데이터 과학을 위해 Python을 선택해야 하는 5가지 이유 – 얼마나 쉬운가

데이터 과학이 21세기의 새로운 직업 옵션으로 떠오르면서 젊은 지망생과 전문가 모두를 화염에 휩싸이는 나방처럼 끌어들이고 있습니다. 데이터 과학 분야의 경력은 매우 유망하지만 신입생이 처음에는 길을 잃는 경향이 있는 부분입니다.

데이터 과학을 막 시작하는 경우 가장 먼저 떠오르는 질문은 다음과 같습니다.

어디서부터 시작해야 하나요?

여러분의 혼란을 잠시 풀어드리겠습니다. 당신은 파이썬 으로 시작합니다.

이제 여러분은 이렇게 물을 수 있습니다. 왜 Python을 배워야 할까요? 무엇이 그렇게 특별 합니까?

데이터 과학에 Python을 선택하는 이유는 무엇입니까?

진부하게 들릴 수도 있지만 Python은 데이터 과학을 시작하려는 초보자에게 완벽한 선택입니다. 여기에는 여러 가지 이유가 있습니다. 그러나 이러한 이유에 대해 더 깊이 파고들기 전에 우리의 주장을 뒷받침하는 몇 가지 통계를 살펴보겠습니다.

최근 연구에 따르면 Python은 데이터 과학자들 사이에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어입니다.

Python은 꽤 오랫동안 정상에 있었습니다. 놀라운 점은 없습니다.

왜요?

Cloud Academy의 보고서는 다음과 같이 유지합니다.

“Python은 컴퓨터 과학의 여러 영역에서 사용되는 직관적인 언어로 알려져 있습니다. 작업하기 쉽고 데이터 과학 커뮤니티는 복잡한 계산 문제를 해결하는 데 필요한 배관을 만들기 위해 노력했습니다. 또한 더 많은 회사에서 데이터 프로젝트와 제품을 프로덕션으로 이전할 수도 있습니다. R은 Python과 같은 범용 프로그래밍 언어가 아닙니다.”

다른 어떤 언어보다 빠르게 원하는 결과를 생성하는 데 도움이 되는 완전한 기능을 갖춘 라이브러리(프레임워크라고도 함)와 함께 쌓인 단순한 어휘가 포함된 직관적인 언어입니다. Python은 자체적으로 독립적인 고급 언어입니다. Python을 배우기 위해 사전 프로그래밍 경험이 필요하지 않습니다. 그리고 가장 좋은 점은 모든 것을 할 수 있다는 것입니다.

파이썬이 초보자에게 왜 좋은지 보여줄 5가지 이유가 있습니다!

1. 배우기 쉬움

Python을 초보자에게 완벽한 선택으로 만드는 가장 큰 이유는 단순성과 원활한 학습 곡선입니다. 구문은 매우 간단하고 초보자에게 친숙합니다.

2. 확장성

Python은 확장성이 뛰어난 언어이며 R, Stata 및 Matlab과 같은 다른 언어보다 훨씬 빠릅니다. 확장성은 문제 해결 및 앱 개발에 매우 ​​유용한 유연성 지수를 더욱 향상시킵니다.

3. 다양한 라이브러리 선택

라이브러리와 관련하여 Python을 능가하는 것은 없습니다. 언어는 게임 개발에 적합한 선택이기도 합니다. Python은 Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn, StatsModels 등을 포함한 데이터 과학 및 데이터 분석 라이브러리의 호스트와 함께 제공됩니다. 이처럼 방대한 라이브러리 캔버스 덕분에 Python은 항상 특정 문제를 해결할 수 있는 훌륭한 솔루션을 제시할 수 있습니다.

4. ActivePython 커뮤니티

활발하고 강력한 커뮤니티는 Python을 지원합니다. 당신의 문제가 무엇이든(여기서는 삶의 문제가 아니라 코딩 문제에 대해 이야기하고 있습니다!), 항상 Python 생태계에서 당신을 돕고 지원할 수 있습니다. Python 커뮤니티는 정기적으로 기여하고 라이브러리를 개발하며 새로운 Python 도구를 만들고 있습니다. 이것이 파이썬이 인기 있는 주요 이유 중 하나입니다.

5. 시각화를 위한 다양한 옵션

Python에는 여러 시각화 옵션이 포함되어 있습니다. Pandas Plotting, Seaborn 및 ggplot과 같은 다른 라이브러리의 개발을 위한 기반을 추가로 제공한 Matplotlib가 좋은 사례입니다. 이러한 풍부한 시각화 프레임워크를 사용하면 손에 있는 데이터를 이해하고 파이 차트, 그래픽 플롯, 그래프 및 웹 지원 대화형 플롯을 통해 결과를 시각화할 수도 있습니다.

