연세대학교 데이터 분석 워크샵 Python 활용법 기초 강의자료.
프로그래밍 언어 및 Python에 대해 배울 수 있는 자료들은 인터넷 상에서, 또는 책에서 많이 구할 수 있습니다. 하지만 전문 프로그래머를 목표로 하는 대신, 데이터 분석을 하기 위한 맥락에서 Python을 설명하는 자료들은 그보다 더 적습니다. 본 과정에서는 그 Python이라는 프로그래밍 언어와 데이터 분석이라는 두 분야의 연결지점을 다룹니다.
Python을 5일 과정에 모두 완벽하게 배우는것은 어렵습니다. 본 워크샵의 목표는 아래와 같이 잡았습니다.
- 직접 파이썬에 뛰어들어 본다
- 간단한 프로그램을 직접 작성해본다
- 데이터 분석에 직접 써먹을 수 있는 예제 중심으로 진행한다
- 워크샵이 끝난 이후에는 스스로 문서를 찾아가며 점점 고수준의 프로그램을 작성해갈 수 있다
- 엑셀로 하던 작업의 일부를 파이썬으로 대체할 수 있다
프로그램 언어를 익히기 위해 책이나 글만 보면서 따라해서는 중간에 막히는 부분들이 발생합니다. 그리고 막연히 어렵게 느껴지기도 하고요. 또 어떤 경우에는 눈으로만 읽는 분들이 있는데, 눈으로만 봐서는 실제로 프로그램을 작성하기가 어렵습니다.
본 과정은 실습을 중심으로 진행합니다. 그래서, 따라할 수 있는 형태의 강의 자료가 제공됩니다. 강사가 앞에서 직접 라이브 코딩을 하면서 진행합니다. 수강하는 분들도 직접 코드를 따라서 작성할 수 있도록 자료가 온라인에 게시되기 때문에 수업을 듣지 않은 분들도 자료를 열람할 수 있지만, 실습을 진행하면서 발생하는 Q&A나 개별 1:1 지도, 각 개인의 프로젝트 목표에 대한 피드백 등은 제한된 메일링 리스트를 사용하여 진행합니다.
강의 자료에서는 하나 하나의 요소에 대해 자세하게 설명하지는 않습니다. 인터넷상에 더 상세한 자료가 많이 있습니다. 여기서는 그런 정보를 습득하기보다는, 실제로 여러번 사용하면서 감을 잡는 것을 목표로 합니다.
수강하는 분들 각각의 경험이나 실력이 제각각 다를 것입니다. 본 과정의 흐름은 프로그래밍 언어를 아예 모르는 분을 대상으로 잡았습니다. 때문에 프로그래밍 언어를 접해봤거나, Python을 접해본 분들은 초반의 언어 자체에 대한 부분은 다소 쉽게 느껴질 수 있겠습니다. 그런 분들은 앞에서 진행하는 강의를 따라오는 대신, 진행하는 데이터 분석 부분을 독자적으로 진행하셔도 좋습니다. 진행하면서 막히는 부분이나 궁금한 부분들을 메일링 리스트에 질문하시면 중간의 개별 연습문제 풀이 시간이나 쉬는 시간을 사용하여 답변드립니다.
실습을 중심으로 진행하는 워크샵이기 때문에, 수강하시는 분들은 각자 노트북을 지참하셔야 합니다. OS는 맥, 윈도우, 리눅스 모두 가능합니다.
프로그래밍에 대한 사전지식이 없어도 수강할 수 있습니다.
연세대학교 컴퓨터과학과를 졸업하고, 소셜 네트워크 분석 전문 기업인 사이람에 입사하여 리서치 엔지니어 및 소프트웨어 개발자로 2년 5개월, 시스템개발팀 팀장으로 2년간 재직하면서 소셜 네트워크 분석 소프트웨어를 개발하고 다양한 기업들의 데이터를 분석하는 프로젝트를 수행했습니다. 사이람 동료였던 김무궁, 그리고 함께 모인 이소라, 신철호와 오지큐를 공동창업하고, 5년 9개월간 CTO로 재직하며 모바일 백엔드 플랫폼을 개발했습니다. 그리고 지금은 그 경험을 토대로, 오지큐 동료였던 허민강과 함께 BotHub.Studio를 서비스하며 또 다른 창업을 준비하고 있습니다.
- 학습 목표 공유
- Python이란?
- 개발 환경(Spyder)에 익숙해지기
- Python 기초 1: 출력문, 변수, 반복문, 조건문
- Python 기초 2: 자료형 (list, tuple, dict, set, str)
- Q&A 및 코드리뷰
- Python 기초 2-1: 변수, 반복문, 조건문, 자료형 복습
- Python 기초 3: 파일 다루기, 함수, 클래스
- Q&A 및 코드리뷰
- Python 기초 4: 모듈, 예외, 오류
- Python 기초 5: 총 정리 및 종합 활용
- Q&A 및 코드리뷰
- 웹문서에서 정보 추출하기: HTML에서 원하는 정보 가져오기
- Jupyter Notebook에 익숙해지기
- 엑셀 파일 다루기 1: 데이터 다루기
- 엑셀 파일 다루기 2: 그래프 그리기
- GitHub 사용하기
- Q&A 및 코드리뷰
- Pandas 배우기
- Matplotlib 소개
- 웹문서 수집하기: 케빈 베이컨 게임
- NumPy 소개
- 정규표현식(Regex): 문자열 능숙하게 다루기
- NetworkX 소개: SNA 분석하기
- 큰 코드 관리하기: 디버거, 리팩토링
- 패키지 만들기
- Jupyter Notebook으로 보고서 만들기