파이썬을 마스터하는 데 얼마나 걸립니까? 다양한 Python 학습 수준

우리가 발전할수록 프로그래밍 언어의 중요성은 더 커집니다. 현재 소수의 프로그래밍 언어가 목록의 맨 위에 있으며 Python은 확실히 그 중 하나입니다. 소프트웨어 개발에서 웹사이트 구축에 이르기까지 코딩과 관련된 대부분의 영역에는 Python이 있습니다.

따라서 아직 학습을 고려하지 않았다면 수행하십시오! 그러나 이미 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나인 Python을 학습하는 여정을 시작하고 Python 을 배우는 데 시간이 얼마나 걸리는지 궁금 하다면 걱정하지 마십시오. 계속 읽으면 질문에 대한 답변을 얻을 수 있습니다!

Python을 배우는 데 시간이 얼마나 걸리느냐는 질문에 대한 답을 찾기 전에 프로그래밍 언어 자체에 대한 기본적인 지식을 수집해 보겠습니다. 기초를 다질 뿐만 아니라 파이썬을 배우는 데 며칠이 필요한지 이해하는 데도 도움이 될 것 입니다.

파이썬이란 무엇입니까?

Python은 해석된 고급 범용 프로그래밍 언어입니다. 언어 구성 및 객체 지향 접근 방식은 프로그래머가 소규모 및 대규모 프로젝트에 대해 명확하고 논리적인 코드를 작성할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.

파이썬 프로세스

Python은 오픈 소스이므로 웹에 Python을 배울 수 있는 많은 자습서와 리소스가 있습니다.

파이썬을 배우기 전에 여러분이 익히고 싶은 파이썬 버전을 선택해야 합니다. 최신 버전 3.4에는 모든 최신 기능과 일부 버그 수정이 포함되어 있지만 이전 버전에는 광범위한 라이브러리가 있습니다.

다음 단계는 Python을 얻는 것이며 Mac 또는 Linux와 같이 사용 중인 플랫폼에 따라 다릅니다. 그러나 가장 좋은 방법은 Python을 소스 자체에서 가져오는 것입니다.

다음 단계는 텍스트 편집기를 선택하는 것입니다. 시장에 많은 텍스트 편집기가 있지만 장기적인 목표를 염두에 두고 대규모 프로젝트에 적용할 수 있는 텍스트 편집기에 중점을 둡니다. 요컨대, 사용성과 파워 사이의 균형을 찾아야 합니다. 따라서 통합 개발 환경(IDE)에서 Python을 사용하기 위한 간단한 텍스트 편집기를 선택할 수 있습니다. IDE는 강력한 텍스트 편집기입니다. IDE를 통해 사용자는 텍스트를 효율적으로 작성, 디버그 및 컴파일할 수 있습니다. IDE는 배우기가 더 복잡하고 더 많은 메모리를 차지합니다.

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파이썬을 배우는 이유

파이썬을 배우는 것은 시간을 잘 활용하는 것입니다. 하지만 파이썬은 너무 복잡한 언어이기 때문에 배우는 데 시간이 걸립니다. Python은 복잡하지만 배우고 탐색할 광범위한 라이브러리가 있지만 Python의 구문은 상당히 간단하고 개념은 비교적 이해하기 쉽습니다. 쉬운 구문은 빠른 학습에 적합하고 간소화된 코딩 경험에 추가됩니다.

Python에는 코딩 프로세스를 간소화하는 다양한 라이브러리가 있습니다. Python은 오픈 소스이기 때문에 라이브러리 및 리소스 목록이 지속적으로 늘어납니다. 파이썬을 배우는 것이 경력에 도움이 되는 이유에 대해 자세히 읽어보세요.

다음은 Python을 배워야 하는 몇 가지 이유입니다.

