Python 및 응용 프로그램의 다양한 데이터 유형

지난 20년 동안 Python은 전 세계적으로 8백만 명이 넘는 개발자가 사용하는 IT 업계 최고의 프로그래밍 언어로 부상했습니다. 디지털 혁명은 이미 개발자를 노동력의 중심에 두었고 이러한 추세는 코로나 이후 세계에서 엄청나게 증가했습니다. 그 결과 프로그래밍 언어는 우리 삶의 필수 요소가 되었습니다. 현대 세계는 다양한 프로그래밍 언어의 성공적인 적용에 기반을 두고 있습니다. Python은 동적 다양성, 낮은 단어성, 유연성 및 사용자 친화성으로 인해 프로그래밍 언어 중에서 특권적인 위치를 누리고 있습니다. Google, Facebook 및 Netflix를 비롯한 여러 글로벌 소프트웨어 리더는 일상적인 개발 운영 작업, 자동화 및 데이터 구성에 Python을 사용합니다.

당신이 파이썬 전문가이건 막 시작하는 사람이건 간에 데이터 유형은 파이썬 프로그래밍의 기본 개념이라는 것을 알고 있을 것입니다. Python의 데이터 유형은 단순히 데이터 항목의 분류입니다. 데이터의 각 분류에는 특정 값이 있으며 Python의 모든 값에는 고유한 데이터 유형이 있습니다. 이러한 데이터 유형은 클래스를 나타내며 이러한 클래스 또는 개체의 인스턴스를 변수라고 합니다. 객체는 Python의 기본 단위입니다. Python의 데이터 유형은 특정 데이터에 대해 수행할 수 있는 작업의 종류를 확인하는 데 도움이 됩니다. 데이터 유형을 배우고 이해하는 것은 Python에 능숙해지기 위한 가장 중요한 단계입니다.

이 기사에서는 Python의 다양한 데이터 유형에 대해 설명합니다. 데이터 과학에서 성공적인 경력 경로를 개척하는 방법을 알아보려면 계속 읽으십시오.

Python의 표준 또는 내장 데이터 유형

Python에는 5가지 데이터 유형이 내장되어 있습니다.

1. 숫자형

Python의 숫자 데이터 유형은 숫자 값이 있는 데이터를 참조합니다. 이 숫자 값은 정수, 부동 숫자가 될 수 있으며 복소수는 각각 int, float 및 복합 클래스로 정의됩니다. 이름에서 알 수 있듯이 int 클래스에는 양수 또는 음수 정수가 포함되고 float 클래스에는 소수점이 있는 실수가 포함되며 복합 클래스에는 x + yj 형식으로 작성된 복소수가 포함됩니다. 여기서 x는 실수부이고 y는 허수부입니다.

2. 시퀀스 유형

시퀀스는 체계적인 방식으로 여러 값을 저장할 수 있는 Python의 정렬된 컬렉션입니다. 파이썬에는 세 가지 주요 시퀀스 유형이 있습니다.

• 끈

str 클래스로 표시되는 Python의 문자열은 작은따옴표, 큰따옴표 또는 삼중따옴표 안에 있는 하나 이상의 문자 모음입니다. 따옴표 사이에 나타나는 모든 문자는 해당 특정 문자열의 항목입니다. 이것을 유니코드 문자 시퀀스라고 합니다. 시스템의 메모리 용량에 따라 문자열은 n개의 문자를 저장할 수 있습니다. 그러나 문자열의 삭제나 변경은 오류의 위험 때문에 허용되지 않는다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

• 목록

목록은 단순히 항목의 순서가 지정된 시퀀스로 정의되며 Python에서 가장 유연한 데이터 유형 중 하나입니다. 목록 데이터 유형의 가장 큰 특징은 목록의 값이 동일한 데이터 유형일 필요가 없다는 것입니다. 이것은 목록을 사용 측면에서 매우 다재다능하게 만듭니다.

