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 이번 주에는 파이썬 라이브러리에 대한 학습 결과를 적어본다.

이제야 제목 그대로 데이터 분석에 대한 강의를 듣게 되었다.

데이터 분석 프로그램이 주로 파이썬의 라이브러리로 구성되었다.

파이썬이 AI 분야에서 도보적인 언어이다.

그 이유는

첫째, 뛰어난 확장성과 연계 호환성을 가졌다고 한다. 즉 파이썬은 분석 영역을 넘어 머신 러닝 기반의 다양한 앱 개발이 용이하다고 한다. 그뿐만 아니라 기존의 앱과도 연계가 쉽다고 한다.

둘째, 딥 러닝 프레임워크들이 파이썬 기반으로 작성되었다는 점이다. 대부분의 딥러닝 관련 튜토리얼, 설명 자료들이 파이썬으로 작성 제공된다고 한다.

이러한 이유로 딥 러닝을 학습하기 위한 최적의 언어는 파이썬이라고 강사님은 자신 있게 주장한다.

그에 따른 라이브러리 강의는 수치 계산 라이브러리인 Numpy, 데이터 처리 라이브러리인 Pandas, 데이터 시각화 라이브러리인 Matplotlib와 Seaborn, 웹 데이터 수집 라이브러리인 BeautifulSoup, 머신러닝 라이브러리인 Scikit Learn, 그리고 파이썬 코드 작성과 실행을 위한 툴인 Python Juputer Notebook, 마지막으로 Google Drive와 주피터 노트북이 결합된 Google Colaboratory(Colab)에 대하여 강의 받았다.

데이터 분석에 꼭 필요한 라이브이리라 생각되었다.

그런데 문제는 강의 속도가 조금 바라서 따라가기가 쉽지 않았다. 가장 큰 이유로 2-3번의 코딩 연습으로 응용 과정인 라이브러리를 이해하기엔 조금 무리가 있었다. 프로그램 언어의 문법, 많은 명령어의 종류를 기억하기가 조금 어려웠다. 아마 많은 프로그램 작성을 통한 훈연이 필요할 것으로 생각되었다. 잘 가르쳐 주신 강사님에게 건의가 있다면 이미 배운 내용이라도 나올 때 마다 설명해 주시면 감사하겠다. 

아무튼 남은 2주간에 열심히 복습해서 파이썬 프로그램을 잘 사용할 수 있으면 좋겠다.

 실습 위주의 강의라는 것이 참으로 유용함을 실감하였다. 조건문, 반복문, 함수, 클래스, 모듈, 예외 처리를 강의와 실습을 따라 하다 보니 열흘 만에 다 들었다. 물론 완숙을 위해서는 많은 복습이 필요하지만 일단 이해를 완료하고 두어번의 실제 코딩으로 에러가 없음을 확인하였다.

 나는 대부분 프로그램 언어를 독학으로 공부했는데, 역시 잘 설명하는 강사님의 도움이 매우 큰 역할을 한다는 것을 실감하였다. 처음 강의를 신청할 때 강의료가 너무 비싸지 않는가 하는 느낌이었는데 막상 듣고 나니 그 가치는 된다는 생각이 들었고 국가에서 지원해 주니 더 이상 고마울 수가 없었다.

 물론 이 강의는 초보자를 대상으로 하는 강의라 쉬울 수밖에 없는데 아무리 초보자라도 언어 하나를 이해하는 데는 매우 어려움이 따른다는 것을 생각하면 참으로 즐거운 기분이다.

참고로 강의 청취, 코랩 실습, 자기주도 학습을 실시하는 방법으로 수강하고 있다.
이번 주부터는 인공 지능 데이터 처리를 통한 라이브러리 실습으로 넘파이 판타스 등을 배우리라 기대된다.

 본 일지는 K디지털 기초 역량 훈련이며 국비 지원 교육으로 과제의 일부로 작성하였지만 비교적 실제 느낌을 기술하였음을 부기한다.