• Windows, Linux, Mac, Raspberry Pi 등과 같은 다양한 플랫폼에서 완벽하게 작동하는 고급 프로그래밍입니다.
• 인터프리터 시스템에서 실행되기 때문에 코드를 작성하는 즉시 코드를 실행할 수 있습니다. 따라서 프로토타이핑은 매우 신속합니다.
• 파이썬 은 영어처럼 이해하기 쉬운 문법을 갖추고 있기 때문에 학습 시간 이 짧습니다.
• Python은 절차적으로나 기능적으로 사용할 수 있습니다.
• 이 구문을 통해 개발자는 더 적은 수의 라인으로 프로그램을 빠르게 작성할 수 있습니다.
• python 은 복잡한 작업을 빠르게 작성하는 기능을 지원하기 때문에 python을 배우는 데 필요한 시간 이 짧습니다.
• Python은 데이터 과학 및 AI에 매우 유용합니다.
• Python은 사물 인터넷 응용 프로그램에서 광범위하게 사용됩니다.
• 초급 Python 학습자는 기본 사항을 빠르게 배우고 점차적으로 스크립트를 작성하여 데이터를 자동화할 수 있습니다. 따라서 파이썬 학습 시간 이 적습니다.
• 내장된 강력한 라이브러리 패키지는 데이터 과학 및 분석 요구 사항을 충족합니다. 또한 Python은 빅 데이터 응용 프로그램에 우선합니다.
• 모듈인 통합, 최적화, 신호 및 이미지 처리, 선형 대수학, ODE 솔버, FFT 등은 기술 및 과학 컴퓨팅에 유용합니다.
• 학습 곡선이 낮기 때문에 Python은 웹 개발에 매우 ​​유용합니다.

이제 Python이 무엇인지, Python이 작동하는 방식, Python을 배워야 하는 이유를 알았으므로 Python 을 배우는 데 걸리는 시간 에 대한 전반적인 아이디어를 얻으십시오 . 이 섹션에서는 간단한 아이디어를 제공합니다. 그러나 Python을 배우는 데 며칠 을 할애할 것인지 또는 Python을 배우는 데 몇 시간을 할애할 것인지는 전적으로 귀하에게 달려 있습니다.

마스터 파이썬에 얼마나 걸립니까?

파이썬을 배우는 데 몇 주 또는 며칠 이 걸리는지 이야기하면 파이썬 기초를 배우는 데 평균적으로 약 8주가 걸립니다. 여기에는 기본 구문, if 문 링크, 루프, 변수, 함수 및 데이터 유형에 대한 학습이 포함됩니다. 새로운 프로그래밍 언어를 배우는 것과 마찬가지로 Python 언어 기본 사항에 얼마나 빨리 적응하는지와 언어를 배우는 데 얼마나 많은 시간을 할애했는지에 달려 있습니다. 학습 기간은 일정과 원하는 내용과 배우고 싶은 양에 따라 다릅니다.

평균적으로 기초를 배우는 데 약 6-8주가 소요됩니다. 이렇게 하면 Python에서 대부분의 코드 줄을 이해할 수 있는 충분한 시간이 생깁니다. Python 및 해당 분야의 전문가가 되고 데이터 과학에 들어갈 계획이라면 수개월 및 수년 간의 학습이 필요합니다.

온라인 과정과 강의실 과정은 Python을 한 두 달 만에 배울 수 있음을 보장하지만, 다시 기본이며 완전히 배우는 것은 어렵고 인상적인 위업이며 가볍게 여겨서는 안 됩니다.

다시 말하지만, 일하는 전문가라면 기본적인 Python을 배우는 것은 학생으로 배우는 것보다 훨씬 더 많은 시간이 걸릴 수 있습니다. 가장 좋은 학습 방법은 코딩 부트캠프에 참여하는 것입니다.

우리 학습자들은 또한 다음을 읽습니다: 최고의 Python 무료 코스

또 다른 옵션은 5개월 동안 Python에 전념하는 것입니다. 풀타임으로 일하시는 분들을 위한 글입니다. 계획은 하루에 2-3시간을 컴퓨터에서 보내는 것이어야 합니다. 하루는 배우고 다른 날은 같은 것을 연습하십시오. 일관되고 효율적으로 학습하려면 매일 수행해야 합니다. 완전한 데이터 과학 온라인 인증을 수행하면 빠르게 변화하는 이 시장에서 경쟁하는 데 필요한 Python 및 기타 도구 및 언어를 마스터하는 데 도움이 됩니다.

파이썬을 배우려면 헌신과 정직이 필요합니다. 학습 과정은 직업 전망을 크게 향상시키기 때문에 시간을 할애할 가치가 있습니다.

