02_파이썬_소개.ipynb

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    "## 자료분석을 위한 소프트웨어"
   ]
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    "통계분석과 머신 러닝 그리고 딥 러닝은 모두 자료를 분석하여 패턴 또는 지식을 찾는 것이다.\n",
    "자료를 분석할 때 사용하는 소프트웨어는 두 가지 종류다.\n",
    "\n",
    "1. 상용 소프트웨어: BMDP, SPSS, SAS, MINITAB, Stat, Systat, S-plus, etc.\n",
    "2. 공개 소프트웨어: GNU Octave, R, Python etc."
   ]
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    "## 최근의 추세"
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    "[가장 인기 있는 자료분석 소프트웨어 2017](http://makemeanalyst.com/most-popular-languages-for-data-science-and-analytics-2017/)\n",
    "\n",
    "1. 2016년 가장 인기 있는 자료분석 도구(KDnuggets Analytics/Data Science Survey 2016): R, Python, SQL, Excel, ...\n",
    "2. 2017년 가장 인기 있는 프로그래밍 언어(The 2017 Top Programming Languages – IEEE Spectrum): Python, C, Java, C++ ...\n",
    "3. 2017년 데이터 과학자가 가장 좋아하는 자료분석 언어(2017 StackOverflow Survey): Javascript, SQL, Python, Java, C#, ...\n",
    "4. [indeed.com](https://indeed.com)의 채용공고에서 요구하는 자료분석 기술: Python, R, Java, Javascript, C, C++ ...\n",
    "    "
   ]
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    "## 딥 러닝을 위한 공개 소프트웨어"
   ]
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    "1. TensorFlow: 구글 브레인팀이 만든 머신 러닝과 딥 러닝을 위한 소프트웨어 라이브러리로 2015년 공개되었으며 파이썬 API를 제공한다.\n",
    "\n",
    "2. Theano: 캐나다 몬트리올 대학의 딥 러닝 연구소에서 개발한 파이썬을 위한 딥 러닝 소프트웨어 라이브러리.\n",
    "\n",
    "3. Caffe: 캘리포니아 버클리 대학교의 Berkeley Vision and Learning Center에서 개발한 딥 러닝 라이브러리로 C/C++과 파이썬 API를 제공한다.\n",
    "\n",
    "대부분 딥 러닝 라이브러리는 파이썬 API를 제공한다."
   ]
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    "## 자료분석 경쟁 참여자들의 분석 도구"
   ]
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    "1. [Kaggle](https://www.kaggle.com/): 경쟁의 `kernels`를 보면 참여자들의 도구를 볼 수 있다.\n",
    "2. [DrivenData](https://www.drivendata.org/): 종료한 경쟁의 `Leaderboard Result`에 보이는 상위를 차지한 사람들의 Github에서 이들이 사용하는 도구를 볼 수 있다."
   ]
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    "## 개인적인 경험"
   ]
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    "1. 1980년대: SPSS\n",
    "2. 1990년대: SAS\n",
    "3. 2000년대, 2010년대 초반: R\n",
    "4. 2014년 이후: Python"
   ]
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    "## 파이썬"
   ]
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    "**파이썬(Python)**은 1991년 2005년부터 2012년까지 구글, 2013년부터 지금까지 Dropbox에서 일하는 네델란드 출신으로 프로그래머 **귀도 반 로섬(Guido van Rossum, 1956~)**이 발표한 고급 프로그래밍 언어이다.\n",
    "\n",
    "1. **플랫폼 독립**이며,\n",
    "2. **인터프리터(interpreter)** 언어이며,\n",
    "3. **객체지향 프로그래밍(object-oriented programming)**을 지원하며,\n",
    "4. **동적 타이핑(dynamically typed)**을 지원한다.\n",
    "\n",
    "파이썬이라는 이름은 귀도가 좋아하는 BBC 코미디 시리즈 *Monty Python's Flying Circus*에서 따온 것이다.\n",
    "(*Monty Python's Flying Circus*는 코미디 그룹 Monty Python이 제작했으며 1969년부터 1974년 사이에 방영되었다.)\n",
    "\n",
    "현재 파이썬은 비영리의 파이썬 소프트웨어 재단이 관리하는 공개 소프트웨어이다."
