파이썬 기반 연구 환경

점점 더 많은 사람들이 학술 및 과학 연구를 포함한 업무의 주요 목표로 데이터 기반 결론을 내리는 데 집중하고 있습니다.

많은 사용자가 대량의 데이터를 처리하기 위해 Microsoft Excel이나 Google 스프레드시트와 같은 소프트웨어를 사용합니다. 이러한 도구는 많은 잠재력을 가지고 있지만, 대량의 데이터를 이해하지 못하는 등 여러 가지 단점이 있습니다.

파이썬은 그렇지 않습니다. 파이썬은 엄청나게 빠르게 성장하고 있는 최고의 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 파이썬은 연구와 관련하여 많은 이점을 제공합니다. 이 글에서 그 이점을 살펴보겠습니다.

연구 분야에서 파이썬은 어떤 역할을 하나요?

학자 및 기타 연구자들은 다양한 연구 기술을 사용할 수 있습니다. 초보 프로그래머가 사용할 수 있는 많은 프로그래밍 언어 중에서 파이썬은 가장 사용자 친화적이고 접근성이 뛰어난 언어 중 하나입니다. Python으로 프로그래밍하면 다양한 연구 작업을 수행할 수 있습니다. Python의 오픈 소스 패키지는 여러 가지 방법으로 연구자를 지원할 수 있습니다.

데이터 수집

Python은 사용자가 연구 프로젝트의 다양한 측면을 완벽하게 제어할 수 있어 데이터 수집에 있어 매력적입니다. 예를 들어, 전자 설문조사와 행동 실험은 타이밍을 측정하고 시각적 또는 오디오 콘텐츠를 제시하는 것보다 훨씬 쉽게 만들 수 있습니다. 기본적으로 Python을 사용하면 프로그래밍을 통해 거의 모든 웹 데이터를 검색할 수 있습니다. 파이썬을 통해 모든 정보에 쉽게 액세스할 수 있는 단일 장소.

데이터 처리 및 관리

Python 기본 패키지는 데이터를 구성하고 관리하기 위한 다양한 옵션을 제공합니다. 이 애플리케이션을 사용하면 동시에 여러 파일 또는 폴더를 구성, 재배치, 복제 또는 수정할 수 있습니다. Python의 모듈레이터를 사용하면 컴퓨터의 운영 체제와 상호 작용할 수 있으므로 스프레드시트가 아닌 대량의 데이터를 처리할 때 특히 유용합니다.

데이터 분석

Python은 다양한 유형의 통계도 수행할 수 있습니다. 예를 들어, pandas 패키지를 사용하면 데이터 열 간의 피어슨 상관 관계 계산을 빠르게 수행할 수 있습니다. 팬더와 통계 모델, Scikit-learn이 추가되면서 Python의 데이터 분석 능력은 크게 성장했습니다.

파이썬이 좋은 연구 도구인 이유는 무엇인가요?

현대 사회에서 컴퓨터와 스마트폰은 연구 환경을 포함하여 우리 삶의 많은 측면을 변화시켰습니다. 과학자들은 데이터를 저장하기 위해 점점 더 전자 형식으로 마이그레이션하고 있으며, 그 결과 엄청난 양의 데이터가 생성되고 있습니다.

Python 프로그래밍 언어는 다양한 연구 과제에 대한 솔루션을 만드는 데이터 과학자에게 필수적인 도구입니다. 연구자는 이 플랫폼을 통해 제공되는 다양한 도구를 사용하여 데이터에서 중요한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 일상적인 작업에 많은 시간을 낭비하는 대신 코딩을 사용하면 연구를 더 빠르고 효율적으로 완료할 수 있습니다.

Python에는 수많은 확장 기능이 있습니다. 과학 컴퓨팅에 널리 사용되는 Python 라이브러리인 NumPy에는 이제 Fortran 서브루틴을 Python으로 변환하는 패키지인 F2Py가 포함되어 있습니다. 또한 Python은 특히 대규모 데이터 세트를 처리해야 하는 과학 컴퓨팅에 탁월한 입력/출력 옵션을 제공합니다.
파이썬에는 여러 가지 과학 컴퓨팅 함수가 내장되어 있습니다. SciPy 라이브러리와 여러 독립적인 'Scikit-learn' 툴킷으로 구성된 SciPy 에코시스템은 대부분의 Python 배포에 포함되어 있습니다. 분류, 회귀, 클러스터링, 행렬 축소 외에도 스키트-런 라이브러리는 다양하고 효율적인 통계 도구를 제공합니다.
Python의 동적 라이브러리를 사용하면 그래픽 시각화가 쉬워집니다. Matplotlib은 대부분의 사용자가 이미 익숙하게 사용할 수 있는 Python용 MATLAB 기반 플로팅 라이브러리입니다. 오픈소스 그래프 라이브러리인 Plotly는 Plotly.js를 사용하여 높은 수준의 대화형 그래프를 생성합니다.
Python에서는 여러 가지 작업 자동화 기능을 사용할 수 있습니다. 내장된 스크립팅 기능 덕분에 자동화를 용이하게 하는 여러 Python 패키지가 있습니다. 시간이 많이 걸리는 작업과 로그 데이터를 자동화하는 데는 약간의 노력이 필요합니다.
신입 연구원들은 데이터를 조작하고, 리모델링하고, 처리하는 데 얼마나 많은 시간을 할당할지 잘못 계산하는 경우가 많습니다. 데이터 멍징은 파이썬의 강점입니다. 신입 연구원에게 이것은 매우 좋은 리소스입니다. SQL 데이터베이스의 중복 항목을 Python을 사용해 식별하고 삭제할 수 있습니다.

파이썬 언어는 연구 분야에서 무궁무진하게 활용될 수 있지만, 가장 중요한 용도는 다음과 같습니다. 이 언어는 초보자부터 노련한 과학자까지 모두에게 도움이 될 수 있습니다. 파이썬을 사용하여 작업을 단순화할 수 있을 뿐만 아니라 시간을 절약하거나 향후에 파이썬을 사용하여 추가 연구를 수행할 수도 있습니다.