• 튜플

튜플은 괄호로 표시되고 쉼표로 구분된 수정할 수 없는 정렬된 항목 시퀀스입니다. 튜플은 변경할 수 없기 때문에 실행 속도가 더 빠르고 일반적으로 데이터 쓰기 방지에 사용됩니다.

3. 부울 유형

bool 클래스로 표시되는 boolean은 true 또는 false 값을 할당할 수 있는 Python의 데이터 유형입니다. 부울이 아닌 객체는 Python의 부울 컨텍스트에서도 평가할 수 있습니다. 이 개념은 부울 대수와 수학 논리에 기반을 두고 있습니다.

4. 유형 설정

집합은 고유한 항목의 모음인 Python의 정렬되지 않은 데이터 유형입니다. 수정 가능하며 중복 요소가 없습니다. 중괄호는 집합을 정의하고 쉼표는 값을 구분하는 데 사용됩니다. 교집합, 합집합 등의 연산을 두 집합에 대해 함께 수행할 수 있기 때문에 집합 데이터 유형의 활용도가 높아진다.

5. 사전 유형

집합과 마찬가지로 사전도 키: 값 쌍을 보유하는 정렬되지 않은 데이터 값 모음입니다. 다른 단일 값 데이터 유형과 달리 이 데이터 유형은 지도와 같은 대량의 복잡한 데이터를 저장하고 처리하는 데 사용됩니다. 사전 데이터 유형의 고유한 기능 중 하나는 데이터를 검색하는 최적화된 프로세스로, 키를 알고 있는 경우에만 특정 값을 검색할 수 있습니다.

이것은 파이썬의 다양한 데이터 유형을 요약한 것입니다. Python의 데이터 유형은 다양한 데이터 과학 직무에 지원할 때 중요해지는 Python 프로그래밍 언어의 기본 개념 중 하나입니다. 프로그래밍 언어는 데이터 과학의 중추 도구이지만 Python은 가장 널리 사용되는 언어 중 하나입니다. 따라서 데이터 과학 경력을 꿈꾸는 사람이라면 이러한 핵심 Python 개념을 강화하는 데 시간을 투자할 가치가 있습니다.

직업 기회

Python을 전문으로 하는 데이터 과학자와 분석가가 취업 시장에서 가장 인기 있는 전문가라는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 데이터 과학 전문가로서 웹 개발, 기계 학습, 모바일 또는 웹 앱 개발, 심지어 게임 개발과 같은 여러 기술 분야에서 보람 있는 위치를 찾을 수 있습니다.

인디드에 따르면 미국 데이터 과학자의 평균 기본 급여는 연간 113,821달러로 미국 생활 ​​수준으로 볼 때 상당한 급여입니다 . 이 직업은 수익성이 있을 뿐만 아니라 데이터 과학자와 개발자가 오늘날 세계에서 지휘하게 된 귀중한 요새로 인해 장기적인 안정성도 제공합니다.

데이터 과학에서 성공하는 방법?

데이터 과학에서 성공하기 위한 첫 번째 단계는 해당 주제에 대한 강력한 기반을 구축하고 관련 프로그래밍 언어 및 코딩 기술을 개발하는 것입니다. 대부분의 후보자는 컴퓨터 과학, 데이터 엔지니어링 또는 관련 분야의 학사 학위에 등록하여 이를 수행합니다. 회사는 또한 잠재적 후보자의 과거 업무 또는 인턴십 경험과 함께 건전한 산업 지식을 중요하게 생각합니다. 또한, 세계적으로 평판이 좋은 프로그램의 고급 인증을 취득하면 다른 후보자보다 우위를 점할 수 있으므로 이력서에 플러스 요인이 됩니다.

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결론

디지털 부문에서 데이터 과학의 영향은 매일 증가하고 있으며 이에 대한 고용 시장도 성장하고 있습니다. 따라서 이러한 추세에 뛰어들려는 경우 숙련된 데이터 과학 전문가에 대한 수요가 앞으로 증가할 것이기 때문에 지금이 가장 좋은 기회입니다.