Jupyter Notebook으로 시작하는 Python

jupyter notebook을 사용하여
pyhon 기초 사용법 배우기 📚

저는 학생 때까지 MATLAB이라는 프로그램을 사용하다가 졸업을 하며 python을 시작하게 되었습니다. python에 대해 많은 분들이 쉽다고 하셨지만, 제게는 왠지 모를 거부감이 느껴졌습니다. 쉽다고 하였지만 제가 사용하던 MATLAB과는 다른 부분이 많아 어려움이 많았습니다. 그렇게, 시간이 지나 python에 익숙해져 그때의 기억을 살려 만든 것이 작년에 제작한 'MATLAB처럼 쓰는 PYTHON 강의' 입니다. 하지만 해당 강의는 너무 저의 경우에만 치중했었기에 이번에는 대중적인 입문 강의를 만들어 보았습니다. 가장 고민했던 부분은 누구를 대상으로 할 것이냐에 대한 것이었습니다. 이미 시중에는 많은 강의와 서적이 존재하기에 제가 굳이 강의를 만들 필요도 없어 보였습니다. 그래서 이미 프로그래밍을 접해 보신 분들을 위해 입문 강의지만 강의 진행을 빠르게 한 입문 강의를 만들어 보았습니다. 많은 python 입문 강의에서 제공하는 친절한 설명 대신 예제를 통한 빠른 설명으로 강의의 속도를 올리려 노력하였습니다. 그렇기에 부디 많은 분들께서 불편함 없이 강의를 들어주셨으면 좋겠습니다. 감사합니다.

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📍 강의 소개

_{강의에 이용되는 jupyter notebook 파일을 압축파일 형태로 제공합니다.}

본 강의를 통해 python과 jupyter notebook을 배울 수 있습니다. 무언가를 배우기 위해서는 많은 노력과 시간이 필요합니다. 해당 강의에서는 jupyter notebook 을 통하여 코드의 결과를 바로 볼 수 있게 하였고, 입문 단계에서 필요 없다고 생각하는 부분은 과감히 생략하여 조금 더 빠르게 학습을 돕도록 하였습니다. 해당 강의를 완강하고 나시면 배우기 꺼려졌었던 python의 학습에 대하여 조금이나마 도움이 되리라 생각합니다.

섹션 0. 강의 소개

강의 소개 부분에서는 강의에 대한 내용과 해당 강의를 추천하는 수강자를 소개하였고, jupyter notebook의 설치 방법 및 실행 방법을 담았습니다.

섹션 1. 자료형

python에서 지원하는 자료형(숫자, 문자, 리스트, 튜플, 딕셔너리, 셋에 관한 설명을 담았습니다.

섹션 2. 제어문

반복문(for, while)과 조건문(if)에 관한 설명을 담아내었습니다.

섹션 3. 함수

def를 사용하여 함수를 만드는 방법과 그 사용법에 대하여 정리하였습니다.

섹션 4. 예외처리

에러가 발생할 때 사용하는 예외처리에 대하여 소개를 하였습니다.

섹션 5. 라이브러리 사용

내 외부의 라이브러리를 설치 및 사용하는 방법에 대하여 소개하였습니다.

섹션 6. 부록

jupyter notebook에서 지원하는 마크다운에 대해 간단하게 설명 하였습니다.

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✨ 예상 질문 Q&A

Q-1. 비전공자도 들을 수 있나요?
A-1. 가능합니다. 하지만, 제가 목표로 했던 대상은 기본적으로 프로그래밍 언어를 접해보신 분이기에 설명이 조금 부족한 부분이 발생할 수도 있습니다.

Q-2. 강의를 듣기 전 준비해야 할 것이 있나요?
A-2. 인트로 부분에서 설명해 드리듯이 아나콘다를 설치하셔서 jupyter notebook이 사용 가능한 환경이어야 합니다.

Q-3. 수업 내용을 어느 정도 수준까지 다루나요?
A-3. python에 대한 기본적인 부분을 다룹니다만 일반적인 책이나 강의에서 소개하는 class 등은 생략을 하여 강의의 속도감을 높이도록 하였습니다.

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🙋‍♂️ 이 강의를 만든 이유

한국어와 영어는 똑같은 언어이지만 한국어를 할 줄 안다고 하여서 영어를 쉽게 배울 수 있는 것은 아닙니다. 영어를 배우기 위해서는 그에 대한 많은 노력이 필요합니다. 프로그래밍 언어도 이와 유사하다고 생각합니다. 같은 프로그래밍 언어이지만, 다른 언어를 배우기 위해서는 시간과 노력이 필요합니다. 해당 강의에서는 이에 대한 학습자의 시간과 노력의 허들을 낮추기 위해서 고민을 많이 하였습니다.

지식공유자 소개

지난 3년간 인프런에서 여러 개의 강의를 만들며 어느덧 3천이 넘는 분들이 제 강의를 들어 주시고 좋은 반응을 보여주셨습니다.

_{인프런 지식공유자 블로그}

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