[맨땅에헤딩] 빅데이터와 파이썬 - Growth Hacker

안녕하세요.

오늘은 파이썬의 활용성에 대해 또 다른 이야기를 해볼까 합니다.

파이썬은 코딩에 대힌 쉬운 접근으로도 알려져 있지만
빅데이터 분석에서 매우 중요한 역할을 한다고 합니다.

그 이유는 파이썬이 다양한 빅데이터 관련 라이브러리와 도구들을 제공하기 때문입니다.

약 2년 전 한 강의에서 들은 바로는 파이썬을 활용하면 진짜 데이터의 분석가, ‘그로스 해커’ 로서 상대적으로 학습이 덜 필요한 구글애널리틱스 (디지털 마케터, 퍼포먼스 마케터) 에 비해 고연봉 가능하다는 설명이 있었습니다.

지금은 어떨지 모르겠습니다만 차차 알아가겠죠?

그로쓰 해커 (Growth Hacker)

이 개념은 2010년대 초반에 라이언 홀리데이가 그의 책 "Growth Hacker Marketing"에서 처음으로 널리 알렸어요. 그는 그로스 해커를 "제품과 성장의 교차점에 있는 마케터"라고 정의했답니다. 즉, 그로스 해커는 마케팅뿐만 아니라 제품 개발, 사용자 경험 등 다양한 요소를 아우르는 역할을 해요.

빅데이터 분석에서 파이썬의 주요 역할

빅데이터 분석과 관련한 파이썬의 주요 역할은 다음과 같습니다:


1. 데이터 처리 및 분석

파이썬은 `Pandas`, `NumPy`, `Dask`와 같은 라이브러리를 통해 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리하고 분석할 수 있게 해줍니다. `Pandas`는 데이터프레임(DataFrame) 형태로 데이터를 다룰 수 있어 매우 직관적이고 편리합니다.


2. 병렬 처리 및 분산 처리

빅데이터는 크기가 매우 크기 때문에 단일 컴퓨터에서 처리하기 어렵습니다. `Dask`나 `PySpark`와 같은 파이썬 라이브러리는 데이터 분산 처리와 병렬 처리 기능을 제공하여, 클러스터 환경에서도 효율적으로 빅데이터를 처리할 수 있게 해줍니다.


3. 머신러닝 및 인공지능

빅데이터에서 패턴을 찾고 예측 모델을 구축하는 데는 머신러닝과 인공지능 기술이 필요합니다.
파이썬은 `Scikit-learn`, `TensorFlow`, `Keras`, `PyTorch`와 같은 라이브러리를 통해 머신러닝 및 딥러닝 모델을 구현하고 데이터를 분석할 수 있게 도와줍니다.


4. 데이터 시각화

빅데이터 분석 결과를 시각적으로 표현하는 것도 매우 중요합니다. `Matplotlib`, `Seaborn`, `Plotly` 등의 시각화 라이브러리를 통해 데이터를 직관적으로 시각화하고 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있습니다.


5. 웹 스크래핑과 데이터 수집

빅데이터의 중요한 원천 중 하나는 웹에서 수집되는 데이터입니다.

파이썬은 `BeautifulSoup`, `Scrapy`, `Selenium` 등 웹 스크래핑 도구를 사용하여 인터넷에서 데이터를 쉽게 수집할 수 있습니다.

파이썬 자습서

시중에 난무한 파이썬 교재들과 강의에 압도당하였지만 파이썬 공식 홈페이지에서 액기스처럼 제공하는 자습서를 발견하였습니다.

https://docs.python.org/ko/3/tutorial/index.html

The Python Tutorial

파이썬만 배운다고 프로그래밍을 안다고 할 수는 없겠지만 그래도 그로쓰 해커 정도는 될 수 있겠지요!

우선은 자습서를 기준으로 매일 연습해보고,

https://www.ihd.or.kr/introducesubject9.do

KAIT 자격검정

파이썬 마스터도 도전해보려 합니다.

정말 맨땅에 헤딩이네요.

모두 화이팅