파이썬을 처음부터 배우는 방법: 전문가 가이드

파이썬은 가장 인기있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 배우고 싶어하는 사람들은 많지만 어디서부터 어떻게 시작해야 할까요? 파이썬을 배우는 단계별 가이드와 학습 계획, 유용한 리소스 등을 포함한 학습 여정을 소개합니다.

 

권현욱(엑셀러) | 아이엑셀러 닷컴 대표 · Microsoft Excel MVP · Excel 솔루션 프로바이더 · 작가

 

※ 이 글은 아래 기사 내용을 토대로 작성되었습니다만, 필자의 개인 의견이나 추가 자료들이 다수 포함되어 있습니다.

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• 원문: How to Learn Python From Scratch in 2023: An Expert Guide
• URL: https://codegirljs.medium.com/how-to-learn-python-from-scratch-in-2023-an-expert-guide-ae95ef601528

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파이썬 개요

Python은 Guido van Rossum이 개발한 프로그래밍 언어로 1991년에 처음 출시되었습니다. Python은 코드 가독성에 중점을 두고 개발되었으며 Python의 구문을 통해 프로그래머는 C++ 또는 Java와 같은 언어에서 가능한 것보다 더 적은 줄로 개념을 표현할 수 있습니다.

 

Python은 절차적 프로그래밍, 객체 지향적 프로그래밍, 함수형 프로그래밍을 포함한 다양한 프로그래밍 패러다임을 지원합니다. 간단히 말해서 이는 컴퓨터에 할 일 목록(How-To)을 제공하거나 사물이나 개념의 디지털 모델(객체- 지향) 또는 코드를 수학 문제처럼 취급합니다.

 

파이썬이 인기인 이유

2023년 7월 현재 TIOBE 지수에 따르면 Python은 여전히 ​​가장 인기 있는 프로그래밍 언어입니다. 수년에 걸쳐 Python은 단순성, 다양성 및 광범위한 응용 프로그램으로 인해 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나가 되었습니다.

 

그렇게 된 이유는 또한 데이터 과학자가 언어의 복잡성보다는 데이터 해석에 더 집중할 수 있게 해주기 때문에 데이터 과학에서 매우 인기 있는 언어라는 것을 의미합니다. 이러한 요소에 대해 더 자세히 살펴보겠습니다.

 

파이썬의 주요 기능

Python을 다재다능하고 널리 사용되는 프로그래밍 언어로 만드는 몇 가지 기능을 살펴보겠습니다.

 

• 가독성 : Python은 영어와 다소 유사하게 명확하고 읽기 쉬운 구문으로 알려져 있습니다.
• 배우기 쉬움 : Python의 가독성으로 인해 초보자가 언어를 배우고 코드의 기능을 이해하는 것이 상대적으로 쉽습니다.
• 다양성 : Python은 한 가지 유형의 활동에만 국한되지 않습니다. 그것은 많은 분야에서 사용될 수 있습니다. 웹 개발, 작업 자동화 또는 데이터 과학에 관심이 있든 Python에는 이러한 목표를 달성하는 데 도움이 되는 도구가 있습니다.
• 광범위한 라이브러리 지원 : 다양한 작업을 위해 미리 작성된 코드가 포함된 광범위한 표준 라이브러리가 함께 제공되므로 시간과 노력이 절약됩니다. 또한 활발한 Python 커뮤니티에서는 Python의 기능을 더욱 확장하는 수천 개의 타사 패키지를 개발했습니다.
• 플랫폼 독립성 : 이 언어의 가장 큰 장점은 코드를 한 번만 작성하면 모든 운영 체제에서 실행할 수 있다는 것입니다. 이 기능은 여러 운영 체제가 설치된 컴퓨터에서 작업할 때 Python을 좋은 선택으로 만듭니다.
• 해석된 언어: Python은 해석된 언어입니다. 즉, 코드가 한 줄씩 실행됩니다. 전체 프로그램을 컴파일하지 않고도 작은 코드 조각을 테스트할 수 있으므로 디버깅이 더 쉬워집니다.
• 무료 및 오픈 소스: 또한 오픈 소스 언어이므로 소스 코드가 자유롭게 사용 가능하고 배포 및 수정이 가능합니다. 이로 인해 대규모 개발자 커뮤니티가 개발에 기여하고 대규모 Python 라이브러리 생태계를 구축하게 되었습니다.
• 동적 유형: Python은 동적으로 유형이 지정됩니다. 즉, 변수를 생성할 때 변수의 데이터 유형을 선언할 필요가 없습니다. Python 인터프리터는 유형을 유추하므로 코드를 더 유연하고 쉽게 수정할 수 있습니다.

