밑바닥부터 시작하는 데이터 과학 데이터 분석을 위한 파이썬 프로그래밍과 수학·통계 기초

from Scratch

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그리고, 다시 한번, 나는 나의 끔찍한 자손들이 앞으로 나아가 번영을 꾀하기를 빌어 본다.

- 메리 쉘리(

Mary

Shelley

)

이제 어디로 가야 할까? 이 책 때문에 데이터 과학에 대해 겁먹지 않았다는 가정

하에, 다음으로 배워볼 만한 것이 몇 가지 있다.

27.1

IPython

앞서 언급한 바 있지만,

IPython

은 기본 파이썬 셸에 비해 ‘

magic

function

’과 같

은 훨씬 다양한 기능을 제공한다. 예를 들어 코드를 복사하고 붙여넣을 때 기본

파이썬 셸을 사용하면 공백으로 포맷팅된 것이 깨질 때가 많아 어려움을 겪지

만,

IPython

에서는

magic

function

이 이 문제를 쉽게 해결해 준다.

IPython

을 마스터하면 삶이 훨씬 편해진다. (

IPython

을 아주 조금만 익히더

라도 삶은 훨씬 편해진다.)

 1판에서 나는 텍스트, 코드, 시각화 등을 한꺼번에 나타낼 수 있는 계산 환경인 IPython

(이제는 Jupyter) Notebook에 대해서 배울 것을 권장하기도 했다.

 하지만 이후 나는 그것이 초보자들을 혼란에 빠뜨리게 하고 나쁜 프로그래밍 습관을 기른

다는 측면에서 Notebook의 회의론자가 되었다.

1

(사실 더 많은 이유가 있다.) 꼭 내가 아

니어도 다른 사람들을 통해 사용을 ...