초보자를 위한 Python 편집기 Thonny
Thonny는 초보자를 위해 만들어진 무료 Python 통합 개발 환경입니다. 코드를 작성하고 실행하며, 단계별 디버거로 오류를 찾아 수정하는 방법을 소개합니다.
코딩, AI, 교육 소식을 짧게 요약하고 다음 학습에 활용할 수 있는 방법을 전합니다.
디지털 마케팅의 확산으로 고객의 광고 노출부터 구매까지 다양한 상호작용이 데이터로 쌓이지만, 데이터가 많다고 더 나은 의사결정으로 이어지는 것은 아닙니다. Python을 활용하면 반복 보고를 자동화하고 고객 행동 분석, 통계 분석, 예측 모델링, 업무 흐름 자동화를 수행할 수 있으며, 이를 위해 소프트웨어 엔지니어가 될 필요는 없습니다.
Scrimba Explain, ChatGPT의 Explain Video Generator, Gemini Notebook, Scholarly는 간호학 학습 노트 등을 바탕으로 설명 영상형 복습 자료를 만드는 데 활용할 수 있습니다. 도구마다 지원하는 자료 형식과 모바일 기능, 퀴즈 기능이 다릅니다. 어느 도구도 NCLEX에 맞춰진 것은 아니며, 영상에 나온 용량은 강의 자료와 대조해야 합니다.
AI를 활용하면 슬라이드의 구성과 초안 내용, 디자인을 자동으로 마련해 프레젠테이션을 만들 수 있습니다. 작성자는 한 달 동안 여러 프레젠테이션 소프트웨어를 시험했으며, AI를 활용하는 방식에 주목했습니다.
AI가 다양한 앱에 도입되면서 AI 프로젝트 관리 도구가 늘고 있습니다. 이러한 도구는 프로젝트 진행을 원활하게 돕지만, 인간 프로젝트 관리자를 완전히 대체하지는 않습니다.
이 튜토리얼에서는 가상의 학생 성적 CSV 데이터를 사용해 Python과 pandas로 데이터를 불러오고 살펴보는 방법을 배웁니다. 통계 계산, 조건에 따른 데이터 필터링과 그룹화, 기본 시각화까지 다루며, 다양한 CSV 분석에 활용할 기초를 익힙니다. 실습에는 기본적인 Python 지식과 pandas, Matplotlib가 필요합니다.
학교의 AI 금지는 학생들이 개인 기기로 도구를 사용하는 것까지 막지 못하며, 성교육에서 금지만으로 행동을 예방할 수 없었던 사례와 닮았습니다. 전국 대표 표본 조사에서 학교에서 도구 사용이 금지됐다고 답한 청소년 중 59%는 개인 기기로 해당 도구를 사용했다고 밝혔습니다. 금지는 학교가 AI 리터러시 교육을 준비할 시간을 벌어줄 수 있지만, 학생에게 AI를 안전하게 활용하는 방법을 가르쳐야 합니다.
Python logging을 사용해 print()보다 체계적으로 로그를 기록하는 방법을 소개합니다. 로그를 생성하고 수준과 형식을 설정하며, 프로젝트 규모에 맞춰 확장할 수 있는 핸들러를 추가하는 내용을 다룹니다.
Python의 with문과 컨텍스트 매니저를 활용해 자원 관리의 준비와 정리 과정을 간결하게 처리하는 방법을 소개합니다. 이를 통해 더 안전한 코드를 작성하는 데 도움을 줍니다.
Python 모듈과 패키지가 코드를 기능별로 나누어 구성하는 모듈식 프로그래밍을 어떻게 지원하는지 살펴봅니다. 또한 import 문이 코드를 찾는 방식도 소개합니다.