Python: 첫 스크립트부터 프로덕션 수준의 코드까지
Python은 데이터 과학, 자동화, 웹 개발, AI 연구 분야에서 가장 널리 사용되는 범용 언어입니다. 읽기 쉬운 문법으로 입문자도 쉽게 시작할 수 있으면서도, NumPy, Pandas, Flask, FastAPI, Django, scikit-learn, asyncio 같은 풍부한 생태계를 갖추고 있어 실무 수준의 프로덕션 개발까지 확장할 수 있습니다. 이 트랙은 첫 번째 변수 작성부터 비동기 웹 API 구축, 머신러닝 모델 훈련, C 확장 수준의 메모리 프로파일링까지 전 범위를 다룹니다.
학습 내용
문자열, 리스트, 딕셔너리, 제어 흐름, 함수, 파일 I/O 등 핵심 언어 메커니즘부터 시작해 상속, 다형성, 데코레이터, 컨텍스트 매니저, 데이터클래스 같은 객체 지향 설계로 발전합니다. 데이터 분야에서는 Pandas와 NumPy로 데이터셋을 다루고, Matplotlib과 Plotly로 결과를 시각화하며, scikit-learn으로 지도학습과 비지도학습을 적용하고, 신경망과 NLP를 탐색합니다. 웹 분야에서는 Flask와 FastAPI로 API를 구축하고, Django로 풀스택 앱을 만들며, CLI 도구, SQLite, SQLAlchemy, openpyxl로 작업을 자동화합니다. 고급 주제로는 asyncio를 활용한 async/await, threading과 multiprocessing을 활용한 동시성 처리, mypy를 활용한 타입 힌팅, 메타클래스, Python C 확장이 포함됩니다.
학습 경로
76개의 액티브 코스로 구성된 이 트랙은 A1부터 C1까지 진행됩니다. Introduction to Programming과 Python Basics로 시작하고, 문자열, 리스트, 딕셔너리, 제어 흐름, 파일 처리를 통해 A2 수준을 완성한 뒤, 모듈, OOP, 정규표현식, 로깅, JSON과 CSV 처리로 B1 영역으로 나아갑니다. B2 계층에서는 제너레이터, 클로저, 구조적 패턴 매칭, async/await, Flask, Django, FastAPI, Pandas, NumPy, scikit-learn을 활용한 머신러닝을 더합니다. 트랙은 Concurrency: threading and multiprocessing, Python Metaclasses & Descriptors, Python C Extensions, Reinforcement Learning, Python Memory Management & Profiling으로 C1 수준에서 마무리됩니다.
학습 방식
각 코스는 짧고 집중된 수업으로 나뉘며, 내장 코드 에디터에서 실시간 피드백을 받으며 완료합니다. 막히는 부분이 생기면 AI 튜터를 언제든 활용할 수 있고, 연습 문제는 자동으로 채점되어 리뷰를 기다리지 않고 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다.