파이썬 학습, ′깃허브′와 함께하자...외신이 추천한 저장소 10종

파이썬 학습, '깃허브'와 함께하자...외신이 추천한 저장소 10종: 박채원 / 기사승인 : 2023-02-14 17:10:22

2023년에도 파이썬의 인기가 식을 기미가 보이지 않는다. 특히, 챗GPT(ChatGPT) 열풍과 함께 인공지능(AI) 분야가 주목받고 있어, 파이썬 학습 수요가 계속 증가할 것으로 예상된다. 이에, 인도 빅데이터·AI 전문 잡지 애널리틱스 인사이트가 파이썬 학습 시 활용하기 좋은 깃허브 저장소 10종을 아래와 같이 선정했다.

1. 30 Days of Python
파이썬 전문가로 유명한 개발자 아사베네 예타예(Asabeneh Yetayeh)가 특별히 개발한 저장소로, 최고의 깃허브 저장소로 평가받기도 한다. 30 Days of Python은 예타예가 구축한 수많은 최신 언어 저장소 중 하나이다. 초급자가 30일 만에 파이썬을 학습하기 어렵지만, 예타예의 저장소는 초급자를 포함한 많은 학습자가 겪는 어려움을 다룬 단계별 매뉴얼을 제공한다.

2. Awesome Python
상당한 규모의 파이썬 프레임워크, 라이브러리, 도구 등 유용한 리소스를 갖춘 저장소이다. 개별 프로젝트나 주제에 따라 약 90가지 카테고리로 분류할 수 있는 관리 패널, 데이터 검증, 머신 비전, 알고리즘 및 설계 패턴, ChatOps 도구 등 기타 테마를 제공한다.

3. Playground and Cheatsheet for Learning Python
코드 수정 및 추가가 가능한 대화형 인터페이스를 제공해, 파이썬 코드 작동법을 관찰하도록 돕는 등 여러 단계에 걸쳐 파이썬 프로그래밍을 연습하도록 돕는다. 주어진 파이썬 코딩 스타일 가이드를 사용하여 작업을 검증할 수 있다. 파이썬 구문 및 표현식의 연습 기반 학습에 유용한 저장소이며, 파이썬 구조 검토 시 참조 가이드로 활용하기도 좋다.

4. Python Project-Based Learning
파이썬 프로그래밍 튜토리얼이 포함된 저장소이다. 100명 이상의 소프트웨어 전문가의 의견을 포함한 정보를 제공한다. 튜토리얼은 학생들이 파이썬 기반의 능력을 사용할 수 있도록 하는 다양한 프로젝트를 제공한다. 튜토리얼은 웹 스크래핑 및 봇 개발, 기계 학습 및 온라인 애플리케이션 등을 다루며, 실제 프로젝트 수행 및 필요한 기술 연습에 유용하다.

5. Python Programming Exercises
100가지 이상의 파이썬 프로그래밍 연습을 통해 프로그래밍 실력을 테스트하고자 한다면, 유용한 저장소이다. 게임 만들기, 번역 소프트웨어, 기능 조작 등 다양한 작업으로 프로그래밍을 연습할 수 있다. 저장소에는 요구 사항과 기대 사항 설명 메모가 포함되었다. 브라우저에서 작동하는 온라인 IDE를 사용하면서 예제를 실험할 수 있다.

6. 100 Days of ML Coding
머신러닝 작업 연습을 위한 저장소이다. 저장소 개발자인 시라즈 바잘(Siraj Vajal)은 머신러닝을 학습하도록 100가지 챌린지를 마련했으며, 매일 과제와 발표를 포함한 과정을 제공한다. 학습은 적절한 파이썬 소프트웨어와 도구 설정과 같은 것들을 검토하는 소개 매뉴얼로 시작할 수 있다. 저장소는 연습에 필요한 데이터 세트와 프로그래밍 실습 과정을 함께 제공한다.

7. Practical Python Programming
파이썬 이외의 언어를 학습한 이들이 활용하기 적합한 저장소이다. 프로그램 구성, 데이터 조작, 스크립트 구성 등을 중점적으로 다룬다. 다른 개발자의 코드를 읽거나 변경하여 쓰기 능력을 향상할 수 있다.

8. The Algorithms/Python
파이썬 기반 알고리즘을 다룬 저장소이다. 오픈소스 계획에 협력하는 다수 개발자가 모여 구성된 저장소로, 문제 해결 시 서로 적극적으로 도움을 준다. 알고리즘의 문서화와 코딩 작업 협력을 주된 목표로 삼는다.

9. The Algorithms
앞서 언급한 The Algorithms/Python 저장소에서 파생된 파이썬 깃허브 저장소이다. 데이터 구조, 컴퓨터 비전, 선형 대수학, 신경망, 정렬, 문자열을 포함한 35개 이상의 범주를 다룬다.

10. 텐서플로(Tensorflow)
머신러닝 분야를 다루며, 데스크톱, 모바일, 사물인터넷(IoT), 자바스크립트 등 다양한 플랫폼에 접근하도록 지원한다. 도입, 설치 및 기타 중요한 리소스 로드와 관련된 필요한 정보를 제공한다.