데이터 분석으로 파이썬(Python)을 사용하는 장점

* 본포스팅은 <야구 데이터로 배우는 파이썬>에서 발췌한 내용으로 작성되었습니다.

 

 

 

컴퓨터는 우리의 생활 모든 면에서 활약하고 있습니다. 이러한 컴퓨터를 작동시키기 위해 필요한 “프로그램”이라는 지침서를 작성할 때 필요한 것이 프로그래밍 언어입니다. 이 프로그래밍 언어는 인간의 언어와 컴퓨터의 언어를 연결하는 역할을 갖고 있습니다.

 

현대의 컴퓨터 기술 세계에서는 많은 문제와 과제를 해결하기 위해 다양한 프로그래밍 언어가 존재하고 있습니다. 이러한 언어들은 각자 고유한 특징이나 강점을 가지고, 다른 용도나 목적에 맞춰서 개발되고 있습니다. 예를 들어, 웹 애플리케이션을 개발할 때는 “JavaScript”나 “Ruby on Rails”가 자주 사용되며, 시스템 개발이나 게임 개발에서는 “C++”나 “Java”가 많이 채택됩니다. 또한, 데이터베이스의 조작에 특화된 언어로는 “SQL”이 있으며, 통계 분석이나 데이터 해석의 분야에서는 “R”이 널리 알려져 있습니다.

 

 

 

⚾ 범용성이 높고 전 세계에서 사용되는 Python 

그 중에서 최근 몇 년간 주목받고 있는 것이 “Python”입니다. Python은 1991년에 귀도 반 로섬(Guido van Rossum)에 의해 발표되었습니다. 간단하고 읽기 쉬운 문법으로 인해, 초보자에게도 배우기 쉽다고 알려져 있습니다. 또한 Python은 다양한 용도에 사용되는 범용성이 높은 프로그래밍 언어로,웹 애플리케이션부터 데이터 분석, 인공지능 연구에 이르기까지 다양한 분야에
서 활용되고 있습니다.

 

범용성이 높은 이유는, Python에는 “라이브러리”라 불리는 유용한 도구들이 많이 있기 때문입니다. “라이브러리”의 예로 “pandas”나 “NumPy”는 데이터 분석에 도움이 되는 도구입니다. 그리고 “TensorFlow”나 “scikit-learn”은 인공지능이나 머신러닝의 프로그램을 만드는 데 사용됩니다. 이러한 도구들을 사용하면 복잡한 프로그램도 간단히 만드는 것이 가능합니다.

 

현재, 전 세계적으로 많은 사용자가 Python을 사용하고 있으며, Python에 관한 정보는 인터넷상에도 많이 있습니다. 프로그래밍을 할 때는 만들고 싶은 기능을 구현하기 위한 방법이나 오류 처리 방법 등을 몇 번이고 인터넷에서 찾아보게 됩니다. 따라서 많은 사용자가 있고 많은 정보가 공유되고 있는 것은 자신의 프로그램을 개선하거나 새로운 것을 배우는데 매우 큰 이점이 됩니다.

 

 

⚾ 데이터 분석으로 Python을 사용하는 장점 

데이터 분석은 다양한 분야에서 활용되고 있지만, 숫자의 집계나 그래프의 작성은 엑셀로도 충분히 가능합니다. 그렇다면, 데이터 분석에 프로그래밍을 이용하는 것의 장점은 무엇일까요?

장점① 재사용
첫 번째의 장점은, 한번 작성한 프로그램을 여러 번 재사용할 수 있다는 것입니다. 정형화된 분석을 계속해서 수행하거나 복수의 데이터에 대해 같은 처리를 할 경우, 프로그램을 사용하지 않으면 매번 동일한 작업을 반복해야 합니다.

 

그러나, 프로그램을 사용하면 거의 수고를 들이지 않고 다시 분석할 수 있습니다. 또한, 엔지니어들 사이에서는 작성한 프로그램이나 발생한 오류 등을 공유하는 문화가 있기 때문에, 인터넷 상에서 비슷한 분석을 하고 있는 사람의 프로그램을 발견하는 일도 많습니다.

 

이처럼 프로그래밍을 활용하는 이점은, 자신이 작성한 것은 물론 다른 사람이 작성한 프로그램도 재사용할 수 있다는 것입니다.

 

 

장점② 라이브러리
두 번째 장점은, 데이터 분석을 위한 라이브러리가 풍부하다는 것입니다. 라이브러리란 자주 사용되는 프로그램을 모아서 간단히 사용할 수 있도록 만든 패키지입니다.

데이터 분석에 자주 사용되는 Python이나 R과 같은 프로그래밍 언어에는 데이터 분석을 위한 라이브러리가 풍부하게 준비되어 있어서, 몇 줄만 작성해도 다양한 분석을 실행할 수 있습니다.

 

또한, 라이브러리를 사용하여 데이터를 시각화할 때 커스터마이즈할 수 있는 부분이 많은 것도 매력적입니다. 그래프의 종류나 색, 축 등을 자유롭게 조정할 수 있어, 분석 결과를 전달할 때 이해하기 쉬운 자료를 작성할 수 있습니다.

 

장점③ 효율화
세 번째 장점은 대규모의 데이터 처리를 효율적으로 할 수 있다는 것입니다. 최근에는 “빅데이터”라는 말을 자주 듣게 되는데, 네트워크나 디바이스의 고도화로 인해 다양한 분야에서 대량의 데이터를 수집할 수 있게 되었습니다.

예를 들어, 엑셀 파일에서 결손값을 발견하여 처리하고 하고 싶은 경우 데이터가 소규모라면 수작업도 가능하지만, 수십만 행에 달하는 대규모 데이터의 경우에는 불가능합니다. 따라서, 데이터 양이 증가할수록 프로그래밍이 필수적입니다.

 

 

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《야구 데이터로 배우는 파이썬》

예스24

 

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