드디어 <데이터 분석을 위한 파이썬: 입문부터 꿀팁까지> 강의가 완성되어 인프런에 올라갔다!
파이썬으로 프로그래밍 언어에 입문하는 분들이 많다는 것을 알기 때문에, 입문자들이 처음에 가장 어려워하는 설치, 패키지 관리 등의 단계를 과감하게 덜어냈다. 구글의 Colaboratory 라는 인터렉티브 파이썬 코딩 환경을 이용해 강의를 듣자마자 코드를 쓸 수 있도록 했다. 준비물은 10분 내외의 동영상을 집중해서 볼 수 있는 환경과 노트북이면 충분하다.
2020년부터 파이썬 입문 강의를 제작해달라는 요청을 꾸준히 받았다. 그럴 때마다 다른 분들의 책이나 강의를 추천해야 했는데 이제 '우리 강의 보세요!' 할 수 있어서 기쁘다.
2020년에도 파이썬 기초 강의 제작을 한 번 시도했었는데 이게 워낙 범용 언어이다보니 어디서부터 어디까지 가르쳐야하지? 하는 물음표에 갇혀 기획자들과 함께 뱅뱅 돌다가 한 번 포기했었다. 지금 생각해보면 아마 특정 용도로 파이썬 프로그래밍을 배우고 싶은 많은 분들이 느꼈을 어려움을 우리도 함께 경험한 것 같다. 데이터 분석을 하는데 파이썬이라는 언어가 많이 쓰인다고 해서 배우기 시작했는데 무작정 기초 수업을 듣다보니 '이게 데이터 분석하고 무슨 상관인가' 싶은 내용들이 나오기 시작하고, 흥미가 떨어지고, 흐지부지되고. 나중에 돌아보면 뭔가 배우긴 배웠는데 사용할 줄 안다고 어디에 말하기에는 어려운 딱 그 정도 지식만 있는 상태에서 공부를 멈췄을지도 모르겠다.
올해에는 그때를 반면교사삼아 '데이터 분석'을 하기 위해 파이썬 프로그래밍을 배우려고 하는 사람들에게 꼭 필요한 내용들이 뭘까 고민을 많이 하고 제작을 시작했다. 데이터 분석가로 일하면서 가장 많이 사용하게 되는 파이썬 기능을 위주로 가르친다. 함수, 클래스와 같은 어려울 수 있는 개념들도 입문자가 쉽게 이해할 수 있도록 최대한 풀어서 설명했다. 프로그래밍에 완전 입문자이거나, 비전공자이거나, 이전에 파이썬을 배워봤는데 반복문, 제어문, 함수 쯤에서 벽을 느끼고 포기했던 사람들에게 부담없는 난이도라고 자부한다. 많이 사랑해주셨으면 좋겠다.
강의의 마지막 섹션에서는 파이썬 기초를 닦은 사람들이 앞으로 어떤 공부를 하게 될지 상상할 수 있도록 테이블 데이터를 다루는 판다스(Pandas)라는 라이브러리와, 머신러닝 라이브러리 사이킷런(Scikit-learn) 튜토리얼을 담았다. 각각 20분~30분 정도의 튜토리얼을 통해 데이터를 가지고 간단한 시각화를 해볼수도 있고, 손으로 쓴 숫자 데이터를 분류하는 머신러닝 모델도 만들어볼 수 있다. 오타없이 코드를 친다는 전제하에(ㅎㅎ) 별도의 환경설정 전혀 없이 모든 코드를 직접 실행하고 결과를 볼 수 있다.
매번 강의를 만들 때 강조하는 부분이 '연습문제'다. 바로바로 풀어보는 적절한 난이도의 연습문제 만큼 학습에 효과적이고, 학습자의 집중력을 올릴 수 있는 방법은 또 없는 것 같다. 강의 기획자들이 한땀한땀 열심히 수업 예시와 연습문제를 설계했으니 아마 풀어보는 사람들도 재미있게 느낄 것 같다. 강의 호응이 좋으면 차차 연습문제도 업데이트 해 나가려고 한다.
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