250925_Python 알아보기

1. Python이란 무엇인가?
- Python은 1991년 네덜란드의 프로그래머 Guido van Rossum이 개발한 언어로, 간결하고 가독성 높은 문법으로 인해 프로그래밍을 처음 하는 사람들에게 많이 추천되는 언어이다.
- 또한 오픈소스/무료이며, 파이썬에서 개발한 라이브러리뿐 아니라 개발자들이 제공하는 라이브러리가 풍부해 다양한 프로그램을 개발할 수 있다는 장점이 있다.

- 이로 인해 Python의 점유율은 점점 늘어나고 있으며, 2025년 9월 TIOBE Index 기준 25.98%의 점유율을 보이고 있다. 또한 개발자들이 코드를 공유하고 작성하는 사이트인 GitHub에서도 2024년 기준 16.925%로 가장 높은 점유율을 보이고 있다.
출처:

https://www.tiobe.com/tiobe-index/

TIOBE Index - TIOBE

https://madnight.github.io/githut/#/pull_requests/2024/1

GitHub Language Stats

 

2. Python과 다른 프로그래밍 언어의 가독성 비교

- 물론 사람마다 느끼는 바가 다를 수 있으나, 일반적으로는 Python을 가장 가독성이 높은 프로그래밍 언어라고 한다.

- Hello World! 라는 문장을 출력한다고 할 때 프로그래밍 언어 별로 다음과 같은 코드를 작성할 수 있다.

- Python

print("Hello World!")

- JavaScript

console.log("Hello World!");

- C

#include <stdio.h>

int main(void) {
    printf("Hello World!\n");
    return 0;
}

- C++

#include <iostream>
int main() {
    std::cout << "Hello World!" << std::endl;
}

- Java

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("Hello World!");
    }
}

출처 : ChatGPT

- 이처럼 Python은 같은 문장도 별다른 구분기호 없이, 최대한 자연어 그대로와 유사한 형태로 코드를 짤 수 있기 때문에 가독성이 높고, 초보자가 이해하기 쉽다고 느끼게 된다.

- 코드를 작성할 때 가독성 문제로 인한 실수가 발생할 확률이 낮고 (예를 들면 세미콜론을 빼먹는다던가), 처음 코드를 접하는 사람도 이해가 수월한 것이 가독성이 좋은 언어를 사용하는 것의 장점이라고 볼 수 있다.

 

3. 데이터 분석가가 Python을 알아야 하는 이유와 장

✅ Python은 현재 데이터 분석 업계에서 가장 많이 쓰이는 프로그래밍 언어이다. 정확한 수치는 구글링을 해도 잘 나오지 않지만, 대다수가 python을 이용해 data gathering (데이터를 모으는 과정), data processing (데이터를 정제하고 분석하는 과정), data visualization (데이터를 시각화하여 이해하기 쉽게 만드는 과정)을 진행한다고 한다.

❓그렇다면 왜 Python이 데이터 분석 분야에서 가장 많이 쓰이는 언어가 된 것일까?

✅ 기능이 다양하고 가독성이 높다. (가장 근본적인 이유)

Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, SciPy 등 수많은 라이브러리를 통해 쉽게 복잡한 데이터를 이해하고 분석할 수 있으며, plot을 통한 시각화까지 모두 Python 하나로 수행할 수 있다.
또한 우수한 가독성으로 인해 같이 협업하는 팀원들, 결과를 확인하는 관리자들, 내지는 문제가 발생했을 때 이를 해결하는 사람들까지 모두가 쉽게 코드를 이해하고 분석할 수 있다.

✅ 배우기 쉽다. 자연어와의 높은 유사성을 바탕으로 처음 코드를 접하는 사람들도 함수, 명령어의 기능을 한눈에 이해할 수 있다. 

✅ 다양한 데이터 타입을 쉽게 사용할 수 있다. CSV(excel) 파일, JSON 데이터, SQL 데이터베이스, 아니면 web에서 scrape한 자료든, 이러한 모든 데이터의 형태를 다양한 라이브러리와 도구를 이용해 모두 Python에서 편집하는 것이 가능하다.

➡️ 그러므로, 데이터와 관련된 직무를 수행하고 싶다면, Python 실력은 필수이다.

출처 :

https://www.ucd.ie/professionalacademy/resources/why-do-data-analysts-use-python/

Why Do Data Analysts Use Python? | UCD Professional Academy

https://employabilityadvantage.com/python-for-data-analysis-why-every-analyst-should-learn-it/

Python For Data Analysis: Why Every Analyst Should Learn It | ECA

https://www.newhorizons.com/resources/blog/benefits-of-python-for-data-analytics

Benefits of Python for Data Analytics Explained