[Python] Colab 으로 데이터 분석 시작하기 - 중간 점검

데이터 처리 복습용 문제풀이 (생각보다 많~~이 쉬웠다?)

오랜만에 티스토리에 공부 기록을 남겨보려 한다.

R 공부를 끝마친 후에 Python 을 공부하는 것을 매일 업로드하려고 했지만

생각보다 "공부 - 업로드 - 공부 - 업로드" 하는 게 효율이 참 안좋았다. 내 문제일 수도 있지만..

 

그래서 좀 텀을 길게 잡고 가려고 한다.

매일 공부한 것을 올리는 것보다는

Colab에서 자체 제공하는 마크다운 기능을 활용해서 그때그때 메모를 한 다음에

데이터 처리 / 시각화 / 인공지능 / 머신러닝 / 이미지 처리 등등

큼지막한 주제별로 후기처럼 블로그에 남겨보려고 한다.

 

 

Colab 사용 후기

장점은 확실한 것 같다.

 

1. R보다는 비교도 안될 정도의 거대한 커뮤니티

당장 내가 학교에서 만난 '프로그래밍에 관심 있는' 사람들이나 그저 지인들한테 물어봐도

R은 모르지만 파이썬은 잘 하시거나 들어본 분들이 많다.

그렇기에 파이썬이 이렇게 발전할 수 있는 것 같다. 

 

2. Scikit - Learn 이나 Tenserflow 같은 머신러닝 패키지

물론 R에서도 만들 수는 있지만,

마케팅 현업자들이 Scikit - Learn 을 추천하고

실제로 머신러닝에서의 활용도는 파이썬이 압도적으로 높다. 그런데는 다 이유가 있지 않을까 싶다.

 

3. 쉽다.

내가 처음에 무작정 유명하니까 파이썬을 배운 것이 도움이 된 것 같다.

이제 백엔드를 걱정할 정도로 "프로그래머" 가 될 생각은 없지만

파이썬의 기본 문법에 익숙하니 Colab에 적응하는 것이 빨라진 것 같다.

 

 

중간 점검

이제 시작이고, 배운지 한 5일? 정도 된 것 같다.

개강도 했고, 전공의 부담이 슬슬 느껴질 시즌이니 공부를 그렇게 많이 하진 못했지만,

어느정도 개념이 익숙해지고 전처리까지 확실히 할 수 있을 정도는 되었다.

 

이제 시각화, 지도, 머신러닝 남았다!!