데이터 분석실

우리는 매일 수많은 정보를 접하며 살아갑니다. 온라인 뉴스 기사로 사건의 배경을 읽기도 하고, 유튜브에서 최신 전자기기 리뷰 영상을 시청하기도 합니다. 이처럼 글과 영상은 각기 다른 방식으로 정보를 전달하며, 우리는 무의식중에 특정 정보를 얻기 위해 더 적합하다고 생각하는 매체를 선택하곤 합니다. 그렇다면 글과 영상은 어떤 정보 전달 방식의 차이를 가지고 있으며, 어떤 목적에 따라 더 효과적인 매체가 될까요?본론1. 글과 영상의 본질적인 차이 글은 생각이나 내용을 글자라는 부호로 나타낸 기록을 의미합니다. 시, 소설, 논설 등 일정한 내용을 담은 모든 기록을 포괄하며, 주로 지식을 전달하는 데 사용됩니다. 반면 영상은 빛의 굴절이나 반사 등으로 이루어진 물체의 상을 의미하며, 머릿속에서 그려지는 모습이나..

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왜 자동화가 필요할까?하루에도 수십 번 반복하는 이메일 정리, 파일 이름 바꾸기, 엑셀 정리, 웹사이트 들어가서 정보 확인하기... 이런 일들, 솔직히 귀찮죠.그런데 말입니다, 이런 반복적인 작업들을 파이썬이 대신 해줄 수 있다면 얼마나 좋을까요?바로 그게 파이썬 자동화의 세계입니다.파이썬 자동화가 가능한 이유는?파이썬은 다양한 라이브러리를 통해 컴퓨터와 소통할 수 있어요. 아래는 그 대표적인 기능입니다:작업 사용할 수 있는 라이브러리엑셀, CSV 파일 다루기openpyxl, pandas웹 자동화selenium, requests파일 및 폴더 관리os, shutil, pathlib이메일 자동화smtplib, imaplib키보드, 마우스 제어pyautogui실전 예제 1: 파일 정리 자동화📁 매일 쌓이는 ..

🐍 파이썬으로 시작하는 빅데이터의 세계📌 빅데이터, 왜 중요할까?요즘 시대는 "데이터가 곧 자산"이라고 할 만큼, 데이터의 가치가 점점 더 커지고 있습니다. 우리가 일상에서 사용하는 앱, 웹사이트, 쇼핑몰, SNS 등은 모두 어마어마한 양의 데이터를 생산하고 있죠. 이 수많은 데이터를 분석하고, 의미 있는 정보를 뽑아내는 것이 바로 빅데이터 분석입니다.그리고 이 빅데이터를 다루는 데 가장 많이 쓰이는 언어 중 하나가 바로 **파이썬(Python)**입니다.🐍 파이썬이 빅데이터에 강한 이유다양한 라이브러리pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn, tensorflow, pyspark 등 빅데이터 분석과 머신러닝까지 지원하는 풍부한 라이브러리를 갖추고 있어요..

좋아요! 이번엔 "파이썬이 데이터 과학뿐 아니라 다양한 분야에서 얼마나 폭넓게 활용되는지"에 대한 블로그 글을 준비해봤어요. 실용성과 확장성이라는 키워드로 풀어봤습니다.파이썬, 데이터 과학을 넘어서: 다양성을 보여주는 만능 언어많은 사람들은 파이썬을 "데이터 과학을 위한 언어"라고 생각합니다.실제로도 머신러닝, 딥러닝, 데이터 분석에서 파이썬이 대세인 건 맞습니다.하지만, 정말 그것뿐일까요?사실 파이썬은 데이터 관련 분야를 넘어서 거의 모든 IT 분야에서 사용되는 다재다능한 언어입니다. 오늘은 그 폭넓은 활용처를 하나씩 짚어보며, 파이썬이 왜 "모든 것을 할 수 있는 언어"라고 불리는지 알아보겠습니다.1. 웹 개발: Flask와 Django의 위력웹사이트를 만들 때 대부분은 JavaScript, HTML..

