<강의 내용>
3일차에서는 파이썬으로 데이터를 어떻게 저장하고 다루는지, 그리고 분석에 필요한 도구들을 어떻게 활용하는지를 집중적으로 배웠다.
가장 먼저 다룬 건 변수였는데, 숫자든 문자든 다양한 형태의 데이터를 변수 하나에 담아서 관리할 수 있다는 개념을 먼저 잡고 시작했다.
그다음으로 리스트와 딕셔너리를 비교하면서 배웠다. 리스트는 데이터를 순서대로 쭉 나열해서 보관하는 방식이고, 딕셔너리는 키와 값을 한 쌍으로 묶어서 저장하는 방식이라 순서보다는 빠른 조회와 수정이 필요할 때 훨씬 효율적이라는 걸 직접 확인했다.
모듈 개념을 익히면서는 외부 라이브러리를 가져다 쓰는 방법을 배웠고, 그 중에서 Pandas를 가장 깊이 다뤘다. 시리즈와 데이터프레임이라는 구조를 통해 데이터를 체계적으로 정리할 수 있고, 기본적인 통계 처리부터 #AI 분석까지 이어질 수 있다는 점에서 활용 범위가 상당히 넓다는 인상을 받았다.
작은 부분이지만 데이터셋 경로 설정처럼 실무에서 실수하기 쉬운 부분도 직접 짚어줘서 도움이 됐다. #반도체 같은 #이공계 분야에서는 이런 디테일 하나하나가 실제 업무 퀄리티를 결정한다는 걸 느꼈고, #윈스펙 과정이 현장에서 바로 써먹을 수 있는 실용적인 커리큘럼으로 짜여있다는 것도 다시 한번 실감했다.
<느낀 점>
솔직히 처음엔 파이썬 문법이 그냥 코딩 공부인 줄만 알았는데, 직접 해보니까 데이터 분석이랑 이렇게 밀접하게 연결되어 있다는 게 생각보다 훨씬 흥미로웠다.
리스트랑 딕셔너리를 배우면서 데이터를 어떻게 저장하고 꺼내 쓰는지 감이 잡히기 시작했고, 이게 나중에 분석 작업할 때 얼마나 중요한 기반이 되는지도 자연스럽게 이해됐다.
Pandas는 특히 인상적이었는데, 복잡한 데이터를 이렇게 깔끔하게 정리해서 볼 수 있다는 게 신기했다. 코드 몇 줄로 데이터 구조가 한눈에 보이니까, 앞으로 실제 데이터 다룰 때 진짜 많이 쓰게 될 것 같다는 생각이 들었다. 단순히 코딩을 잘하는 게 아니라 데이터에서 의미를 읽어내는 능력이 중요하다는 것도 이번에 느꼈다.
앞으로는 배운 걸 그냥 넘기지 않고 직접 데이터를 만져보면서 경험을 쌓고 싶다.
반도체 #AI #파이썬 #데이터분석 #윈스펙 #이공계
<학습 인증 이미지>