                                       그림 설명 : 코랩 화면(파이썬 입력, 에디트, 실행 통합 화면)

3. 변수와 자료형

변수와 자료형에 대한 강의는 변수의 정의, 변수 이름 선언 규칙, 변수의 의미, 변수 선언, 변수 출력 순으로 이론과 실습이 진행되었고 코딩 실습에서는 다양한 방법으로 실습이 이루어져 유익하였다. 예를 들면 변수 선언에서 a = 1, b = 1을 선언할 때 세 가지 방법 즉 1) a = 1, b = 1, 2) a = b =1, 3) a = 1, b=a과 같이 실습하였다.

4. 자료형

자료형에서는 순서가 있는 숫자, 문자열, 리스트, 튜플과 비순서형인 딕셔너리, 집합, 부울로 나누어 강의가 진행되었다.

 가. 숫자형에서는 종류, 타입 출력, 연산자, 관련 함수 순으로 이론을 강의한 후에 실습을 진행하였다.

 나. 문자열에서는 문자열 만들기, 이스케이프 문자, 연산자, 인덱싱과 슬라이싱, 포맷팅, 관련함수, 순으로 강의 진행

 다. 리스트 자료형에서는 리스트 선언, 인덱싱과 슬라이싱, 연산자, 변경과 삭제, 관련함수가 나왔다.

 라. 튜플 자료형에서도 리스트와 같은 내용의 강의였으나 변경과 삭제가 불가능함이 강조되었다.

 마. 딕셔너리 자료형에서도 선언, 변경과 삭제, 관련함수를 강의 받았다.

 바. 집합 자료형에서는 생성, 집합의 종류, 관련함수를 강의 받았다.

 사. 마지막으로 부울 자료형에서는 자료형의 설명과 활용을 강의하였다.

자료형의 강의는 자료형의 특징에 따라 강의가 진행되었고 쉬운 예제와 설명으로 가볍게 강의를 들었다. 프로그램 언어 교육 중에서 가장 쉽고 재미있게 학습한 것 같았고 다시 한번 국비지원교육의 내일배움카드에 감사하는 마음이다.

2. 사전 교육

정식 과목 강의에 들어 가가 전 수업 방법에 대한 강의를 받았다.  
총 5단계로 구성되었으나 중요란 내용만 요약한다. 
 
수업을 들으면서 구글 크롬 브라우저를 사용하여 Google Colaboratory(코랩)에 연결하여 실습하는 강의였다. 즉, 수업을 들으면서 실시간으로 코랩에서 실습 진행(수업 일시 정지)하는데 한 쪽엔 강의 화면, 다른 쪽엔 코랩을 실행시켜 수강과 실습을 동시에 실행하는데 나는 강의를 먼저 듣고 강의 자료로 복습하면서 코랩에서 실습하였다.   
 
수업 화면 상단 오른쪽에 강의 노트가 있어서 언제나 메모를 할 수 있으며 수업 자료도 다운 가능하여 편리하게 활용 가능하였다.

이어서 파이썬에 대하여 소개를 들었다.   Python의 정의, Python 특징, 실습 환경에 관한 자세한 강의를 들었고 어렵고 복잡한 내용을 요점만 뽑아서 재미있게 들었다. 특히 파이썬 언어의 특징인 활용도가 높고 쉬운 프로그래밍 언어, 범용 언어의 좋은 점을 모두 갖춤, 통계, 머신러닝, 자연어, 이미지, 시각화 등을 포함한 풍부한 라이브러리를 가짐, 인공지능 개발, 웹과 앱 그리고 게임 제작, 핀테크 및 블록체인 구현으로 활용을 공부할 수 있는 기회를 얻어서 행복하였다.   
  
다음으로, 많은 패키지들이 포함되어 있으며, 하드웨어와 장소에 관계없이 코딩 가능하며, 무료 사용 가능하고 딥러닝 프로젝트도 가능한 본 강의에서의 실습 환경인 Google Colaboratory (Colab)에 대한 설치 및 사용법 강의가 있었다. 

내일배움카드를 사용하여 무료로 배우는 국비지원교육에 대하여 오늘도 감사한 마음으로 교육 일지를 작성한다.