직장에서 특정 작업을 자동화하기 위해 Python을 배우고 싶다면 데이터 분석가로서의 직업을 확보하기 위해 Python을 배우는 것보다 더 빠르게 달성할 수 있습니다. 파이썬을 배우는 데 필요한 시간 이 적기 때문에 파이썬 을 마스터하고 관련 직업을 쉽게 얻을 수 있습니다.

온라인 과정과 튜토리얼을 통해 파이썬을 배우는 데 시간이 얼마나 걸리는지 에 대한 혼란을 없앨 수 있습니다 . 인식에서 능력으로 전환하려면 Python의 모든 중요한 개념을 소개하는 온라인 자습서 및 과정을 거쳐야 합니다. Python 능력을 개발하려면 집중과 결단력이 필요하다는 점을 명심하십시오. 따라서 학습 시간을 줄이기 위해 온라인 코스 세션 및 자습서에 주의 깊게 효율적으로 참석해야 합니다.

빠르게 마스터할 수 있으며 Python 코드 로직을 작성하기 시작하면 ' 파이썬을 배우는 데 얼마나 걸립 니까'라는 질문에 대한 답 은 몇 주가 될 것입니다. 영어에 능숙해야 하며 사전 프로그래밍 경험이 있어야 합니다. 프로그래밍 노출은 파이썬을 배우는 데 며칠이 걸리는지에 대한 질문에 한 달로 답변을 보장합니다.

최소한 다음 Python 프로그래밍 개념을 알고 있어야 합니다.

• 데이터 유형
• 파이썬의 문법
• for 루프, while 루프 및 조건문과 같은 흐름 제어 구조
• 클래스 및 객체 지향 프로그래밍
• 기능 및 범위
• 데코레이터, 제너레이터, 반복자
• pathlib 및 컬렉션을 포함한 표준 라이브러리의 인기 패키지
• Pythonic 코드 작성을 위한 모범 사례

Python 학습 시간 을 줄이려면 다음을 수행하는 방법을 알아야 합니다.

• Python 종속성 관리
• 예외 작성 및 처리
• 코드를 디버그하여 오류 감지 및 해결
• Python 앱 테스트
• Python 개발 환경 설정
• 패키지와 모듈을 이해하고 Python의 광범위한 타사 생태계에서 인기 있는 패키지를 사용하는 방법을 이해합니다.

일반적으로 초보자 는 코딩 기술이 익숙하지 않고 필요한 연습을 하기 때문에 파이썬을 배우는 데 며칠이 걸리냐고 묻습니다. 코딩을 마스터하고 연습할 수 있다면 Python을 다음 애플리케이션에 사용할 수 있습니다.

• 데이터 과학
• 기계 학습
• 웹 개발
• REST API 프로그래밍
• GUI 프로그래밍
• 데브옵스
• 파이 게임 게임 개발
• 임베디드 프로그래밍

이 목록은 제한적입니다. 그리고 각 분야에 대해 탐색할 것이 많습니다. 각 영역에서 고유한 전문 지식을 보유하게 될 것임을 기억하십시오. 예를 들어, 이러한 주제 중 하나의 전문가가 될 수 있고 다른 주제의 초보자가 될 수 있습니다. 더 짧은 시간에 Python을 배우는 핵심은 프로그래밍 개념과 중요한 Python 라이브러리를 계속 연습하는 것입니다.

다음과 같은 Python 프로그래밍의 기본 빌딩 블록을 배우면 더 짧은 시간에 Python을 마스터할 수 있습니다.

• 숫자 및 산술 연산
• 변수
• 기능
• 문자열과 문자열 조작
• 데이터 구조(목록, 튜플, 집합 및 사전)
• 루프('for' 루프 및 'while' 루프)
• 논리 및 조건부 흐름
• 객체 지향 프로그래밍(클래스 및 객체)

Python을 마스터하는 데 걸리는 시간에 영향을 미치는 요소:

이제 Python을 배우는 데 일반적으로 얼마나 걸릴 수 있는지 에 대한 아이디어를 얻었으므로 계획에 영향을 줄 수 있는 요소에 대해서도 알아야 합니다 . 다음은 Python 학습 속도에 영향을 미치는 몇 가지 요소입니다.

