🐍 주간 회고 | 2025.05.07 ~ 2025.05.09

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📘 학습 개요

• 이번 주에는 Python 기초 문법을 중심으로 반복문, 조건문, 예외 처리, 클래스, 람다함수, 데이터 구조 등을 학습.
• 데이터 분석가로서 Python을 사용하는 이유도 정리.

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🧠 학습 내용 정리

✅ 기본 자료구조 및 제어문

• 리스트, 튜플, 집합(set)
  → 중복 제거, 차집합 연산 등 활용법 이해
  → set()을 이용한 리스트 비교/차집합

• 조건문 / 반복문

  for num in numbers:
      if num % 2 == 0:
          print(num)
          

• 리스트 값 개수 세기 (for문, count 함수)

  count = 0
  for n in numbers:
      if n == target:
          count += 1

• 리스트 요소 총합

  total = 0
  for n in numbers:
      total += n

• 팩토리얼 계산

  number = 5
  factorial = 1
  for i in range(1, number + 1):
      factorial *= i

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✅ 문자열 처리 & 출력

• str(), int() 변환
• f-string 포맷을 사용한 출력

print(f"{name}의 점수는 {score}점입니다")

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✅ 예외 처리

try:
    if person['age'] > 20:
        print(person['name'])
except:
    print(person['name'], '에러')

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✅ 함수 & lambda, filter

result = filter(lambda x: x['age'] > 20, people)
print(list(result))

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✅ 클래스 기초

class Monster():
    hp = 100
    alive = True

    def damage(self, atk):
        self.hp -= atk
        if self.hp < 0:
            self.alive = False

    def status_check(self):
        print('생존' if self.alive else '사망')

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💬 느낀 점

• Python은 가독성이 좋고 문법이 직관적이어서 입문자에게 적합하다는 걸 실감함

• 리스트, 반복문 등은 단순하지만 데이터 분석에 자주 쓰이므로 정확한 이해가 중요

• 실습을 통해 예외 처리, 클래스, 람다 함수까지 조금씩 익숙해지는 중

• 데이터 분석가로서 Python을 알아야 하는 이유도 체감 중:

  반복 작업 자동화 + 시각화 + 머신러닝까지 연결되는 기반 언어이기 때문

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💡 사전캠프 소감

• 본 캠프 들어가기 전 한 3주 되는 시간동안 사전캠프를 진행했는데, 아무것도 모르는 상태에서 본 캠프로 들어갔다면 정~~말 많이 헤맸을 것 같다.

• 사전캠프덕분에 최소한의 지식이라도 쌓을 수 있어 다행.

• 처음엔 SQL, 파이썬을 보며 이게 뭐고 어떻게 해야하나 싶었는데, 문제를 풀고 연습을 하며 결과가 나오면 그거만큼 뿌듯한게 없었음. 오류를 고치는 과정도 재밌었다.

• 이제 다음 주부터 본 캠프에 들어가는데, 5개월동안 화이팅해서 더 발전해가는 모습으로 글을 쓸 수 있으면 좋겠음.

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