 

Python을 배우는 것이 유용한 이유

Python을 배우는 것은 여러 가지 이유로 유용합니다. 엄청난 인기와 함께 Python은 기술부터 금융, 의료 등 다양한 산업 분야에 걸쳐 애플리케이션을 보유하고 있습니다. Python을 배우면 많은 직업 기회가 열리고 더 나은 직업적 결과를 얻을 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다.

 

파이썬의 다양한 용도

앞에서 Python의 다양성에 대해 언급했지만 이를 사용할 수 있는 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

 

• 데이터 과학: Python은 데이터 분석 및 시각화에 일반적으로 사용되며 Pandas, NumPy 및 Matplotlib와 같은 라이브러리가 특히 유용합니다.
• 웹 개발: 백엔드 웹 개발에는 Django 및 Flask와 같은 프레임워크가 사용됩니다.
• 소프트웨어 개발: 스크립팅, 자동화 및 테스트를 위한 소프트웨어 개발에 Python을 사용할 수 있습니다.
• 게임 개발: PyGame 및 tkinter와 같은 라이브러리를 사용하여 게임 개발에도 사용할 수 있습니다.
• 기계 학습 및 인공 지능: TensorFlow, PyTorch 및 Scikit-learn과 같은 라이브러리는 Python을 이 분야에서 인기 있는 선택으로 만듭니다. 별도의 가이드에서 AI 학습 방법을 알아보세요.

 

데이터 과학, 기계 학습, 인공 지능이 부상하면서 Python 지식에 대한 수요가 커지고 있습니다. 2022년 GitHub 보고서에 따르면 Python 사용량은 전년 대비 22.5% 증가하여 플랫폼에서 세 번째로 가장 많이 사용되는 언어가 되었습니다.

다양한 업계의 조직에서는 Python을 사용하여 데이터에서 통찰력을 추출하고, 기계 학습 모델을 구축하고, 작업을 자동화할 수 있는 전문가를 찾고 있습니다.

 

Python 학습은 취업 가능성과 다양한 직업 기회에 대한 개방성을 향상시킬 수 있습니다. 인디드 채용 사이트에서 Python을 검색해 보면, 미국에서 이 기술이 필요한 일자리가 거의 10,000개나 됩니다.

 

파이썬을 배우는데 걸리는 시간

Python은 배우기 가장 쉬운 프로그래밍 언어 중 하나이지만 여전히 노력과 연습이 필요합니다. Python을 배우는 데 걸리는 시간은 이전 프로그래밍 경험, 이해하려는 개념의 복잡성, 학습에 전념할 수 있는 시간에 따라 크게 달라질 수 있습니다만 체계적인 학습 일정과 지속적인 노력을 통해 몇 주 안에 요령을 익히고 몇 달 안에 어느 정도 능숙해질 수 있습니다.

 

온라인 리소스는 여러분의 기술을 위한 견고한 기반을 제공할 수 있으며 규모는 다양할 수 있습니다. 예를 들어, 능숙하게 코딩하는 데 필요한 기술을 다루는 Python 프로그래밍 기술 과정의 길이는 약 24시간인 반면, Python 데이터 분석가 경력은 약 36시간입니다. 물론, 진정한 파이썬 연구가가 되는 것은 장기적인 과정이며 노력의 상당 부분에는 자율 학습과 보다 체계적인 방법이 필요합니다.

 

Python을 배우는 방법: 성공을 위한 6단계

파이썬을 어떻게 배울 수 있는지 살펴보겠습니다. 이 단계별 가이드에서는 Python을 처음부터 배우고 있다고 가정합니다. 즉, 기본부터 시작하여 점점 더 발전해야 한다는 의미입니다.

1. Python을 배우는 이유 이해하기

우선, 왜 Python을 배우고 싶은지 이해하는 것이 중요합니다. 모든 종류의 용도로 사용되는 일반 언어입니다. 그런 다음 Python을 배우고 싶은 이유를 이해하고 나면 맞춤형 학습 계획을 개발할 수 있습니다. 작업 자동화, 데이터 분석, 개발 등 어떤 작업을 하든 상관없습니다. 소프트웨어에 관심이 있다면 명확한 목표를 염두에 두고 학습 여정에 동기를 부여하고 집중할 수 있습니다. 다음은 스스로에게 물어볼 몇 가지 질문입니다.

 

• 내 경력 목표는 무엇입니까? 데이터 과학, 웹 개발, 소프트웨어 개발 또는 Python이 일반적으로 사용되는 기타 분야에서 경력을 찾고 계십니까?
• 나는 어떤 문제를 해결하려고 하는가? 작업을 자동화하고, 데이터를 분석하고, 웹사이트를 구축하거나, 기계 학습 모델을 구축하고 싶으신가요? Python은 이러한 모든 작업과 그 이상에 사용될 수 있습니다.
• 내 관심은 무엇입니까? 데이터 작업이나 앱 구축에 관심이 있나요? 아니면 인공지능에 매료됐나요? 귀하의 관심사가 귀하의 학습 여정을 안내할 수 있습니다.
• 나의 현재 지식 수준은 어느 정도인가? 초보자라면 Python은 단순성과 가독성으로 인해 훌륭한 모국어입니다. 숙련된 프로그래머라면 강력한 라이브러리와 프레임워크로 인해 Python에 관심이 있을 수 있습니다.

 

이러한 질문에 대한 답에 따라 학습 경로를 구성하는 방법이 결정되며, 이는 다음 학습 경로에서 특히 중요합니다. 단계 .

Python은 배우기 가장 쉬운 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 정말 좋은 점은 Python을 배울 때 도메인에 얽매이지 않는다는 것입니다. Python은 매우 다재다능하여 소프트웨어 개발, 데이터 과학, 인공 지능 및 거의 모든 프로그래밍 관련 역할에 적용할 수 있습니다.

 

2. Python 기본 시작하기

Python 기본 이해

Python은 코드 가독성을 중시하며 더 적은 코드 줄로 개념을 표현할 수 있도록 해줍니다. 변수, 데이터 유형, 연산자 등 기본 개념을 이해하는 것부터 시작해야 합니다.

Python 입문 과정에서는 데이터 분석을 위한 Python의 기본 사항을 다룹니다. 이러한 개념에 익숙해질 수 있도록 합니다.

 

Python 설치 및 환경 구성

Python으로 프로그래밍을 시작하려면 Python을 설치하고 개발 환경을 설정해야 합니다. 공식 웹사이트에서 Python을 다운로드하거나, Anaconda Python을 사용하거나, DataCamp Workspace를 시작하여 브라우저에서 Python을 사용할 수 있습니다. 구성 정보를 위해 Python을 설치합니다.

 

첫 번째 Python 프로그램 작성

먼저, 고전적인 “Hello World!”와 같은 간단한 Python 프로그램을 작성합니다. 대본. 이 프로세스는 Python 코드의 구문과 구조를 이해하는 데 도움이 됩니다. 초보자를 위한 Python 튜토리얼에서는 이러한 기본 사항 중 일부를 안내합니다.

 

Python 데이터 구조

Python은 여러 가지 데이터 구조를 제공합니다. 목록, 튜플, 집합, 사전과 같은 데이터 소스를 통합합니다. 이러한 데이터 구조는 프로그램에서 데이터를 저장하고 조작하는 데 사용됩니다. 우리는 이러한 주제를 광범위하게 다루는 Python 데이터 구조 및 알고리즘 과정을 보유하고 있습니다.

 

Python 제어 흐름

제어 흐름 제어문 방법 방법 . if 문, for 루프, while 루프 등을 사용하면 프로그램이 결정을 내리고 작업을 반복할 수 있습니다. if, while 및 for 문에 대한 튜토리얼이 있습니다.

