[15장] “고급 Python 학습을 위한 최고의 온라인 자원 추천”

고급 Python 학습을 위한 최고의 온라인 자원 추천

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출처: Christina Morillo

소개

처음 시작하는 파이썬:파이썬 패키지를 활용한 모던 컴퓨팅 입문, 한빛미디어

Python은 빠르게 성장하고 있는 프로그래밍 언어로, 데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어, 기계 학습 전문가에게 필수적인 언어가 되었습니다. 이 글은 Python 데이터 분석을 배우는 데 필요한 시간을 탐색하고 학습 과정을 가속화하기 위한 팁과 자원을 제공합니다.

Python 학습

  1. 필요한 시간: 대부분의 학습자는 이전의 프로그래밍 경험과 투자한 시간에 따라 3~6개월 이내에 기본적인 Python 데이터 분석 기술을 습득할 수 있습니다. 그러나 보다 고급 개념을 습득하기 위해서는 추가적인 시간과 연습이 필요할 수 있습니다.
  2. 학습 자원: Python을 처음부터 배우고 싶은 개인들을 위해 다양한 자원이 제공됩니다. 이에는 온라인 튜토리얼, 대화식 강좌, 유익한 안내서 등이 포함되어 있으며, 이러한 자원들은 개인 학습자들을 교육적인 여정에서 유용한 정보를 제공해줍니다.

데이터 과학을 위한 Python의 장점

  1. 인기 있는 언어: Python은 간결성, 가독성, 강력한 커뮤니티 지원 등의 이유로 기계 학습에서 가장 인기 있는 언어입니다. Python을 배우면 기계 학습을 탐색하고자 하는 누구에게나 견고한 기반을 제공합니다.
  2. 다양성: Python은 다양한 데이터 형식을 처리할 수 있으므로 다양한 데이터 과학 프로젝트에 적합합니다. TensorFlow와 scikit-learn과 같은 다양한 라이브러리를 제공하여 Python의 기능을 더욱 향상시킵니다.
  3. 직업 기회: Python 개발자는 금융, 의료, 기술 등 다양한 산업에서 다양한 직업 기회를 가지고 있습니다. Python 개발자, 데이터 엔지니어, 소프트웨어 엔지니어, 데이터 과학자 등이 흔한 직함입니다. Python의 인기와 다양성으로 인해 숙련된 Python 전문가에 대한 수요는 강력한 상태로 유지될 것으로 예상됩니다.
데이터를 다루며 배우는 파이썬:Python for Everybody, 인사이트

Python 학습 가속화를 위한 팁

  1. Python 3에 집중하기: Python 2는 2020년부터 공식적으로 지원이 종료되었으므로 초심자들은 산업 표준에 맞추기 위해 최신 버전에 집중하는 것이 중요합니다.
  2. 기본적인 수학적 기술: Python을 배우는 데 있어서 고급 수학적 기술은 필요하지 않지만, 산술과 대수학의 기본적인 이해는 데이터 분석 및 기계 학습 알고리즘을 사용할 때 유용할 수 있습니다. 또한 산술, 미적분 및 선형 대수학과 같은 고급 수학 개념은 데이터 과학 여정에서 특정 알고리즘의 작동 메커니즘을 이해하는 데 필요할 수 있습니다.

마무리

Python을 배우는 것은 데이터 과학에 관심이 있는 모든 사람들에게 가치 있는 투자입니다. 고급 Python 학습을 위한 최고의 온라인 자원으로는 “Advanced Python: Tips and Resources to Become an Expert”라는 주제의 검색 결과가 있습니다. 이 자원은 한국어로 제공되며 금전적 지원도 가능합니다. 이 자원은 비즈니스 수준의 학습자들과 전문가들을 위한 통찰력과 기본을 제공합니다. 강의는 Columbia 대학에서 교수로 재직하며 교수상 수상 경력이 있는 Eric Siegel이 강의를 진행합니다. 이 강의는 기계 학습의 다양한 기술적 접근 방식을 다루며, 예측 모델을 해석하고 설명하는 법을 가르칩니다. 또한 기계 학습에서 흔히 발생하는 함정을 피하고 편향된 예측 모델을 식별하는 방법에 초점을 맞추고 있습니다. 이 강의에는 퀴즈가 포함되어 있으며 LinkedIn 프로필에 추가할 수 있는 자격증도 제공됩니다. 이 강의는 초보자에게 적합하며 광범위한 기술적 지식을 요구하지 않습니다. 의사 결정 트리, 로지스틱 회귀, 신경망, 앙상블 모델링, 업리프트 모델링 등의 주제를 다루며, 비즈니스 관점에서 예측 모델을 평가하고 보호된 레이어에서 잠재적인 편향을 감지하는 방법에 대해서도 논의합니다. 이 강의는 이론 중심이며, 엑셀이나 구글 시트를 사용하여 예측 모델을 생성하는 과제를 제외하고는 코딩이나 실습은 포함되지 않습니다.

참고: 제공된 정보는 검색 결과의 요약이며 개인적인 경험이나 애매한 추가 정보는 포함되지 않습니다.

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