📌 개요🔑 학습 키워드┗ 파이썬 문법요소: 언패킹, 언더스코어, 예외처리┗ 함수형 프로그래밍: 람다 표현식, map(요소 변경), filter(필터링), reduce(집계) 💡 1. 언패킹 및 언더스코어[ 언패킹 ]┗ 언패킹 정의:- '시퀀스 자료형'(리스트, 튜플, 문자열 등)에서 여러 개의 값을 개별 변수에 분리하여 할당하는 기능- 하나의 데이터 묶음에서 개별 요소들을 추출하여 각각의 변수에 직접 할당┗ 언패킹 예시:rgb = [255, 128, 0]=> red, green, blue = rgb // 언패킹 부분print(f"빨강: {red}, 초록: {green}, 파랑: {blue}")word = "ABC"=> first, second, third = word // 언패킹 부분prin..

📌 개요🔑 학습 키워드┗ 리스트 슬라이싱: 리스트이름[시작 인덱스: 끝 인덱스: 간격]┗ 리스트 컴프리헨션: 반복문을 이용해서 새로운 리스트를 간결하게 만드는 문법┗ 딕셔너리 컴프리헨션: 반복문을 이용해서 새로운 딕셔너리를 간결하게 만드는 문법┗ 문자열 형식 지정: C 스타일, str.format(), f-문자열 포맷팅┗ 컨텍스트 관리: with => 자원 사용 후 close 등 자동 관리 문법 💡 1. 시퀀스 슬라이싱과 컴프리헨션[ 리스트 슬라이싱 ]┗ 대상 리스트의 "부분 리스트"를 "생성" 또는 "수정"하는 문법┗ 문법 형식:- 리스트이름[시작 인덱스:끝 인덱스:간격]┗ 예제:numbers = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70](1) '끝 인덱스'subset1 =..

📌 개요🔑 학습 키워드┗ 데이터 분석의 이해: 데이터, 정보, 데이터 분석┗ 데이터 분석 4단계: 설명적 분석, 진단적 분석, 예측적 분석, 처방적 분석┗ 데이터 분석 과정 4단계: 데이터 수집 및 저장, 데이터 전처리, 데이터 분석, 데이터 시각화┗ 데이터 속성에 따른 분류: 질적 데이터(범주), 양적 데이터(수치)┗ 질적 데이터: 명목형 데이터, 순서형 데이터┗ 양적 데이터: 이산형 데이터, 연속형 데이터┗ 데이터 형태에 따른 분류: 정형 데이터, 비정형 데이터, 반정형 데이터┗ 오픈소스 개념: 누구나 자유롭게 "접근", "사용", "복제", "수정", "재배포" 가능💡 1. 데이터 분석의 이해[ 데이터와 정보의 개념 및 차이 ]┗ 데이터: 관찰이나 측정을 통해 얻은 사실이나 기..

📌 개요🔑 학습 키워드┗ 서브프로그램 개념: 프로그램, 서브프로그램(인수 ,반환값, 제어흐름 => 호출자, 피호출자)┗ 서브프로그램 분류(종류): 함수, 프로시저, 서브루틴┗ 서브프로그램 관련 용어: 정의, 헤더, 본체, 호출, 매개변수 프로파일, 프로토콜, 형식/실 인수┗ 인수 전달 모델: 의미적 모델, 개념적 모델, 구현 모델┗ 구현 모델: 값 전달, 결과 전달, 값-결과 전달, 참조 전달, 이름 전달┗ 범용 서브프로그램: 다형 서브프로그램, 다목적 서브프로그램┗ 분리 컴파일, 독립 컴파일💡 1. 서브프로그램 개념[ 서브프로그램 이란? ]┗ 프로그램:- 컴퓨터가 실행할 명령어를 나열한 것- 프로그램 실행을 통해 입력을 출력으로 바꿈┗ 서브프로그램:- 독자적인 입력과 출력을 갖춘 ..

📌 개요🔑 학습 키워드┗ 문장: 처리를 나타내는 표현 => "선언문", "실행문" 나뉨.┗ 선언문: 변수명, 변수 타입 바인딩, 함수도 포함┗ 실행문: 처리가 이뤄지는 문 => "대입문", "제어문" 나뉨.┗ 대입문: 대입 연산자, 연속 대입문, 복합 대입 연산자, 단항 대입 연산자┗ 제어문: 조건문, 반복문┗ 무조건 분기문 & 논란: 대표적으로 goto문 => 프로그램 구조 파악 힘듦(논란) => 결론 잘 안씀💡 1. 선언문과 실행문[ 문장 ]┗ 처리를 나타내는 표현┗ 프로그램은 데이터 처리를 위해 문장의 나열로 구성┗ 대부분의 프로그래밍 언어는 문장을 "선언문"과 "실행문"으로 구별하여 제공 [ 선언문 ]┗ (1) 변수나 서브프로그램, 데이터 타입의 이름을 만듦┗ (2) 이후..

