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데이터과학을 위한 파이썬 컴퓨팅 요약

Mon, 06 Oct 2025 22:21:14 +0900

1. 파이썬 소개 등

1.1. 파이썬 소개

1.1.1. 개발

개발자: 귀도 반 로섬
개발철학: 간결한 문법, 쉬운 사용성, 높은 확장성

1.1.2. 역사

버전
- 1994 1.0
- 2000 2.0
- 2008 3.0
발전하게 된 계기
- Data Science: NumPy, Pandas, Matplotlib 등의 라이브러리 등장
- Web Develop: Django, Flask 등의 프레임워크 등장
- Machine Learning: TensorFlow, PyTorch 등의 프레임워크 등장

1.2. 특징

1.2.1. 문법

동일블록 들여쓰기로 처리

1.2.2. 다양한 용도로 사용

전문적 업무처리를 위한 개발 용이

1.2.3. 인터프리터 언어

파이썬은 C언어에 비해 71.9배의 시간, 2.8배의 메모리, 75.88배의 에너지 소비

1.2.4. 동적 타이핑

데이터 타입을 동적으로 관리

1.2.5. 풍부한 라이브러리

웹크롤링: Requests, BeautifulSoup, Selenium, Scrapy, lxml
웹개발: Django, Flask, FastAPI, Bottle, CherryPy, Tornado
데이터분석: NumPy, SciPy, Pandas
시각화: Matplotlib, Seaborn
인공지능: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn

1.2.6. 다중 패러다임

절차지향
함수형
객체지향

1.2.7. 기타특징

고수준 언어
활성화 된 커뮤니티
활성화된 호환성
다양한 통합기능

1.3. 개발환경

1.3.1. 로컬

파이썬 설치
파이썬 IDE: PyCharm, VS Code, Jupyter Notebook, Spyder, Atom

1.3.2. 웹

Colaboratory

2. 컴퓨팅 사고

2.1. 기본원리

2.1.1. 프로그램

컴퓨터에 작업지시를 하려면 일을 구성하는 단위작업을 구체적으로 제시하고, 그 단위 작업의 순서를 명확하게 제시
이를 컴퓨터가 이해하는 언어로 표현

2.1.2. 프로그래밍의 원리

프로그래밍은 컴퓨터를 제대로 사용할 수 있도록 도와주는 도구

2.2. 컴퓨팅 사고

2.2.1. 컴퓨팅 사고란

Computational Thinking: 컴퓨터를 이용해서 문제를 해결하는 논리체계

2.2.2. 컴퓨팅 사고의 기본 구조

순차구조: 순차적으로 코드 실행
선택구조: 다음에 수행할 코드를 조건식을 적용해서 결정
반복구조: 어떤 조건을 만족하는 동안 지정된 코드 반복

2.3. 프로그램의 구조

2.3.1. 순차구조

프로그램 코드의 수행 순서는 바로 다음에 위치한 작업

2.3.2. 선택구조

프로그램 코드의 수행 순서를 조건식에 따라 결정

자료구조(Data Structure) 요약

Sat, 27 Sep 2025 23:30:56 +0900

1. 자료구조란

1.1. 자료와 정보

자료: 현실세계에서 관찰이나 측정을 통해 수집된 값
정보: 어떤 상황에 대하여 적절한 의사결정을 할 수 있게 하는 지식으로서 자료의 유효한 해설이나 자료 상호간의 관계를 표현하는 내용

1.2. 추상화

추상화: 공통적인 개념을 이용하여 같은 종류의 다양한 객체를 정의하는 것

1.3. 자료구조

자료구조: 자료 사이의 논리적 관계를 컴퓨터나 프로그램에 적용하기 위해서는 추상화가 필요하고, 이러한 자료의 추상화를 위해 자료의 논리적 관계를 구조화한 것
자료구조와 알고리즘: 자료구조는 입력값에 대한 추상화의 결과이고, 알고리즘은 프로그램에 대한 추상화의 결과

기본 자료구조의 종류와 관계

자료구조
미리 정의된 자료구조	사용자 정의 자료구조
기본 자료구조	파생된 자료구조
정수 실수 문자	정수 실수 문자	리스트 스택 큐 트리 그래프

1.4. 자료구조와 알고리즘의 관계 및 알고리즘의 특성

알고리즘: 컴퓨터에게 일을 시키는 명령들의 모음으로, 자료구조는 알고리즘의 기초
알고리즘의 조건
- 출력: 알고리즘 수행 후 최소 한 가지 결과 생성해야 함.
- 유효성: 각 연산이 명확하고, 실행가능해야 함.
- 입력: 유한한 입력에 입력 형태가 정의될 수 있어야 함.
- 명확성: 각 명령은 모호함이 없이 명확해야 함.
- 유한성: 알고리즘은 종료가 명확하게 정의되어야 함.