 

Python의 함수

Python의 함수는 특정 작업을 수행하는 재사용 가능한 코드 블록입니다. 자신만의 함수를 정의하고 Python의 내장 함수를 사용할 수 있습니다. 우리는 유지 관리하고 재사용할 수 있는 복잡한 함수를 작성하기 위한 모범 사례를 다루는 Python 함수 작성 과정을 제공합니다.

 

3. 고급 Python 개념 마스터하기

기본 사항을 숙지하고 나면 더 고급 주제로 넘어갈 수 있습니다. 다시 말하지만, 이는 Python에 대한 이해를 발전시키는 데 중요하며 프로그래밍 언어를 사용할 때 발생할 수 있는 다양한 문제와 상황을 처리하는 데 도움이 됩니다.

 

오류 및 예외 처리

Python은 코드의 오류 및 예외를 처리하기 위한 도구를 제공합니다. 강력한 Python 프로그램을 작성하려면 try/Exception 블록을 사용하는 방법과 예외를 발생시키는 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 코드 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있는 Python의 예외 및 오류 처리에 대한 특별 가이드가 있습니다.

 

Python에서 라이브러리 작업

Python에서 라이브러리 작업 Python의 강력한 기능은 방대한 라이브러리 생태계에서 비롯됩니다. 수치 계산을 위한 NumPy, 데이터 조작을 위한 Pandas, 데이터 시각화를 위한 Matplotlib와 같은 인기 있는 라이브러리를 가져오고 사용하는 방법을 알아보세요. 별도의 기사에서는 이러한 도구에 대한 더 많은 컨텍스트를 제공할 수 있는 데이터 과학용 주요 Python 라이브러리를 다룹니다.

 

Python의 객체 지향 프로그래밍

Python은 객체와 클래스를 중심으로 코드를 구조화할 수 있는 패러다임인 객체 지향 프로그래밍(OOP)을 지원합니다. 클래스, 객체, 상속, 다형성 등 OOP 개념을 이해하면 보다 체계적이고 효율적인 코드를 작성하는 데 도움이 됩니다. Python의 객체 지향 OOP 프로그래밍에 대해 자세히 알아보세요. 확인하기 클래스를 만들고 상속 및 다형성과 같은 기술을 사용하여 코드를 재사용하고 최적화하는 방법에 대한 온라인 과정을 확인하세요.

 

4. 실습을 통해 학습

Python을 배우는 가장 효과적인 방법 중 하나는 Python을 적극적으로 사용하는 것입니다. 구문을 배우고 프로젝트 작업에 소요되는 시간을 최대한 빨리 최소화하고 싶습니다. 이러한 학습 기반 접근 방식에는 대학에서 배운 개념을 실제 프로젝트 및 실습에 적용하는 작업이 포함됩니다. 다행히도 많은 DataCamp Learn 기능이 이 학습을 활용합니다. 실습 접근 방식이지만 기술을 연습할 수 있는 다른 방법도 있습니다.

 

• 관심 있는 프로젝트를 계속 추적하세요. 관심 있는 프로젝트에 참여하세요. 작업, 데이터 분석 프로젝트 또는 웹 애플리케이션을 자동화하는 간단한 스크립트일 수 있습니다.
• 웹 세미나 및 코딩 세션에 참여하세요. 강사와 함께 예약할 수 있는 다양한 DataCamp 웹 세미나와 온라인 이벤트를 찾을 수 있습니다. 이 방법은 새로운 개념을 배우고 실시간으로 적용되는 것을 볼 수 있는 좋은 방법이 될 수 있습니다.
• 배운 내용을 아이디어와 프로젝트에 적용해 보세요. 유용하다고 생각되는 기존 프로젝트나 도구를 다시 만들어 보세요. 무언가가 어떻게 작동하는지, 어떻게 구현하는지 직접 이해하게 되므로 훌륭한 학습 경험이 될 수 있습니다.

 

5. 포트폴리오 만들기

프로젝트를 완료하면서 포트폴리오에 포함시키세요. 이 포트폴리오는 귀하의 기술과 관심을 반영해야 하며 귀하가 관심을 갖는 직업이나 산업과 관련이 있어야 합니다. 독창적인 프로젝트를 만들고 문제 해결 능력을 보여주세요. 별도의 기사에 모든 수준에 대한 60개 이상의 Python 프로젝트 목록이 있지만 다음은 다양한 수준에 대해 제안된 몇 가지 디자인 아이디어입니다.

 

• 초보자. 추측 게임, 할 일 목록 앱, 관심 있는 데이터 세트를 사용한 기본 데이터 분석과 같은 간단한 프로젝트입니다.
• 중급. 웹 스크레이퍼, Django를 사용한 블로그, scikit-learn을 사용한 기계 학습 모델과 같은 더 복잡한 프로젝트입니다.
• 중급. 완전한 웹 애플리케이션, 복잡한 데이터 분석 프로젝트 또는 TensorFlow 또는 PyTorch를 사용하는 딥 러닝 모델과 같은 대규모 프로젝트

 

6. 계속해서 도전하기

학습을 중단하지 마세요. 기본 사항을 숙지한 후에는 더욱 도전적인 임무와 프로젝트를 살펴보세요. 귀하의 경력 목표나 개인적인 관심 분야와 관련된 분야를 전문적으로 다루십시오. 데이터 과학, 웹 개발, 기계 학습 등 Python의 세계에는 항상 배울 것이 더 많이 있습니다. Python 학습 여정은 단거리 경주가 아니라 마라톤이라는 점을 기억하세요. 계속 연습하고, 호기심을 갖고, 실수하는 것을 두려워하지 마세요.

 

Python 학습 계획 예시

그런 다음 Python을 처음 사용하는 경우 시간과 노력을 어디에 집중해야 하는지 설명하는 계획 잠재적 학습 곡선을 만들어 보겠습니다. 타이밍, 영역 및 진행 상황은 수많은 변수에 따라 달라집니다. 우리는 이 계획이 최대한 편리하기를 원하므로 이동 중에도 프로젝트 작업을 수행하는 것이 좋습니다.

 

1~3개월: 기본 Python 및 데이터 조작

기본 및 고급 프로그래밍 개념을 마스터하세요. 귀하의 전문 분야에서 기초 프로젝트를 완료하는 것부터 시작하십시오. 예를 들어 데이터 과학에 관심이 있다면 팬더로 데이터 세트를 분석하고 Matplotlib로 데이터를 시각화하는 것부터 시작할 수 있습니다.

 

• 파이썬 기초. Python의 기본 사항부터 시작해 보세요. 여기에는 구문, 데이터 유형, 제어 구조, 기능 등을 이해하는 것이 포함됩니다.
• 데이터 조작. Pandas 및 NumPy와 같은 Python 라이브러리를 사용하여 데이터를 관리하고 조작하는 방법을 알아보세요. 이는 특히 데이터 과학 및 기계 학습 분야의 Python 관련 작업에 필수적인 기술입니다.

 

4~6개월: 중급 Python

이제 탄탄한 기초를 다졌으므로 더 고급 주제를 학습할 수 있습니다.

 

• 고급 Python: 기본 사항을 숙지하고 나면 고급 Python 주제로 넘어갑니다. 여기에는 객체 지향 프로그래밍, 오류 처리 및 보다 복잡한 데이터 구조에 대한 이해가 포함됩니다. 데코레이터, 컨텍스트 관리자, 메타클래스 등과 같은 고급 주제를 살펴보세요.
• 보다 구체적인 주제: 예를 들어 기계 학습에 관심이 있다면 Python 트랙을 통해 기계 학습 기초를 시작할 수 있습니다. 프로젝트를 계속 진행하되 더 복잡하게 만드세요. 예를 들어 기계 학습 모델을 구축하여 주택 가격을 예측하거나 이미지 순위를 지정할 수 있습니다.

 

7개월 이상: 고급 Python 및 전문화

이 시점에서는 Python과 관심 분야의 응용 프로그램에 대해 잘 이해하고 있어야 합니다. 이제는 전문화할 때입니다. 여러분의 관심과 직업적 열망에 따라 한 가지 분야를 전문으로 할 수도 있습니다. 데이터 과학, 기계 학습, 웹 개발, 자동화 또는 기타 분야가 될 수 있습니다. 예를 들어 자연어 처리에 관심이 있다면 NLTK, SpaCy 등의 라이브러리에 익숙할 것입니다. 계속해서 프로젝트에 참여하고 해당 분야의 새로운 발전을 발견하세요.