📌 개요🔑 학습 키워드┗ 수식 정의: 값을 나타내는 표현(연산자, 피연산자)┗ 산술 연산자: (+,-,/,*), 우선순위, 결합방향, 타입변환┗ 관계 연산자: >,=,┗ 논리 연산자: 단락 회로 계산(단축 평가), 논리합, 논리곱, 논리부정 연산자 💡 1. 수식의 개요[ 수식 ]┗ 값을 나타내는 표현- '값': 정수, 실수, 문자, 문자열, 배열 표현(C, C++), 리스트 표현(Python) 등┗ 연산자가 피연산자에 적용된 형태도 가능┗ 피연산자(operand): 연산이 적용될 값- '데이터 표현': 2, abc 등- '변수': A, B, I, J 등┗ 연산자(operator): 피연산자에 적용되어 연산을 수행하는 함수- '기본 연산자': 덧셈 연산자, 곱셈 연산자 등- '함수': ..

📌 개요🔑 학습 키워드┗ 복합 타입: 배열, 문자열, 연관배열, 구조체, 공용체, 포인터, 참조형 타입┗ 각 타입 - 정의┗ 각 타입 - 데이터 집합┗ 각 타입 - 연산 집합 💡 1. 배열[ "동질형 데이터의 모음"으로 구성된 타입 ]┗ 원소: 배열의 각 데이터┗ 배열의 크기: 배열의 원소 개수 [ 각 원소는 첨자로 구별 ]┗ 첨자: 첫 원소와의 상대적 위치 ( 인덱스 - 보통 0부터 시작 ) [ 데이터 집합 ]┗ "원소"의 "타입에 해당하는 데이터 집합"이 배열의 크기만큼 모인 집합┗ 원소의 타입과 배열의 크기에 따라 다양한 타입 존재- '원소의 타입': 단순타입 및 복합타입 모두 가능- '배열의 크기': 양의 정수 범위 x 차원 [ 차원 ]┗ 배열에 사용되는 첨자의 개수┗ 1..

📌 개요🔑 학습 키워드┗ 타입의 정의 ( 데이터 집합 + 연산 집합 )┗ 타입 안전성에 따른 언어 분류: 강타입, 약타입, 무타입 언어┗ 타입의 분류: 데이터 형태, 타입 정의 사용자 개입 가능 여부, 데이터 요소(1, n개)┗ 단순 타입: 정수형, 실수형, 문자형, 논리형, 열거형 💡 1. 타입의 개요[ "타입" = 데이터 집합 + 연산 집합 ]┗ 데이터 집합: 처리 대상이 되는 데이터의 집합- 예시: 정수형의 데이터 집합 = { ..., -2, -1, 0, 1, 2 ... }┗ 연산 집합: 해당 데이터에 적용 가능한 연산의 집합- 예시: 정수형의 연산 집합 = { +, -, *, /, ... }┗ 변수의 속성 중 한 가지┗ 서브프로그램의 인수와 반환에도 이용┗ 프로그램이 타입 안..

📌 개요🔑 학습 키워드┗ 변수 영역의 정의┗ 블록의 정의┗ 블록과 변수: 지역 변수, 비지역 변수, 참조 환경┗ 영역 규칙: 자유 변수, 정적 영역 규칙, 동적 영역 규칙, 영역 구멍┗ 전역 변수, 이름 공간 💡 1. 영역의 개요[ 변수의 영역 (scope) ]┗ 프로그램에서 "변수"를 "사용할 수 있는 범위"┗ 변수에 값을 대입하거나 변수의 값을 읽어 올 수 있는 범위┗ 영역의 시작: 변수가 선언된 곳- Python 처럼 변수 타입을 선언하지 않는 언어는 변수에 '처음 대입문이 사용된 곳' [ 영역과 수명 ]┗ 변수의 영역과 변수의 수명은 다를 수 있음- '영역의 시작': 변수 선언 위치- '수명의 시작': 변수 선언 위치(동적 주소 바인딩) 또는 프로그램 수행 시작(정적 주소 바..