1.5. 알고리즘의 성능

1.5.1. 알고리즘 실행시간의 예측

어떤 알고리즘이 실행횟수(실행시간)에 대하여 Order(n)함수를 가지고 있다는 것은 실행횟수가 그러한 경향(O(n))을 가지고 있다는 것을 의미
그런 알고리즘은 유사한 입력 개수의 증가에 대해서 비슷한 실행시간의 증가를 보인다는 것을 의미
같은 일을 하는 여러 알고리즘의 실행시간을 예측해서 특정 입력 경향에 대해 적합한 알고리즘을 선택 가능
결국 컴퓨터과학에서 알고리즘의 성능은 알고리즘의 실행시간 분석을 통한 실행시간 예측으로 비교

1.5.2. 실행시간의 측정

알고리즘 측정시 실행파일을 OS에서 제공하는 System Clock을 이용하여 시간을 축정
다만 높은 비용때문에 실행 시간 예측을 통해 알고리즘을 선택하고 평가

2. 배열

2.1. 정의

배열은 인덱스와 원소값(index, value)의 쌍으로 구성된 집합으로, 정의된 각 인덱스는 그 인덱스와 관련된 값 보유
단일자료형: 원소들이 모두 같은 자료형의 값과 같은 크기의 기억공간을 차지
물리적 순서 = 논리적 순서: 배열의 첫번째 원소가 위치하는 메모리 주소를 알면 인덱스를 이용하여 임의의 배열 원소의 주소값 계산 가능
인덱스를 이용해 원소값에 직접 접근 가능
메모리 영역의 추상화와 구체화
- 컴퓨터는 운영체제의 지휘 아래 메모리의 물리적인 주소값을 전달받아 자료를 가져오고, CPU에서는 가져온 자료를 계산
- 개발자는 프로그램에서 선언한 배열과 인덱스 값을 이용해 알고리즘을 작성하고 그 알고리즘에 따라 프로그램 완성
- 운영체제는 개발자의 추상화된 값과 컴퓨터의 물리적인 값 연결
- 프로그래밍 언어는 개발자와 운영체제 간의 의사소통을 위한 도구

2.2. 배열의 추상 자료형

ADT(Abstract Data Type) Array

데이터과학개론 요약

Wed, 17 Sep 2025 21:21:52 +0900

1. 데이터와 데이터과학

1.1. 데이터의 개념과 속성

1.1.1. 데이터의 기초 개념

데이터의 정의
- data: 질적 혹은 양적 변수들의 가치집합으로서 정보의 조합
- 어원: datum의 복수형으로 give를 의미하는 라틴어 동사 dare에서 비롯
데이터, 정보 및 지식
- 데이터는 의사결정에 적합한 정보 추출의 원천
- 정보는 자료를 당면 문제 해결을 위해 체계적으로 정리한 것
- 지식은 경험적 측면이 강조: 정보의 관계성까지 고려
- 데이터는 정보나 지식을 뒷받침하는 재료

1.1.2. 데이터의 유형

정형 데이터와 비정형 데이터
- 데이터의 팽창: 계량 데이터 외에 시청각을 통해 인지할 수 있는 대상도 데이터로 볼 수 있음.
- 정형 데이터: 속성파악, 수집, 가공 용이하며 기존 도구로 분석 가능
- 비정형 데이터: 다양한 형태로 수집, 가공, 정제가 많은 노력 요구
- 반정형 데이터: 정형, 비정형 특성 혼재
정형 데이터의 구분

