파이썬 교육을 통해 초보자도 빠르게 학습하여 웹 개발, 데이터분석, 인공지능 및 머신러닝까지 매우 다양한 분야에 활용이 가능합니다. Python은 문법이 쉽고 활용 분야도 다양하여 처음 프로그래밍 입문으로 매우 좋은 언어입니다. 이 문서에서는 파이썬 교육이 필요한 이유와 무료 강의 사이트들을 정리해보겠습니다.
파이썬 교육 필요성
코딩교육 의무화
국내 대학들이 최근 학과를 상관없이 코딩 교육을 의무화하고 있습니다. 코딩을 처음 공부하는 사람에게 파이썬을 추천하는 이유 중 무엇보다 배우기 쉽다는데 있습니다. 대학의 비전공자나 중고등학생들도 스스로 간단히 설치하여, 독학이나 서적 그리고 무료 강의를 통해 충분히 배울 수 있습니다.
다양한 무료툴
파이썬 코딩을 시작한다면 www.python.org 에서 무료 인터프리터를 다운받는 것으로 시작할 수 있습니다. 하지만 효율성을 높이기 위해 MS의 Visual Studio Code 무료 IDE 도구를 사용하면 더 쉽게 개발이 가능할 수 있습니다. 또한 개발도구는 윈도우 맥 모두 사용할 수 있습니다. 처음 파이썬을 시작하고 개발환경을 구축하는 방법들을 아래의 강의 사이트를 참고해주시기 바랍니다.
파이썬 강의 사이트 모음
파이썬을 처음 시작하는 분들을 위해 단계별로 참고하면 좋은 과정들을 순차적으로 정리해보았습니다. 소개순서에 따라 개발환경 구축부터 기초학습 그리고 활용 분야에 따라 점차 심화 레벨로 학습하시면 되겠습니다.
1. 기초과정
추천해 드리는 강의는 아래의 조코딩 유튜버의 파이썬 기초과정입니다. 파이썬의 역사, 특징 및 응융분야에 대한 가장 기초과정입니다. 앞서 설명드린 비주얼 스튜디오 코드를 이용한 환경 구축 및 기본문법에 대해서도 진행합니다. 5시간의 이 기초과정 영상 하나로 파이썬에 개념을 충분히 잡을 수 있을 것입니다.
2. 기본과정
Python 기초를 이해했다면 언어 문법을 전체적으로 더 자세히 훑어봅니다. 파이썬을 이용해 조금 더 복잡한 것을 만들기 위해서는 문법에 대한 심화학습이 필요합니다. 다음의 강의에서 함수, 입출력, 클래스, 예외처리 및 실제 활용할 수 있는 모듈과 패키지에 대한 개념을 보다 자세히 익힐 수 있습니다.
- 무료 파이썬 기본과정 (문법 심화과정)
3. 응용과정
기본과정 까지 학습을 마친 후 다양한 활용 분야에 따라 조금 더 복잡한 프레임워크를 이해해야 합니다. 이제부터는 Python을 이용해 자신이 만들기를 원하는 것들을 정해야 합니다. 분야별로 필요한 과정을 정리해보겠습니다.
데이터분석
많은 양의 데이터를 분석하고 결과를 시각화하여 그래프 등으로 표시하는 도구로 이용할 수 있습니다. pandas, numpy, matblotlib 패키지를 이용해 이어서 설명할 머신러닝이나 업무 자동화 도구의 기초로 활용할 수 있습니다.다음의 무료 클래스를 참고하시면 되겠습니다.
보다 다양한 사례를 통한 데이터 분석을 배우고 싶다면 아래 “모두의 데이터분석 with 파이썬” 서적도 함께 참고하시기 바랍니다. 온라인 강의는 접근성이 편하지만 디테일한 부분의 부족한 설명은 참고서적으로 메울 수 있습니다.
머신러닝 & 인공지능
빅데이터 분석은 머신러닝이나 인공지능으로 응용하기 위한 준비단계입니다. 텐서플로나 최근 인기가 많은 파이토치와 같은 파이썬 기반의 머신러닝 프레임워크을 활용하면 매우 효율적입니다. 해당 프레임워크에 대한 자세한 내용과 무료 강의 사이트는 아래의 이전 글을 참고 바랍니다.
웹 서비스 개발
웹서비스 개발은 프론트엔드와 백엔드로 나눌 수 있습니다. 프론트엔드는 주로 자바스크립트나 HTML, CSS같은 언어를 사용합니다. 파이썬을 사용하는 경우는 주로 백엔드 개발쪽이며 대표적으로 django와 flask를 이용하는데 django가 조금 더 많이 사용됩니다. 강좌는 해당 프레임워크의 기초와 간단한 응용 앱을 만들어보는 것을 추천해 드립니다.
만약 HTML이나 Javascript에 관심이 있으시다면 개인적으로 노마드코더 사이트에서 로드맵을 참고하셔서 기초 무료과정부터 배워보시는것을 추천합니다. 고급과정은 유료이기도 하지만 무료과정만 들어도 충분히 개념과 기초를 닦는 데 충분하다고 생각합니다. 관련 내용은 이전의 아래 글을 참고바랍니다.
증권 데이터 분석 및 주식투자
주식투자를 위한 데이터 분석과 매매 자동화 프로그램을 파이썬을 통해 구축할 수 있습니다. 가령, 과거 증권데이터 백테스팅이나 투자를 위한 자동 매매 알고리즘을 구현하는데 활용됩니다. 특히 금융분야는 파이썬의 데이터분석 패키지와 결합하면 매우 효과적인데 금융분야 전문지식이 필요한 경우 초보자는 조금 어려울 수 있지만 다음의 파이썬 증권 데이터 분석 서적이 실전사례를 중심으로 많은 도움이 될 것입니다.
그리고 무료 온라인 강의를 통해 간단히 개념을 익히고 싶으시다면 다음의 파이썬 무료 강의를 참고해보시기를 바랍니다.
업무자동화
파이썬을 이용한 업무 자동화의 대표적인 예는 크롤링 봇입니다. 크롤링 봇은 웹페이지에서 원하는 정보를 긁어오는 로봇을 의미하는데 디스코드, 하이쿠, netlify, Github 같은 무료 서비스를 결합하여 관리와 배포가 쉬우며 주기적으로 원하는 작업을 진행하도록 스케줄링할 수도 있습니다. 이에 대해서는 다른 글에서 자세히 다뤄보겠습니다.
이상으로 파이썬 교육의 필요성과 다양한 활용 분야별 강의 콘텐츠를 정리해보았습니다. 코딩이나 소프트웨어 프로그래밍에 관심이 많으시다면 이전의 관련글도 참고해보시기를 바랍니다.