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"Image generated using DALL-E by OpenAI"
1. 파이썬 기초
- 파이썬의 특징: 단순하고 이해하기 쉬우며, 다양한 라이브러리와 프레임워크를 지원합니다. 파이썬은 플랫폼 독립적이며 풍부한 표준 라이브러리를 제공해 빠른 개발이 가능합니다.
- 파이썬 설치 및 실행: 아나콘다와 같은 과학 계산 패키지를 이용하여 파이썬을 설치하고 가상환경을 설정합니다. 기본 인터프리터와 다양한 IDE를 사용해 개발할 수 있습니다.
2. 변수와 데이터 타입
- 기본 데이터 타입: 정수, 실수, 문자열, 불리언 등이 있습니다. 각 타입은 메모리에서 다르게 처리되며, 타입 변환을 통해 다양한 연산을 수행할 수 있습니다.
- 변수: 데이터를 저장하는 공간으로, 변수를 선언하고 값을 할당하는 방법을 배웁니다. 변수명은 의미 있게 지어야 하며, PEP8 규칙을 따릅니다.
3. 조건문과 반복문
- 조건문(if, elif, else): 조건에 따라 다른 명령을 실행합니다. 복잡한 조건을 간단하게 표현할 수 있으며, 중첩된 조건문도 지원합니다.
- 반복문(for, while): 일정한 조건에 따라 명령을 반복 실행합니다. for 문은 주로 리스트나 튜플 같은 시퀀스를 순회할 때 사용되며, while 문은 조건을 만족할 때까지 반복합니다.
- break와 continue: 반복문을 제어하는 명령어입니다. break는 반복문을 즉시 종료하고, continue는 다음 반복을 시작합니다.
4. 함수
- 함수 정의: 특정 기능을 수행하는 코드 블록을 정의합니다. 재사용 가능하며, 코드의 가독성을 높이는 데 기여합니다.
- 인자와 반환값: 함수에 값을 전달하고 결과를 반환받습니다. 기본값 인자, 키워드 인자 등을 사용해 유연한 함수를 작성할 수 있습니다.
- 가변인수: 여러 개의 인자를 받을 수 있는 함수입니다. args와 *kwargs를 사용해 가변인수를 처리합니다.
5. 데이터 구조
- 리스트: 여러 값을 순차적으로 저장하는 데이터 구조입니다. 리스트 컴프리헨션을 사용해 간결하게 리스트를 생성할 수 있습니다.
- 딕셔너리: 키-값 쌍으로 데이터를 저장합니다. 빠른 검색과 수정이 가능하며, 다양한 메서드를 통해 데이터를 조작할 수 있습니다.
- 튜플과 세트: 변경 불가능한 리스트와 중복되지 않는 데이터를 저장합니다. 튜플은 읽기 전용 리스트, 세트는 고유한 값을 저장하는 데 사용됩니다.
6. 파일 입출력
- 파일 읽기 및 쓰기: 파일을 열고 데이터를 읽거나 씁니다. 파일 모드(r, w, a, b 등)에 따라 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
- with 구문: 파일을 자동으로 닫아주는 구문입니다. 파일 처리가 끝난 후 리소스를 자동으로 해제합니다.
- pickle 모듈: 파이썬 객체를 파일에 저장하고 불러옵니다. 객체의 직렬화와 역직렬화를 통해 데이터를 효율적으로 저장할 수 있습니다.
7. 예외 처리
- try, except: 오류가 발생했을 때 프로그램이 중단되지 않도록 처리합니다. 여러 예외를 구체적으로 처리할 수 있습니다.
- else, finally: 예외 발생 여부와 관계없이 실행되는 블록입니다. else는 예외가 발생하지 않을 때, finally는 항상 실행됩니다.
- 사용자 정의 예외: 필요한 경우 직접 예외를 정의하여 처리합니다. 예외 클래스를 상속받아 사용자 정의 예외를 만들 수 있습니다.
8. 람다 표현식과 고차 함수
- 람다 표현식: 간단한 함수를 정의할 때 사용합니다. 익명 함수로, 한 줄로 간결하게 표현할 수 있습니다.
- map, filter 함수: 데이터를 변환하거나 조건에 따라 필터링합니다. map은 함수를 각 요소에 적용하고, filter는 조건에 맞는 요소를 추출합니다.
9. 객체 지향 프로그래밍
- 클래스와 객체: 데이터를 구조화하고 관련 기능을 함께 묶어 사용합니다. 클래스는 설계도, 객체는 실제 인스턴스입니다.
- 상속: 기존 클래스의 기능을 확장합니다. 코드의 재사용성을 높이며, 다형성을 통해 다양한 객체를 유연하게 다룰 수 있습니다.
10. 데이터 분석 및 기계 학습 기초
- Numpy, Pandas: 데이터 분석에 자주 사용하는 라이브러리입니다. Numpy는 배열 계산, Pandas는 데이터 프레임을 다룹니다.
- Matplotlib, Seaborn: 데이터 시각화 도구입니다. 다양한 그래프와 차트를 통해 데이터를 시각적으로 표현할 수 있습니다.
- 기계 학습 개념: 데이터 모델링과 예측에 사용되는 기초 개념을 다룹니다. 지도 학습, 비지도 학습, 모델 평가 등을 포함합니다.