1-1. 파이썬 시작하기 [이론]

인프런 무료강의 - ⌜Python Programming⌟ 부산대학교 소프트웨어융합교육원

Python 시작하기

What is Program?

👉 컴퓨터에게 내린 명령의 절차와 순서를 기록한 명령 문서

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프로그래밍 언어로서의 Python

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Python's Advantages

1. 자연어 유사성
2. 간결성
3. 코드재사용성

1. 자연어 유사성

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자연어란?

인간이 communication에 사용하는 실제 언어 (영어, 한국어, 중국어 등)

부산대학교 소프트웨어융합교육원 - Python Programming -

• Python은 Grammar와 Structure에서 다른 프로그래밍 언어에 비해 자연어와 유사
• 간단한 영어 단어로 문법 구축

2. 간결성

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• 코드의 길이가 짧음 (Java와 동일작업 수행시, Python의 코드가 더 짧음)
• 문법의 단순성
  • 들여쓰기를 통해 코드 묶음 지정 (이전 언어들은 ({}) 괄호, 혹은 블록 사용)
  • 어떤 조건 상황에서 수행해야 하는 일련의 명령문들이 존재할 때, 명령문들을 하나의 묶음으로 인식해서 수행함. 파이썬에서는 같은 자릿수만큼 들여쓰기가 되어 있는 연속적인 문장들은 하나의 묶음으로 인식. 따라서, 별도의 문형없이 스페이스바를 통해 묶음 설정 가능.
  • 문법문형이 단순하며 같은 order에 대해 들여쓰기가 일관되어 있어 가시성이 뛰어나고 간결함

3. 코드 재사용성

• 오픈 소스 활용
• : Python으로 구축하는 프로그램의 General한 기능에 대한 코드들이 일반적으로 공유됨
• 웹 개발, 과학 수치 연산, 데이터 분석, 인공지능 등 다양한 분야를 위한 파이썬 도구들이 공유되고 쉽게 사용
• 빠른 개발 속도 (오픈 소스를 통해 더 활발히 토론되고 향상됨)

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Python의 활용 사례

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인터넷 데이터 수집

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• 개별 데이터를 일일히 차트에 맞추어 입력하는 것은 비효율적이며 오류 발생가능성이 높음
• 인터넷에 분산되어 있는 데이터를 수집하고 인간에게 유용한 text 의 형태로 제공 가능

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데이터 분석

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• 수집된 데이터에 대해 설정한 목적성에 따른 분석이 필요함
  • 평균값,표준편차 등의 계산 / 특정 기준에 따른 분포도 정리 등등
• Python의 함수 호출시 모은 데이터들의 간단한 분석 제공가능
  • 최대값, 최소값, 사분위값, 평균, 표준편차, 기준값 이상 혹은 이하값 모으기 등
• 기존 분석 함수를 활용하여 더 복잡한 분석 또한 가능

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데이터 시각화

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• 데이터 분석을 통해 얻은 데이터를 시각화하여 목적성에 따른 데이터의 가시화를 높일 수 있음

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머신러닝

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• 데이터 분석과 시각화는 현재의 데이터를 기반으로 과거와 현재에 대한 통계치 산출에 불과
• 수집된 데이터를 기반으로한 미래의 수치 예측이 필요할 때 ⇒ 머신러닝을 통해 구현

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이미지 및 영상 데이터 처리

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• 문자 기반 자료가 아닌 이미지 및 영상 등의 시각 데이터를 읽고 분류해내기 등

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음성 인식 및 합성

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• 사람의 말을 알아 듣기 (음성 인식)
• 자막 혹은 책 등의 텍스트 자료를 사람의 직접 녹음 외에 음성 데이터 조합을 통해 음성 발화 자료를 제작 (음성 합성)

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