   ]
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    "## 파이썬 로고"
   ]
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    "![파이썬 공식 로고](https://www.python.org/static/community_logos/python-logo-master-v3-TM.png)"
   ]
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    "## 파이썬 배포판"
   ]
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    "1. [파이썬 공식 배포판](https://www.python.org/downloads/)\n",
    "2. [과학기술용 배포판: Anaconda](https://anaconda.org/)"
   ]
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    "## Anaconda 설치와 실행"
   ]
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   "source": [
    "1. Anaconda download\n",
    "2. Anaconda 설치\n",
    "3. 파이썬 실행\n",
    "\n",
    "    1. 명령창 또는 Anaconda prompt 샐행\n",
    "    2. 디렉토리 변경\n",
    "    3. 대화형으로 파이썬 사용할 때의 명령: `python` 또는 `ipython`\n",
    "    4. spyder 통합개발환경(IDE)을 실행하는 명령: `spyder`\n",
    "    5. jupyter notebook 실행하는 명령: `jupyter notebook`"
   ]
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    "## 통계분석, 머신 러닝, 딥 러닝을 위한 파이썬 패키지들"
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    "패키지는 디렉토리를 이용한 계층 구조로 여러 개의 파이썬 파일(모듈)을 체계화한 것이다.\n",
    "각 모듈에는 상수, 함수, 클래스 등이 정의되어 있다.\n",
    "\n",
    "1. [numpy](http://www.numpy.org/): 백터와 행렬 연산을 위한 패키지\n",
    "2. [scipy](https://www.scipy.org/): 과학연구를 위한 패키지\n",
    "3. [pandas](https://pandas.pydata.org/): 자료분석을 위한 자료구조를 지원하는 패키지\n",
    "4. [statsmodels](http://www.statsmodels.org/stable/index.html): 통계분석을 위한 패키지\n",
    "5. [scikit-learn](http://scikit-learn.org/stable/): 머신 러닝을 지원하는 패키지\n",
    "6. [scikit-image](http://scikit-image.org/): 이미지 처리를 위한 패키지\n",
    "6. [nltk](http://www.nltk.org/), [gensim](https://radimrehurek.com/gensim/): 텍스트 처리를 위한 패키지\n",
    "7. [konlpy](http://konlpy-ko.readthedocs.io): 한국어 텍스트 처리를 위한 패키지\n",
    "8. [keras](https://keras.io/), [tensorflow](https://www.tensorflow.org/), [theano](http://deeplearning.net/software/theano/): 딥 러닝을 위한 패키지\n",
    "9. [matplotlib](https://matplotlib.org/), [bokeh](https://bokeh.pydata.org/), [seaborn](http://www.statsmodels.org/): 그래프 작성을 위한 패키지"
   ]
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    "## Anaconda에서 패키지 관리"
   ]
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    "Ananconda의 패키지 관리는 명령창에서 `conda` 명령으로 수행한다.\n",
    "설치된 패키지를 조회/갱신/삭제하고 새로운 패키지를 설치하는 `conda` 명령은 아래와 같다.\n",
    "`conda` 명령으로 관리할 수 없는 패키지는 `pip` 명령으로 관리한다.\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "C:\\Users\\joongyang> conda list\n",
    "C:\\Users\\joongyang> conda list 패키지이름\n",
    "C:\\Users\\joongyang> conda update 패키지이름\n",
    "C:\\Users\\joongyang> conda remove 패키지이름\n",
    "C:\\Users\\joongyang> conda install 패키지이름\n",
    "C:\\Users\\joongyang> pip install 패키지이름\n",
    "```"
   ]
  },
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   "source": [
    "`conda` 명령으로 `conda` 자체를 갱신할 수 있으며, 설치된 모든 패키지를 한 번에 갱신할 수 있다.\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "C:\\Users\\joongyang> conda info\n",
    "C:\\Users\\joongyang> conda update conda\n",
    "C:\\Users\\joongyang> conda update --all\n",
    "```"
   ]
  },
  {
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   "source": [
    "## 연습문제\n",
    "\n",
    "1. 현재 사용하는 Anaconda에 설치된 conda 명령을 갱신하시오.\n",
    "2. 통계분석, 머신 러닝, 딥 러닝을 위한 패키지가 설치되었는지 확인하시오.\n",
    "3. 통계분석, 머신 러닝, 딥 러닝에 필요한 패키지 중에서 설치되지 않은 것이 있으면 설치하시오."
   ]
  }
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 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
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  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.6.5"
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 "nbformat_minor": 2
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