[Python][개념] 파이썬 사용 이유 및 특징, 활용처

1. 파이썬을 사용해야 하는 이유 

1) IT 엔지니어로 일하고 싶다.

- 파이썬 작성 프로그램은 기존 IT시스템에 이식하기 좋은 장점이 있음

2) 인공신경망 기반의 딥러닝을 배우고 싶다.

- 최신 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘들은 대부분 파이썬으로 개발되어 작성됨

3) 아직 목적은 없으나 많이 사용하는 언어를 선택하고 싶다. 

- 전 세계적으로 C, Java 에 이어서 가장 많이 사용하는 프로그래밍 언어는 파이썬

- 타오베 (전 세계 엔지니어, IT교육 기관 등을 통해 조사한 결과로 나타내는 프로그래밍 언어 인기 순위 지수) 에서 파이썬은 3위

 

2. 파이썬 특징

1) Simple & easy 

- 간결한 코드, 코드 재사용, 쉬운 유지보수, 객체지향

2) Interpreter

- 인터프리터 : 코드를 한 줄씩 읽어 내려가며 실행하는 프로그램

(참고, 컴파일 : 코드를 기계가 읽을 수 있는 언어로 바꾼 후 실행하는 프로그램)

3) Glue language

- 다른 언어(c/c++등) 로 만든 프로그램과 결합하여 사용 가능

4) Science friendly

- 복잡한 수치와 큰 데이터를 다루는 다양한 연산 지원 (Numpy, pandas, Scipy 등)

5) Abundant package

- 다양한 기능을 지원하는 패키지를 제공

- 손쉬운 다운로드 방법 (pip)

- package 종류

- 기계학습 : scikit-learn

- 딥러닝 : Tensorflow, PyTorch

- 얼굴인식 : OpenCV

- 웹서버 : Django, Flask

- 데이터 시각화 : matplotlib, seaborn, follium

- 웹 데이터 수집 및 처리 : request, beautifulsoup, selenium

 

3. 파이썬으로 할 수 있는 것들

1) 웹서비스

- 대표적 웹 서비스 : 인스타그램

2) 이미지인식

- 카메라, 자동차, CCTV등 다양한 분야에 사용 됨 

3) 시각화 솔루션 

- 그래프, 워드클라우드, 지도를 활용한 시각화 등 다양한 데이터를 쉽게 확인할 수 있음 

 

등등 많음

 

 

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출처

https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=20731863 

파이썬으로 시작하는 데이터 분석

 

4. 개발 환경 구축

1) 아나콘다란? 

- 파이썬 설치 파일, 데이터 분석에 필요한 주요 패키지 및 개발환경 등을 한 번에 설치할 수 있는 툴 

- 데이터 분석을 목표로 삼는 다면 꼭 필요한 방법

- 데이터 분석 전 필요한 프로그램 을 모두 한 번에 설치할 수 있음

= 수치계산 : Numpy

= 데이터 전처리 : Pandas

= 데이터 시각화 : matplotlib

= 소스코드 편집기 : VS Code, spyder, jupyter 등