수업 목표
- 파이썬에 대해서 이해하하고 왜 파이썬을 써야하는지를 이해한다
- 출력문을 통해 내가 원하는 결과를 출력할 수 있다
- 변수에 대한 개념을 이해하고 각 변수들을 종류에 맞게 자유롭게 사용할 수 있다
- 파이썬은 다른 프로그래밍 언어에 비해 진입장벽이 낮고 직관적이며 코드 실행 결과를 수시로 확인해볼 수 있기 때문에 초보자들이 입문하기 좋은 언어이다.
- 파이썬은 다양한 데이터 분석 패키지(ex.pandas), 데이터 시각화 패키지(ex.matplotllib, seaborn), 머신러닝 패키지(ex.scikitlearn), 딥러닝 패키지(ex. pytorch, tensorflow) 등을 사용할 수 있기 때문에 데이터 분석에서 매우 중요한 언어
[ 데이터 분석에서의 파이썬 기대효과 ]
- 데이터 관리 : 당장 데이터 분석을 위해 방대한 데이터들을 불러오고 저장하는 것은 가장 기본적인 과정. 이것부터 파이썬 문법을 사용하기 시작한다.
- 데이터 전처리 : 데이터를 분석하기 전 데이터의 문제가 있는지 살펴보고 데이터를 분석하기 좋게 전처리하는 과정이 필수적이다. 이 과정에서 파이썬 문법을 사용. (특히, Pandas, Scipy와 같은 데이터 분석 및 데이터 계산 파이썬 패키지를 함께 사용)
- 데이터 시각화 : 데이터를 불러오거나 분석하고 난 후에 데이터의 형태를 살펴보기 위해 시각화 하는 것은 필수적 (특히, matplotlib, seaborn과 같은 데이터 시각화 파이썬 패키지를 함께 사용)
- 데이터 계산 : 데이터 분석에서 가장 중요한 과정이며 이를 수행하는데도 파이썬 문법이 필수적. 다양한 통계적인 계산을 수행하기도 하며 직접 만든 수식을 적용하기도 하고 머신러닝이나 딥러닝을 함께 사용하기도 한다. (사용하는 주요 파이썬 패키지로는 scipy, scikitlearn, numpy, tensorflow, pytorch 등이 있다.)
[ AI(머신러닝 및 딥러닝) 사용 기대효과 ]
- AI 모델 사용 가능
- 만들어진 유명한 AI모델(ex. Chat GPT) 등을 더욱 발전시켜 커스터마이징해서 사용 가능
- AI모델을 직접 다룰 수 있는 데이터 분석가가 될 수 있음
1. 파이썬을 다룰 수 있는 다양한 개발 환경
- Jupyter Notebook : 데이터 과학 및 프로그래밍 작업을 위한 개발 환경 입니다. 만들어진 취지에 맞게 데이터 분석 및 시각화를 하기에 용이하고 주로 파이썬이나 R과 같은 언어로 코드를 작성하고 실행할 수 있음
- Colabaratory(Colab) : 기본적으로는 Jupyter Notebook과 닮았는데 구글의 클라우드에 설치된 파이썬을 손쉽게 사용할 수 있기 때문에 따로 컴퓨터에 프로그램을 설치 하지 않아도 고사양의 환경에서 파이썬을 작동시킬 수 있다.
- Visual Studio : Microsoft에서 개발한 통합 개발 환경도 파이썬을 코딩할 때 사용할 수 있으며 이는 파이썬 언어 말고도 다양한 프로그래밍 언어를 사용하고 편리한 기능을 제공
- Pycharm : JetBrains에서 개발한 Python 프로그래밍 언어를 위한 통합 개발환경
2. Colab 주요 단축기
3. 출력문
- print 함수
- 파이썬의 출력문 중 가장 많이 사용하는 함수
- print() 함수는 화면에 값을 출력하는 데 사용됨
- 괄호 안에 출력하고자 하는 값을 입력
- 여러 값을 출력할 때는 쉼표(,)로 구분
# 데이터 분석 결과 num_records = 1000 # 결과 출력 print("총 ", num_records, "명의 레코드가 분석되었습니다.") -> 출력 : 총 1000명의 레코드가 분석되었습니다. |
4. 변수
- 변수는 값을 저장하는 공간으로, 사용하기 전에 선언되어야 한다
- 변수를 선언할 때에는 변수명을 지정하고(본인이 짓고 싶은 이름 아무거나), 할당 연산자(=)를 사용하여 값을 할당
# 변수 사용 print(name) # "Alice" 출력 print("나이:", age) # "나이: 25" 출력 # 변수를 사용한 연산 double_age = age * 2 print("나이의 두 배:", double_age) # "나이의 두 배: 50" 출력 |
- 변수의 자료형
- 정수(int), 실수(float), 문자열(str), 리스트(list), 튜플(tuple), 딕셔너리(dict) 등
- Sequence Type에 해당하는 자료형은 자주 사용
-> Sequence Type : '순서대로 나열된 자료형', 예를 들어 apple이라는 단어는 첫 번째 글자가 a, 다섯 번째 글자는 e이다.
