안녕하세요~ 링커리어 컨텐츠 에디터 9기 하늘입니다!
첫 게시글을 올렸을 때는 추운 겨울이었는데, 어느새 포근한 봄이 되어 에디터로써 마지막 글을 쓰게 되었네요 😊
마지막인만큼 제가 가지고 있는 정보들을 듬뿍 알려드리고 가려고 해요!
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요새 파이썬은 꼭 개발자로 일하지 않더라도 다양한 방면에서 쓰여지고 있는 프로그래밍 언어이죠.
저 또한 마케터를 희망하는 사람으로써 데이터 관련 공부에 관심을 가지고 있었어요. 데이터 분석과 관련하여 어떤 공부부터 시작하는 것이 좋을까 고민하다, 다양한 프로그래밍 언어 중 진입 장벽이 비교적 낮고, 분석에 가장 널리 쓰이는 ‘파이썬’ 으로 시작하는 것이 좋겠다 생각했어요! 처음에는 익숙하지 않은 공부인 만큼 막막한 점들도 많고, 어떤 사이트나 책을 참고해야 할지 갈팡질팡 했던 것 같아요.
이후, 저는 데이터 분석을 공부 하는 선배들의 조언을 통해 차차 공부를 이어갔는데, 이 때 알게 된 좋은 사이트와 서적들을 여러분에게 공유하면 파이썬 공부에 조금이나마 도움을 드릴 수 있을 것 같아 이렇게 찾아오게 되었답니다.
그럼 시작해볼까요!
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파이썬의 교과서라고도 부를 수 있는 ‘점투파’. 수학에 수학의 정석이 있다면, 파이썬에는 점투파가 있다!
점프 투 파이썬은 입문자도 쉽게 이해할 수 있는 사이트로서, 파이썬을 입문하는 자들에게 사전처럼 쓰이는 서적이자 사이트에요. 더불어, 문서를 살펴보다 이해가 좀 어려운 단원이 있다면 점투파 유투브 영상과 병행하여 공부하시면 효율적으로 파이썬에 기본을 훑을 수 있답니다!
<사이트>
점투파: https://wikidocs.net/book/1
파이썬 계단 밟기: https://wikidocs.net/book/2070
<유튜브>
조코딩:https://www.youtube.com/watch?v=KL1MIuBfWe0&list=PLU9-uwewPMe2AX9o9hFgv-nRvOcBdzvP5
‘점프 투 파이썬’ 으로 파이썬에 발을 들였다면, ‘코딩 도장’ 으로는 보다 자세한 파이썬 공부를 진행할 수 있어요! 세부적으로 짜여져 있는 목차 속 내용과, 중간중간 연습 문제를 활용해 꼼꼼한 파이썬 공부에 도전해봅시다!
<사이트>
https://dojang.io/course/view.php?id=7
나도 코딩에서는 파이썬 뿐만 아니라 다양한 프로그래밍 언어들을 쉽게 알려주는 사이트로 유명하죠. 나도 코딩의 장점은 단시간 강의라는 점인데요! 6시간 만에 파이썬을 끝내는 기본편 영상을 수강한 이후, 자신이 파이썬을 활용하고 싶은 분야에 맞춰 활용편 강의를 편하게 들으시면 됩니다! 저의 경우 나도 코딩으로 공부하지는 않았지만, 이번 2주동안 6시간 수업을 듣고 <데이터 분석과 시각화> 활용편 영상을 수강해보려고 해요 😊
<유튜브>
나도 코딩 검색
: https://www.youtube.com/watch?v=kWiCuklohdY
기초부터 실무까지, 컴퓨터 강의 하면 인프런이죠!
유료 강의들도 존재하지만, 다양한 무료 강의들도 기다리고 있으니 한번 들어가셔서 살펴보시는 것을 추천드려요.
<사이트>
<자주 쓰게 될 사이트 모음>
1. 파이썬 튜터
파이썬 튜터는 컴퓨터가 각 코드 줄을 실행할 때 발생하는 일을 이해할 수 있도록 순차적으로 줄 마다 발생하는 프로그래밍을 직관적으로 보여주는 사이트에요. 해당 사이트에서 한 줄 한 줄 코드를 실행 하다보면 , 어디서 코드가 꼬였는지 쉽게 발견이 가능해 오류를 수정하는 데 큰 도움을 받을 수 있답니다!
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라이브러리에 관한 각각의 설명은 위 카드 뉴스를 참고해주세요! 아래는 해당 링크입니다.
2. 판다스
3. Numpy
4. Matplotlib
코딩에 대한 수요는 갈수록 커져 조금만 유투브나 구글을 검색해도 원하는 정보를 쉽게 찾아볼 수 있게 되었어요! 지금까지 정보를 바탕으로, 파이썬 튜터나 라이브러리에 관해서는 검색을 통해 여러분들이 직접 코딩을 하며 부딪혀 보시는 것을 추천드립니다! 제가 알려드린 사이트를 바탕으로 재미있는 파이썬 공부를 하셨으면 좋겠네요 😊
그럼 저는 여기서 이만 인사드리겠습니다!
긴 글 읽어주셔서 감사합니다. 따뜻한 봄날에 여러분들의 행복한 대학생활을 기원합니다 :)
참고 : Won Joon Yoo, Introduction to Deep Learning for Natural Language Processing, Wikidocs
작성자 하노피다
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