1. 이전 프로그래밍 경험:

파이썬을 배우는 데 얼마나 많은 시간이 필요한지에 대한 답은 프로그래밍 경험에 따라 크게 달라집니다. 이전에 코딩을 해본 적이 있다면 쉽고 빠르게 파이썬을 마스터할 수 있습니다.

2. 학습에 할애한 시간:

파이썬을 배우는 데 걸리는 시간 에 대한 답 은 배운 시간에 따라 다릅니다. 파이썬을 배우고 연습하는 데 얼마나 많은 시간을 할애할 수 있는지 자문해 보십시오. 일반적으로 매일 1시간을 Python 학습에 할애하는 것이 좋습니다.

3. 새로운 도구를 배우는 능력:

수많은 사람들이 이 프로그래밍 언어로 작업하고 있으므로 항상 새로운 도구를 배우는 것이 좋습니다. 따라서 파이썬을 배우는 데 걸리는 시간은 새로운 도구를 배울 수 있는 잠재력에 달려 있습니다. 새로운 도구와 기술을 충분히 학습할 수 있다면 Python 학습 시간 이 줄어들 것입니다.

4. 학습 방법:

Python 학습 목표를 일치시키고 학습을 가속화하는 잘 구조화되고 신뢰할 수 있는 과정을 선택할 수 있습니다.

유용한 라이브러리 및 기능 학습:

파이썬을 배우는 데 필요한 시간 에 대한 정확한 답 은 어떤 라이브러리와 기능을 배워야 하는지 안다면 찾을 수 있습니다. Python에는 많은 라이브러리와 기능이 포함되어 있지만 가장 중요한 것만 배우면 됩니다. 이는 Python을 마스터하는 것이 필요할 때 중요한 개념을 배우는 진행 중인 프로세스라는 것을 의미합니다.

더 읽어보기: 42가지 흥미로운 Python 프로젝트 아이디어

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Python을 단계별로 배우는 방법:

세상의 모든 정보와 자원이 있더라도 학습 과정을 효율적으로 만들 수 있는 단계별 할 일 목록을 작성하는 데 실패할 수 있습니다. 어둠 속에서 화살을 던지고 Python을 얼마나 오래 배울지 궁금해하는 대신 Python 을 마스터하고 싶어하는 학습자의 경험에서 선별된 단계별 프로세스가 있습니다. 다음 단계에 따라 학습 과정을 보다 체계적이고 효율적으로 만들 수 있습니다.

# 1단계: 동기 찾기

동기 부여는 새로운 주제, 특히 기술적인 측면이 더 많은 주제를 배우기 위해 자신을 밀어붙일 때 반드시 필요합니다. Python을 배우는 데 며칠이 걸리는지 는 동기에 따라 크게 달라집니다.

따라서 Python을 배우고 싶은 이유를 스스로에게 물어보고 학습 과정이 단조로워지는 것처럼 느껴질 때 그 이유를 계속 상기시키십시오. 가장 관심 있는 분야를 목표로 하고 그 분야를 마스터할 필요가 있음을 계속 상기시키십시오.

관심을 가질 수 있는 일부 프로젝트는 다음과 같습니다.

• 모바일 앱
• 웹사이트
• 계략
• 기계 학습
• 하드웨어/센서/로봇
• 자동화 작업

이 중에서 하나 또는 두 개를 선택하고 학습을 시작하십시오!

# 2단계: 구문 기초를 배워야 합니다.

슬프지만 Syntax를 아무리 싫어해도 여전히 배워야 하고 건너뛸 필요가 없습니다. 이 단계에서는 모든 동기와 결단력이 필요합니다!

그러나 Syntax의 기초를 배우는 데 집중하고 가능한 한 빨리 3단계로 이동하십시오. 그 이유는 Syntax에 얼마나 많은 시간을 투자하느냐가 아니라 얼마나 빨리 문법을 배우고 실제 프로젝트에 적용하느냐가 중요하기 때문입니다.

배운 것을 실천하기 시작하지 않으면 아무 소용이 없습니다.

# 3단계: 초보자에게 친숙한 구조화된 프로젝트 작업

구문의 기본 사항을 알고 나면 구현할 차례입니다! 프로젝트 작업을 시작하지 않으면 관심사, 강점 및 개선 영역을 이해할 수 없습니다.

팁은 빨리 끝낼 수 있는 작은 프로젝트부터 시작하는 것입니다. 그것은 당신이 프로젝트에 대해 배우고 완료되면 자신감을 높이는 데 도움이 될 것입니다.

다음은 초급에서 고급 수준의 Python 프로젝트 아이디어를 찾을 수 있는 참조할 수 있는 몇 가지 블로그입니다.

• 초보자를 위한 Python 프로젝트 - 목록 7
• 실시간 Python 프로젝트 상위 10개
• 초보자를 위한 Python 데이터베이스 프로젝트
• 초보자를 위한 Python의 8가지 흥미로운 인공 지능 프로젝트
• 초보자를 위한 Python의 최고의 기계 학습 프로젝트
• 초보자를 위한 최고의 Python 자동화 프로젝트 및 주제

# 4단계: Python 프로젝트 작업

구조화된 프로젝트 연습을 마치면 다음 단계는 프로젝트 작업입니다. 이러한 프로젝트를 수행하는 동안 관심이 있는 것과 그렇지 않은 것에 대한 아이디어를 얻었을 수 있습니다.

따라서 가장 관심 있는 분야를 선택하고 소규모 프로젝트를 시작할 수 있습니다.

다음은 고려할 수 있는 몇 가지 참조 아이디어입니다.

머신 러닝 프로젝트:

• 날씨를 예측하는 알고리즘
• 스택 시장 예측 도구
• 뉴스 기사 요약 도구

모바일 앱 프로젝트:

• 걸음 수 추적 앱
• 챗봇
• 채팅/메세지 앱

웹사이트 프로젝트:

• 웹사이트 검토
• 메모 작성 웹 사이트
• 계획을 위한 캘린더 웹사이트

게임 프로젝트:

• 퍼즐 풀기 게임

하드웨어/센서/로봇 프로젝트:

• 체온 감지 앱
• 스마트 알람

자동화 프로젝트:

• 데이터 스크래핑 도구

또한 StackOverflow 와 같은 커뮤니티의 일원이 될 수 있습니다 . 여기에서 사람들은 다양한 프로그래밍 관련 문제에 대해 토론하거나 Python Documentation 의 소스 참조 자료를 얻을 수 있습니다.

# 5단계: 더 어려운 프로젝트를 계속 진행하세요

20개 이상의 소규모 프로젝트에서 작업한 후에는 더 복잡한 프로젝트 작업으로 넘어갈 수 있습니다.

가장 유창한 수준의 고급 프로젝트에서 계속 작업하거나 개선이 필요하다고 생각되는 영역을 강화할 수 있습니다.

이 단계가 Python을 배우는 데 시간 이 얼마나 걸리는지 에 대해 가장 많이 묻는 질문에 답하는 데 도움이 되기를 바랍니다 . Python을 배울 수 있는 범위는 Python 을 배우는 데 몇 시간이 걸리는지 묻는 응시자부터 몇 개월이 걸릴지에 이르기까지 다양합니다. 결국, 모든 과정의 학습 속도를 결정하는 학습에 대한 헌신에 달려 있습니다.

파이썬 학습 수준

Python 학습에는 자체 레벨이 있습니다.

• 초급 파이썬
• 고급 파이썬
• 전문 파이썬

기초 Python을 배우면 구문, 키워드, 데이터 유형, 함수, 클래스 등을 배울 수 있습니다. 중급 프로그래머가 마스터하는 데 약 8주가 소요됩니다.

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고급 Python 학습은 다중 스레딩, 데이터 동기화 방법, 소켓 프로그래밍, 소켓 프로그래밍, 데이터베이스 프로그래밍 등으로 구성됩니다. 그것은 작업의 성격에 달려 있습니다. 이러한 기술을 배우는 시간은 전적으로 학습자의 기술 수준에 따라 다릅니다.

전문 Python을 배우는 것은 데이터 분석, 라이브러리/패키지 실행, 이미지 처리 등과 같은 개념을 사용하는 것입니다. 이들은 복잡한 기술입니다. 이러한 기술을 배우기 위한 온라인 및 오프라인 과정이 있습니다. 다시 말하지만, 이러한 복잡한 기술을 배우는 데 걸리는 시간은 내용의 깊이에 따라 2주에서 한 달까지 다양합니다.

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