마크다운 문법 사용 개요

Fri, 22 Aug 2025 15:46:54 +0900

1. 제목

헤딩으로 문서구조가 깨질 수 있어 주석만 표기

# A first-level heading
## A second-level heading
### A third-level heading
#### A fourth-level heading
##### A fifth-level heading
###### A sixth-level heading

2. 텍스트 스타일

**굵게** 또는 __굵게__
굵게 또는 굵게

*이탤릭체* 또는 _이탤릭체_
이탤릭체 또는 이탤릭체

~~취소선~~
~~취소선~~

**굵게 일부 _이탤릭체_**
굵게 일부 이탤릭체

***모두 굵게 이탤릭***
모두 굵게 이탤릭

<sub>아래</sub> 첨자
_아래 첨자

<sup>윗</sup> 첨자
^윗 첨자

<ins>ins</ins>는 시각적 언더바 뿐만아니라 추가된 또는 변경된 내용 표시 의미
ins는 시각적 언더바 뿐만아니라 추가된 또는 변경된 내용 표시 의미

개발 및 디자인 혁신을 위한 원칙 모음

Thu, 29 Aug 2024 00:51:59 +0900

1. 파이썬의 선(禪)

Beautiful is better than ugly.
아름다운 것이 추한 것보다 낫다.

Explicit is better than implicit.
명시적인 것이 암시적인 것보다 낫다.

Simple is better than complex.
간결한 것이 복합적인 것보다 낫다.

Complex is better than complicated.
복합적인 것이 복잡한 것보다 낫다.

Flat is better than nested.
수평적인 것이 내포된 것보다 낫다.

Sparse is better than dense.
여유로운 것이 밀집한 것보다 낫다.

Readability counts.
가독성은 중요하다.

Special cases aren’t special enough to break the rules.
특별한 경우들은 규칙을 어길 정도로 특별하지 않다.

Although practicality beats purity.
허나 실용성은 순수성을 이긴다.

Errors should never pass silently.
오류는 절대로 조용히 지나가지 않는다.

Unless explicitly silenced.
명시적으로 오류를 감추려는 의도가 아니라면.

In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
모호함을 대할 때, 이를 추측하려는 유혹을 거부하라.

There should be one– and preferably only one –obvious way to do it.
명확한, 그리고 가급적이면 유일한 하나의 방법은 항상 존재한다.

Although that way may not be obvious at first unless you’re Dutch.
비록 그 방법이 처음에는 명확해 보이지 않을지라도.

Now is better than never.
지금 행동에 옮기는 것이 아예 안 하는 것보다는 낫다.

Although never is often better than right now.
비록 아예 안 하는 것이 지금 당장 하는 것보다 나을 때도 많지만.

If the implementation is hard to explain, it’s a bad idea.
구현 결과를 설명하기 쉽지 않다면, 그것은 나쁜 아이디어이다.

If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
구현 결과를 설명하기 쉽다면, 그것은 좋은 아이디어일지도 모른다.

Namespaces are one honking great idea – let’s do more of those!
네임스페이스를 사용하는 것은 완전 좋은 생각이다!

2. 디터 람스의 좋은 디자인 10원칙

Good design is innovative.
좋은 디자인은 혁신적이다.

Good design makes a product useful.
좋은 디자인은 제품을 유용하게 한다.

Good design is aesthetic.
좋은 디자인은 심미적이다.

Good design makes a product understandable.
좋은 디자인은 제품을 이해 가능하게 한다.

Good design is unobtrusive.
좋은 디자인은 요란하게 거슬리지 않는다. (불필요하게 장식적이지 않다.)

Good design is honest.
좋은 디자인은 정직하다.

Good design is long-lasting.
좋은 디자인은 영속적이다.

Good design is thorough down to the last detail.
좋은 디자인은 마지막 디테일까지 철저하다.

Good design is environmentally friendly.
좋은 디자인은 환경 친화적이다.

Good design is as little design as possible.
좋은 디자인은 가능한 최소한으로 디자인된다.

3. 애자일 소프트웨어 개발을 위한 선언

We are uncovering better ways of developing software by doing it and helping others do it. Through this work we have come to value: 우리는 소프트웨어를 개발하고, 또 다른 사람의 개발을 도와주면서 소프트웨어 개발의 더 나은 방법들을 찾아가고 있다. 이 작업을 통해 우리는 다음을 가치 있게 여기게 되었다: