SKN X ENCORE AI CAMP WEEK01

주영·2025년 6월 23일

AI CAMP

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FACTS

#자료구조 #조건문 #반복문 #함수 #파일처리 #Numpy #Pandas #데이터시각화

1주차에는 Python 언어의 기초를 전반적으로 학습했습니다. 예수학제를 통해 사전 학습을 진행했던 터라 기본적인 문법이나 구조에는 큰 어려움은 없었습니다.
다만, 새롭게 접한 영역도 있었습니다. 바로 라이브러리 활용입니다.
특히, 행렬 연산에 특화된 NumPy와 데이터 처리 및 분석에 강력한 Pandas를 처음 다뤄봤습니다.
학습 중에는 np.array()로 배열을 생성하고 연산하는 법을 익혔고, Pandas를 통해 실제 데이터를 불러오고 가공한 뒤 mp.plot()을 활용해 시각화까지 진행했습니다.

실습 예제로는 서울시의 기온 및 습도 데이터를 분석했습니다. 데이터를 전처리한 뒤, 시간대별 변화 패턴을 시각적으로 표현하며 Python을 통한 데이터 분석의 재미를 느꼈습니다.

FEELINGS

학부 시절에는 C++을 배운 경험이 있습니다. 당시에는 전공 필수 과목으로, 큰 흥미 없이 배웠던 기억이 있지만 지금은 전혀 다릅니다.
지금은 "내가 프로젝트를 성공적으로 수행하려면 Python을 잘 다뤄야 한다"는 확실한 목표가 있기 때문에 언어를 배우는 태도부터가 달라졌습니다.

Python은 C++보다 문법이 간결하고 직관적이며, 무엇보다 코드를 바로 실행해보고 결과를 확인할 수 있다는 점이 학습에 큰 도움이 되었습니다.
과거의 프로그래밍 경험과 예수학제를 통한 예습이 시너지를 발휘하면서, 낯설지 않게 수업에 적응할 수 있었습니다.

오랜만에 받는 정규 수업이라 체력적으로 힘든 순간도 있지만, 컨디션 관리와 꾸준한 학습 리듬을 통해 잘 극복하고 있습니다.

FINDINGS

NumPy와 Pandas는 데이터 분석에서 거의 필수적으로 함께 사용됩니다. Pandas의 DataFrame을 다루면서 columns, index, values 같은 속성을 활용했고, 다양한 메서드를 통해 데이터를 정제하고 요약하는 방법을 익혔습니다.

특히 시각화 영역에서는 mp.plot()을 사용하여 선형 그래프, 막대 그래프, 산점도, 파이 차트, 심지어 3차원 그래프까지 구현해보았습니다.
하나의 데이터를 다양한 시각화 방식으로 표현해보며, 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 도표의 형태도 달라져야 한다는 중요한 인사이트를 얻었습니다.

FUTURE

앞으로 어떤 주제의 프로젝트가 주어질지는 아직 모르지만, 분명한 건 데이터를 기반으로 한 팀 프로젝트가 예정되어 있다는 점입니다.
그에 맞춰, 단순히 데이터를 다루는 것을 넘어서 문제 해결을 위한 데이터 수집 및 전처리, 효과적인 시각화 및 해석, 팀원들과의 협업을 통한 분석 전략 설계 이런 전반적인 분석 역량을 더욱 탄탄히 다질 계획입니다. NumPy와 Pandas를 기반으로 다양한 데이터를 실습하며, 실무에 가까운 분석 흐름을 자연스럽게 익혀가고 싶습니다.

2개의 댓글

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2025년 6월 25일

수고하셨습니다! 어제 수업 끝나고 나서도 라운지 도서들을 보며 참고하려는 모습에 조금 더 기대가 되기 시작합니당 저희 끝까지 열심히 달려보시죠!

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2025년 6월 25일

수고하셨습니다! 어제 수업 끝나고 나서도 라운지 도서들을 보며 참고하려는 모습에 조금 더 기대가 되기 시작합니당 저희 끝까지 열심히 달려보시죠!

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