<강의 내용>
3일차에서는 #파이썬의 기본 데이터 구조와 데이터 분석에 활용되는 모듈에 대해 학습함. 먼저 변수는 데이터를 저장하는 공간으로, 정수형, 실수형, 문자열 등 다양한 형태의 데이터를 담을 수 있음을 이해함.
리스트는 여러 데이터를 순서대로 나열하여 저장하는 구조로, 데이터의 집합을 다루는 데 유용함을 확인함. 반면 딕셔너리는 키와 값의 쌍으로 이루어진 구조로, 순서 없이 데이터를 관리할 수 있으며 키를 통해 값을 빠르게 조회하거나 추가·변경이 가능하다는 특징을 가짐.
또한 모듈 개념을 통해 외부 라이브러리를 활용하는 방법을 학습하였으며, 특히 #데이터분석에서 핵심적으로 사용되는 Pandas 라이브러리에 대해 이해함. Pandas는 1차원과 2차원 데이터 구조(데이터프레임)를 기반으로 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 도와주며, 통계 처리 및 #AI 기반 분석까지 확장 가능한 중요한 도구임.
데이터셋은 분석 환경과 동일한 경로에 위치시켜야 원활하게 불러올 수 있다는 실무적인 부분도 함께 학습함. 이러한 내용은 #반도체 공정과 같이 대량의 데이터를 다루는 #이공계 분야에서 매우 중요한 기초 역량임을 확인함. 또한 본 교육이 실제 산업에 적용 가능한 기술 중심으로 구성된 #윈스펙 과정임을 다시 한 번 느낄 수 있었음.
<느낀점>
이번 강의를 통해 파이썬의 기본 구조가 단순한 문법이 아니라, 데이터 분석을 위한 핵심 도구라는 점을 체감함. 특히 리스트와 딕셔너리 같은 자료구조는 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하는 데 필수적이며, 이후 데이터 분석 과정의 기초가 된다는 점이 인상적이었음.
또한 Pandas를 활용하면 복잡한 데이터를 구조화하여 분석할 수 있다는 점에서, 앞으로 실제 데이터를 다룰 때 매우 유용하게 사용될 것이라 생각함. 이는 단순한 코딩 능력을 넘어, 데이터를 해석하고 의미 있는 결과를 도출하는 능력으로 이어질 수 있다고 느꼈음.
앞으로는 이론에 그치지 않고 다양한 데이터를 직접 다뤄보며 분석 경험을 쌓고, 이를 기반으로 #반도체 분야에서 활용 가능한 데이터 분석 및 #AI 역량을 갖추는 것을 목표로 학습을 이어가고자 함.
<강의 캡쳐본>