-> 하지만, 100이라는 숫자는, 숫자 그 자체. 그렇기 때문에 숫자 자체를 보고 계산함. 100과 2를 더하면 102(1002가 아니다)
5. 변수의 종류
1) 문자열
: 문자열은 작은따옴표('')나 큰따옴표("")로 감싸서 선언한다.
# 문자열 변수 선언 name = "Alice" |
# 문자열 연산 full_greeting = greeting + " My name is " + name print(full_greeting) # "Hello, World! My name is Alice" 출력 |
# 문자열 메서드 활용 sentence = "python programming is fun" print(sentence.upper()) # 대문자로 변환하여 출력 |
2) 숫자열
: 숫자열 변수끼리 사칙연산이 가능
나눗셈의 경우, / 연산자를 사용하면 실수로 결과가 반환되며, // 연산자를 사용하면 정수로 결과가 반영
나머지(modulus) 연산자인 % 를 사용하여 나머지를 계산 가능
# 숫자열 변수 선언
num1 = 10 num2= 3.14
# 숫자열 연산 sum_result = num1 + num2 diff_result = num1 - num2 product_result = num1 * num2 division_result = num1 / num2 integer_division_result = num1 // num2 remainder_result = num1 % num2 |
print("합:", sum_result) print("차:", diff_result) print("곱:", product_result) print("나누기:", division_result) print("정수 나누기:", integer_division_result) print("나머지:", remainder_result) |
합: 13.14 차: 6.859999999999999 곱: 31.400000000000002 나누기: 3.184713375796178 정수 나누기: 3.0 나머지: 0.5799999999999996 |
정수형 - 정수형 : 정수형
실수형 - 실수형 : 실수형
정수형 - 실수형 : 실수형
3) 불리언(Boolean)
: 파이썬에서는 Boolean 자료형이 주어진 조건이 참(True) 또는 거짓(False)을 나타내는 데 사용
4) NaN(결측값)
: NaN은 정의할 수 없는 수치값. 예를 들어, 0으로 나누는 연산이나 유효하지 않은 수학적 연산 결과를 나타낼 때 사용
데이터프레임과 같은 데이터 구조에서는 결측치를 표현할 때 NaN 사용
5) 입력문(input)
: input() 함수는 사용자로부터 키보드로 입력을 받는 함수
사용자가 숫자를 입력하면 input() 함수로 문자열 형태로 입력을 받으므로 int() 함수를 사용하여 문자열을 정수로 변환하고, 두 숫자를 더하여 합을 구한 후 화면에 출력
name = input("이름을 입력하세요: ") print("안녕하세요,", name, "님!") 이름을 입력하세요: 홍길동 안녕하세요, 홍길동님! |
num1 = int(input("첫 번째 숫자를 입력하세요: ")) num2 = int(input("두 번째 숫자를 입력하세요: ")) sum = num1 + num2 print("두 숫자의 합은", sum, "입니다.") |
퀴즈
1) 숫자 자료형 값을 변수에 저장하고 출력하기
- 다음의 두 수의 합을 구하여 출력하세요.
첫 번째 수: 15
두 번째 수: 27
2) 문자 자료형 값을 변수에 저장하고 출력하기
- 다음 문장을 변수에 담고 출력하세요.
- "Python은 데이터 분석과 인공지능 분야에서 매우 인기 있는 프로그래밍 언어입니다."
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