다

01. 이번에 배울 것

1) 파이썬이 뭘까요

• 귀도 반 로섬이 개발한 프로그래밍 언어
• 간결하고 가독성이 높은 것이 특징
• 데이터분석과 머신러닝이 중요해지면서 급부상 한 프로그래밍 언어
• 다른 프로그래밍 언어에 비해 진입장벽이 낮고 직관적이며 실행결과를 수시로 확인해볼 수 있어 초보자들이 입문하기 좋음
  • 다른 언어는 실행결과를 수시로 확인해보기 어려운 경우가 대부분
• 다양한 데이터 관련 패키지들(e.g. 데이터 분석 패키지(ex. pandas), 데이터 시각화 패키지(ex. matplotlib, seaborn), 머신러닝 패키지(ex. scikitlearn), 딥러닝 패키지(ex. pytorch, tensorflow) 등)을 모드 파이썬 언어로 사용할 수 있기 때문에 데이터 분석에 있어 매우 중요한 언어임
  • 데이터 분석을 위해서는 반드시 파이썬 문법을 알아야 함
  • 데이터 분석을 할 때도 필요하고 다른 사람이 작성한 데이터 분석 코드를 이해할 때도 필요
    

앞으로 배울 내용

1. 파이썬 설치
2. 출력문 및 변수
3. 리스트, 튜플, 딕셔너리
4. 조건문
5. 반목문
6. 함수, 클래스
7. 파이썬 유용한 문법들

2) 파이썬 문법을 배워 활용할 수 있는 결과물

데이터 분석의 모든 과정

• 데이터 불러오기, 저장하기 부터 시작해서 데이터 전처리, 데이터 시각화, 데이터 계산 등 모든 과정에서 파이썬 문법이 쓰이지 않는 곳이 없음
• 목적: 데이터 분석을 파이썬으로 하기 위한 문법 이해
• 결과물: 데이터 분석의 모든 과정 수행 → 내 손을 쉬게 해줄 자동화 결과물 보고서

기대효과

1. 데이터 관리 : 당장 데이터 분석을 위해 방대한 데이터들을 불러오고 저장하는 것은 가장 기본적인 과정 입니다. 이것부터 파이썬 문법을 사용하기 시작합니다.
2. 데이터 전처리 : 데이터를 분석하기 전 데이터의 문제가 있는지 살펴보고 데이터를 분석하기 좋게 전처리하는 과정이 필수적입니다. 이 과정에서 파이썬 문법을 사용합니다. (특히, Pandas, Scipy와 같은 데이터 분석 및 데이터 계산 파이썬 패키지를 함께 사용할 수 있습니다)
3. 3. 데이터 시각화 : 데이터를 불러오거나 분석하고 난 후에 데이터의 형태를 살펴보기 위해 시각화 하는 것은 필수적입니다. (특히, matplotlib, seaborn과 같은 데이터 시각화 파이썬 패키지를 함께 사용할 수 있습니다)
4. 데이터 계산 : 데이터 분석에서 가장 중요한 과정이며 이를 수행하는데도 파이썬 문법이 필수적입니다. 다양한 통계적인 계산을 수행하기도 하며 직접 만든 수식을 적용하기도 하고 머신러닝이나 딥러닝을 함께 사용하기도 합니다. (사용하는 주요 파이썬 패키지로는 scipy, scikitlearn, numpy, tensorflow, pytorch 등이 있습니다)

AI(머신러닝 및 딥러닝) 사용

• AI모델(머신러닝, 딥러닝)을 사용할 때 파이썬 문법이 필요
• 목적: 데이터 기반의 AI모델은 필수적으로 파이썬 기반의 패키지인 pytorch, tensorflow 등을 사용하기
• 결과물: AI모델을 직접 설계하고 학습할 수 있으며 다른 사람이 만든 모델도 직접 수정하고 활용할 수 있음

기대효과

1. AI모델 사용가능
2. 만들어진 유명한 AI모델(ex. Chat GPT)등을 더욱 발전시켜 커스터마이징 해서 사용 가능
3. AI모델을 직접 다룰 수 있는 데이터 분석가가 될 수 있음