파이썬, 데이터 과학자들이 가장 먼저 배우는 언어인 이유데이터 과학을 처음 접할 때 가장 많이 들은 말이 있을 겁니다.“데이터 분석하고 싶으면 파이썬부터 배워야지!”왜 그럴까요? 단지 유행이어서? 아니면 그냥 사람들이 많이 쓰니까?물론 그런 이유도 있지만, 그보다 훨씬 근본적인 이유들이 있습니다.1. 실험과 반복에 최적화된 언어데이터 과학과 머신러닝은 끊임없는 실험과 반복의 연속입니다.모델을 만들고, 돌려보고, 결과를 분석하고, 다시 수정하는 과정을 수십 번, 수백 번 반복하죠.파이썬은 인터프리터 언어이기 때문에 한 줄 한 줄 바로 실행하고 결과를 볼 수 있어, 이런 반복 실험에 딱입니다.특히 Jupyter Notebook과 함께 사용하면 실험 기록, 코드, 시각화를 한눈에 볼 수 있어서 훨씬 효율적입니..

왜 파이썬은 딥러닝, 머신러닝, 데이터 과학 분야에서 가장 많이 사용될까?데이터 과학, 머신러닝, 딥러닝. 이 단어들을 검색해보면 빠지지 않고 등장하는 언어가 바로 **파이썬(Python)**입니다. 그렇다면 왜 수많은 프로그래밍 언어들 중에 하필 파이썬이 이 분야에서 이렇게 강력한 존재감을 드러내고 있는 걸까요?1. 배우기 쉽고 읽기 쉬운 문법파이썬은 사람이 읽기 좋은 언어로 설계되었습니다. 간결한 문법은 프로그래밍에 익숙하지 않은 사람들도 쉽게 배울 수 있도록 도와주며, 코드의 가독성이 높아 협업과 유지보수에 매우 유리합니다.예를 들어, 리스트에서 평균을 구할 때 다른 언어는 복잡한 반복문을 필요로 하는 반면, 파이썬은 다음과 같이 단 한 줄로 가능합니다:average = sum(numbers) / ..

Python과 데이터: 데이터를 다루는 가장 쉬운 방법요즘 시대에 ‘데이터’라는 단어는 정말 자주 등장합니다. 우리는 데이터를 분석하고, 시각화하고, 예측 모델을 만들며 미래를 준비합니다. 그런데 이런 데이터 작업을 할 때 가장 많이 쓰이는 언어가 뭔지 아시나요? 바로 **Python(파이썬)**입니다.왜 Python일까?Python은 배우기 쉬우면서도 강력한 기능을 갖춘 프로그래밍 언어입니다. 특히 데이터와 관련된 작업에서는 그 진가를 발휘합니다.간결한 문법: 짧고 이해하기 쉬운 코드 작성 가능방대한 라이브러리: 데이터 분석을 위한 도구들이 이미 잘 갖춰져 있음활발한 커뮤니티: 에러가 나도 검색하면 거의 다 답이 나옴!데이터를 다룰 때 자주 쓰는 Python 라이브러리Python에는 데이터를 불러오고,..

이 오류는 PyAutoGUI 라이브러리를 사용할 때 발생한 것으로, 핵심은 pyscreeze 모듈을 불러올 수 없었다는 것입니다. 이 문제의 원인은 대부분 다음 중 하나입니다:🔍 오류 메시지 요약:PyAutoGUI was unable to import pyscreeze. (This is likely because you're running a version of Python that Pillow (which pyscreeze depends on) doesn't support currently.)🧩 주요 원인:pyscreeze가 설치되지 않았거나 손상됨Pillow 버전이 현재 파이썬 버전과 호환되지 않음전체적으로 PyAutoGUI, pyscreeze, Pillow 간의 버전 불일치파이썬 버전이 너무 최..

파이썬은 문법이 간단해서 많은 사람들이 쉽게 시작하지만,오히려 그 심플함 때문에 놓치기 쉬운 함정들도 많습니다.이번 글에서는 파이썬을 공부하거나 실무에서 사용할 때 주의해야 할 대표적인 실수 8가지를 소개할게요.이 글을 통해 여러분의 실수를 미리 예방할 수 있길 바랍니다! 💡❗ 1. 들여쓰기(Indentation)는 생명이다파이썬은 들여쓰기가 문법입니다.중괄호 {} 대신 공백으로 코드 블록을 구분하기 때문에, 들여쓰기 하나 잘못하면 에러가 납니다.if True:print("들여쓰기 없으면 오류!") # 오류 발생✅ 해결 방법: 보통 스페이스 4칸을 사용하고, 탭과 스페이스를 섞지 않도록 주의하세요!❗ 2. 리스트 vs 얕은 복사(shallow copy)a = [1, 2, 3]b = ab[0] = 10..