파이썬에 대하여

데이터 분석 사전캠프 Day-2 (본격 조별활동 시작!)
데이터분석 공부를 시작했고 파이썬에 대해 알아보고자 합니다!

파이썬(Python)은 가독성이 놓고 쉬운 문법덕에 프로그래밍 언어보다 빠른 습득이 가능하다는 특징이 있습니다. 따라서 데이터 분석과 모델링을 다루는 통계학부터 딥러닝과 인공지능을 활용하는 의학에까지 다양한 분야데 두루 활용되고 있습니다.

1. Python은 가독성이 높고 문법이 쉽다? 

1-1. 활용 사례
Google(구글) : Google(구글)은 백엔드에 C++과 파이썬을 결합해 활용합니다. 짧은 대기 시간과 엄격한 메모리 제어가 중요한 스택에는 C++로 코드를 작성하고, 프로그램의 빠른 전달과 유지 관리가 필요한 부분에는 파이썬을 활용해 코드를 작성합니다.

Instagram(인스타그램): Instagram은 파이썬으로 작성된 오픈 소스 웹 프레임워크 Django를 기본 서버 측 언어로 사용하고 있습니다.

Netflix(넷플릭스): Netflix는 방대한 표준 라이브러리, 간결하고 깔끔한 구문, 대규모 커뮤니티, 풍부한 타사 라이브러리 등을 이유로 파이썬을 자사 서비스에 적극적으로 활용하고 있습니다.

1-2. 가독성이 좋은 언어를 사용했을때 어떤 이점이 있나요?
파이썬은 인간의 사고와 유사한 문법을 지니고 있어 많은 시간을 들이지 않고도 학습 할 수 있는 장점이 있습니다. 따라서 비전공자들에게도 인기가 많아 활용도가 높습니다.

2. 데이터 분석가가 Python을 알아야하는 이유
-데이터 분석가는 도구와 프로세스를 사용하여 의미있는 데이터를 도출하고, 수집, 수정, 조사, 분석, 인사이트 도출, 지식내 재화를 담당해야합니다.
-따라서 데이터 프로그래밍 언어를 다룬다면 데이터베이스에서 조회한 데이터의 구조를 바꾸고 조작할 수 있습니다. 이때 가장 많이 사용되는 대표적인 두 언어는 Python과 R 입니다.

3. 데이터 분석가가 Python을 이용했을 때 어떤 이점이 있나요?
-쉽고 간결한 프로그래밍 언어와 문법
-빠른 개발 속도를 통한 높은 생산성 (더 적은 코드로 더 많은 작업 수행 가능, 오류 발생 줄임)
-높은 활장성 및 이식성 (다른 언어나 라이브러리에 쉽게 접근해 연동할 수 있음)
-활발한 생태계 (파이썬이 제공하는 수많은 표준 라이브러리)

결론!
아직 파이썬을 직접 다뤄보지는 않았지만, 데이터 분석가의 길을 희망한다면 정말 필수로 익혀야할 언어네요! 아직 데이터 분석가의 길을 가려면 멀었지만 하나씩 탄탄한 기본기를 쌓아서 가보고자 합니다. 화이팅!