언어를 알아야 도구를 다룰 수 있다.
안녕하세요, 쏘피입니다.
퇴사 후 AI와 친해지기 프로젝트를 이어가던 중, 이번에는 낯선 친구를 만났습니다.
바로 파이썬이라는 친구예요.
솔직히 말하면, 파이썬이라는 이름은 많이 들었지만, 그게 뭔지는 잘 몰랐어요.
컴퓨터와 대화할 수 있는 프로그래밍 언어 중 가장 인기 있고 실용적인 언어, 그게 파이썬입니다.
디자이너 입장에서 처음에는 낯설 수 있지만, 구조를 들여다보면 생각보다 비슷한 점도 많아요.
툴을 더 유연하게 다룰 수 있어요 : 노코드/로우코드 툴에 파이썬을 더하면 그야말로 파워업!
AI 시대에 적응력이 높아져요 : 많은 AI 모델과 API가 파이썬 기반.
협업에 유리해져요 : 디자이너가 개발자와 협업할 때 '이해력'이 생겨 소통이 원활해집니다.
"이제 코드는 AI가 대신 써줘요.
하지만 ‘언어를 아는 사람’과
‘모르는 사람’은 AI를 다루는 능력이 천지 차이입니다."
그러니까 GPT에게 "이렇게 해줘"라고 말하려면, ‘내가 원하는 게 뭔지’를 구조화된 언어로 이해하고 있어야 한다는 거죠.
완벽하게 배우기보다는, 코드를 이해하는 감각을 익혀보는 게 목표였어요.
파이썬 코딩을 시작하는 방법은 다양합니다.
어떤 환경에서 시작하느냐에 따라 작업 효율과 경험이 달라질 수 있죠.
대표적인 3가지 도구와 그 특징을 비교해 보고, 나에게 맞는 환경을 찾아보세요!
구글이 제공하는 클라우드 기반 파이썬 실행 환경입니다.
주피터 노트북(Jupyter Notebook)을 웹에서 실행하는 형태로, 별도의 설치 없이 브라우저만 있으면 바로 코딩할 수 있습니다.
특징
- GPU/TPU 무료 제공 (단, 기본 사양은 제한이 있음)
- 실시간 협업 가능 (구글 문서처럼)
- 구글 드라이브와 통합되어 파일 관리 용이
장점
- 설치가 필요 없어 간편함 (브라우저만 있으면 실행 가능)
- 딥러닝, 텐서플로우 실습에 최적화
- 실시간 시각화(그래프, 이미지 등)를 문서에 바로 삽입 가능
https://www.anaconda.com/download
Python 전용 IDE(통합 개발 환경)로, 과학/통계/데이터 분석 용도로 설계되었습니다.
코드창, 변수창, 콘솔, 플롯창이 한 화면에 분할되어 있어 데이터 분석에 매우 효율적입니다.
특징
- MATLAB과 유사한 인터페이스
- 변수 확인/편집이 쉬움 (엑셀처럼)
- 데이터 시각화 결과를 바로 확인 가능
장점
- 데이터 시각화 및 변수 추적 용이
- 초보 데이터 분석 입문자에게 친숙한 환경 제공
- Jupyter Notebook 없이도 데이터 처리에 충분함
https://code.visualstudio.com/
마이크로소프트에서 만든 범용 코드 에디터로, 파이썬을 포함한 다양한 언어(JavaScript, C++, etc.)를 지원합니다. 매우 가볍고 확장성이 높아(플러그인 설치), 개발자들이 가장 많이 사용하는 에디터 중 하나입니다.
특징
- Git, Docker, Jupyter Notebook 연동 가능
- Python 디버깅, 가상환경 설정, 터미널 통합 등 강력한 기능 지원
- 코드 자동완성 (IntelliSense) 기능 우수
- 생성형 AI 코파일럿 (Copilot) 연동 가능
장점
- 자유도가 높고 속도가 빠름
- 협업 및 버전 관리(Git) 기능 우수
- 플러그인으로 머신러닝, 디자인, 마크다운 등 다양한 기능 확장 가능
설치 없이 바로 실습하고, 딥러닝까지 하고 싶다 → Google Colab
데이터 분석, 통계 위주 작업을 많이 한다 → Spyder
프로그래밍 환경을 커스터마이징하고 싶다 → VS Code
어떤 도구를 선택하시든, 중요한 건 지금 바로 시작하는 마음이겠죠?
파이썬이라는 새로운 세상을 탐험하기 위한 첫 준비를 마쳤으니, 이제 다음 단계로 나아갈 시간입니다.
이번 글에서는 파이썬이 어떤 언어인지, 어떤 툴들로 만날 수 있는지 남겨봤고요.
다음 편에서 본격적으로 파이썬의 기본적인 '언어 규칙'인 자료형과 변수부터, 프로그램의 흐름을 제어하는 조건문과 반복문, 그리고 직접 코드를 짜보는 미니 프로젝트 실습까지 기록해 볼게요!