[패스트 캠퍼스 부트캠프] 3주차

 

이번주 부터 새로운 툴에 대해서 배웠다. 

바로 Python. 

가장 기초부터 시작해, 빠르게 데이터 분석을 위한 라이브러리와 기능들까지.

한 주만에 배웠다고 하기엔 너무 많은 내용들이었다. 

아래는 그것들을 정리해준 글들을 목차 겸 덧붙여 본다. 

 

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우선 복습하는 겸 가장 기초적인 내용에 대해서 포스팅 한 것부터 남겨본다. 

기초라고 쓰고 전반적인 문법들을 통칭하는것이라 포스팅 글이 좀 많다. 

특히 3번인 Comprehenshion은 가독성 좋게 늘 읽던거랑 달리 깊게 공부가 필요했다. 

ChatGPT를 동원해 만든 각종 예제들을 풀고 공부한 결과들을 포함해서 기록으로 남긴다. 

 

파이썬 기초 1 - 자료형

 

파이썬 기초 2 - 제어문

 

파이썬 기초 3 - Comprehenshion

 

파이썬 기초 4 - 함수와 예외처리

 

파이썬 기초 5- 라이브러리

 

 

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파이썬 문법을 다 훑어본 다음으론, 

데이터와 통계에 데한 패키지인 Pandas, 

그리고 거기서 잘 쓰는 Dataframe

이 두가지에 대한 이해와, 각종 함수, 기능들을 배웠다. 

더 나아가 데이터 전처리의 기본인 가공 및 집계에 관한 것도. 

이건 처음 배우는 내용들이라 요약한다고 했는데도 다소 글이 많다. 

dataframe 1 - 생성, 조회, 추출

 

dataframe 2 - 구조

 

dataframe 3 - 데이터 가공

 

dataframe 4 - 데이터 집계

 

 

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마지막으론 시각화 라이브러리로

여러가지 그래프들을 그려보았다. 

그려본것만 두자리수가 넘는데, 수업중에 한 가장 기본적인 것을 복습하는 겸 정리했다.

데이터 시각화 1

 

 

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학부 전공 중에 파이썬을 자주 했지만, 문법을 비롯한 순수 코딩에 가까웠었다. 

이미 알고 있는 지식이니까 금방 따라잡을 수 있겠지 싶었더니, 

꼭 그렇지만도 않은게.. matplot이나 numpy 같은건 연구실에 대한 자료가 아니라면 잘 쓰지 않으니까. 

 

기껏 맘먹고 건드려서 코딩해보면,

시각화 라이브러리와 문자열을 처리하는 그 모든것들이

수시로 오류를 내고 꽤 구현이 힘든 기억들로만 남아있다.

그래서 처음 배우기에 더욱 자신이 없던, 데이터프레임 전용 라이브러리와 시각화에 많이 집중하고, 공부했다. 

 

이번주엔 코드탐구와 기능을 알아보는데에 집중했고, 

이제는 가지고 온 데이터셋에 대한 분석과 인사이트들을 파보는데에 신경써봐야겠다.