데이터 과학을 위한 Python을 배우는 방법?

이제 몇 가지 간단한 단계로 Python을 배우는 방법을 보여 드리겠습니다.

1. 컴퓨터를 설정합니다.

기계를 준비하지 않고는 Python을 배울 수 없습니다. 그렇죠?

가장 편리한 방법은 Continuum.io에서 Anaconda를 다운로드하는 것입니다. Anaconda에는 앞으로 필요한 거의 모든 것이 갖추어져 있기 때문에 바로 사용할 수 있습니다.

2. 파이썬의 기초부터 시작하세요.

Python 학습을 시작하는 가장 좋은 방법은 데이터 과학을 위해 특별히 설계된 적합한 Python 과정을 찾는 것입니다. Python 과정에서는 무엇보다도 변수, 데이터 유형, 함수, 루프, 연산자, 조건문을 비롯한 Python의 기초를 소개합니다. 이러한 개념이 무엇인지 이해해야 할 뿐만 아니라 특정 목적에 대해서도 배워야 합니다.

3. Python 라이브러리에 익숙해지십시오.

앞서 언급했듯이 Python 라이브러리는 프로그래밍에 엄청난 도움이 됩니다. 따라서 언어의 기본 사항을 마스터했다면 다음으로 가장 좋은 것인 Python 라이브러리로 넘어가야 합니다. 널리 사용되는 라이브러리 중 일부는 Pandas, NumPy, SciPy, PyTorch, Theano, Scikit-Learn, Keras 및 Eli5입니다.

4. Pandas를 사용한 마스터 데이터 분석, 조작 및 시각화.

Python으로 작업하려면 Pandas의 핵심을 알아야 합니다. 다양한 유형의 테이블 형식 데이터에 가장 적합한 "DataFrame"으로 알려진 고성능 데이터 구조와 함께 제공됩니다. 그 외에도 데이터 읽기/쓰기, 누락된 데이터 처리, 데이터 필터링, 원시 데이터 정리, 데이터 집합 병합 및 데이터 시각화에 유용한 도구가 많이 있습니다. Pandas를 완전히 알고 나면 효율성이 비약적으로 증가합니다.

그러나 함정이 있습니다. Pandas는 동일한 작업을 수행하기 위해 많은 기능을 통합합니다. 목표는 모범 사례를 찾는 것이어야 합니다.

5. 미니 Python 프로젝트에서 작업하십시오.

이 단계에 도달할 때쯤이면 Python의 모든 기본 사항, 라이브러리 및 사용을 알게 될 것입니다. 이제 이론 지식을 Python 프로젝트에 적용할 때입니다. 너무 복잡한 것을 만들 필요는 없습니다. API 작업을 시작하고 Python으로 소규모 애플리케이션 개발을 시작할 수 있습니다. Python을 사용하여 일상적인 작은 작업을 자동화할 수도 있습니다.

결론 - 지식을 잘 활용하고 무언가를 만드십시오!

6. 계속 연습하고 기술을 향상시키십시오.

"연습은 사람을 완벽하게 만듭니다."

다른 모든 것과 마찬가지로 Python에서도 동일합니다. 정기적인 연습을 통해 프로그래밍 기술을 연마할 수 있습니다. 연습을 많이 하면 할수록 더 좋아질 것입니다. 개인 데이터 과학 프로젝트를 개발하는 것 외에도 항상 Kaggle 대회에 참가하고 고급 온라인 과정에 등록하고 데이터 과학 및 기술 컨퍼런스/세미나에 참석하고 저널과 책을 읽는 등의 작업을 할 수 있습니다. 학습 방법에는 여러 가지가 있습니다. 학습의 아이디어에 열려 있습니다!

결론적으로…

다음 단계를 따르고 종교적으로 계속 연습하면 약 3개월 만에 Python을 마스터하게 될 것입니다. 그러나 우리가 말하는 동안에도 Python은 매일 진화하고 있음을 기억해야 합니다. 어딘가에서 누군가가 Python 커뮤니티에 적극적으로 기여하고 있습니다. Python의 쉬운 학습 곡선, 높은 확장성 요소, 그리고 물론 단순성으로 인해 Python은 초보자의 언어입니다. 그리고 프로그래밍에서 한 가지 프로그래밍 언어를 마스터하면 다른 언어를 선택하는 것이 더 이상 어려운 작업이 아닙니다.

세계 최고의 대학에서 데이터 과학 과정 을 배우십시오 . 이그 제 큐 티브 PG 프로그램, 고급 인증 프로그램 또는 석사 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오.

행복한 학습!