AI 개발자 과정을 시작하고 가장 먼저 수강한 강의는 '비개발자를 위한 Python 기초'였습니다.
솔직히 처음에는 조금 의문이 들었습니다.
요즘은 ChatGPT도 있고, AI가 코드를 대신 작성해 주는 시대인데 굳이 프로그래밍 언어를 배워야 할까?
하지만 강의를 듣고 나니 AI를 제대로 이해하고 활용하기 위해서는 Python이 사실상 필수 언어라는 것을 알게 되었습니다.
이번 글에서는 첫 번째 강의를 들으며 느낀 점과 비전공자 입장에서 새롭게 알게 된 내용들을 정리해 보려고 합니다.
Python은 프로그래밍 언어가 아니라 하나의 생태계였다
강의를 듣기 전까지는 Python을 단순히 코딩할 때 사용하는 언어 정도로만 생각했습니다.
그런데 강의에서는 Python 자체보다 Python을 둘러싼 생태계에 대한 이야기가 훨씬 많이 나왔습니다.
수많은 라이브러리와 오픈소스 프로젝트들이 Python을 중심으로 연결되어 있고, 데이터 분석부터 웹 개발, 인공지능, 업무 자동화까지 거의 모든 분야에서 활용되고 있다는 점이 인상적이었습니다.
왜 AI 분야에서 Python을 기본 언어처럼 사용하는지 조금 이해할 수 있었습니다.
Python이 이렇게 인기 있는 이유
강의 자료에는 Python 개발 트렌드와 다양한 사용 사례가 소개되어 있었습니다.
개인적으로 가장 인상 깊었던 점은 Python이 특정 분야에만 사용하는 언어가 아니라는 것이었습니다.
- 데이터 분석
- 웹 서비스 개발
- 업무 자동화
- 웹 크롤링
- 머신러닝
- 생성형 AI
- 대규모 데이터 처리
등 정말 다양한 영역에서 사용되고 있었습니다.
생성형 AI가 등장하면서 Python의 중요성이 더 커지고 있다는 점도 느낄 수 있었습니다.
처음 들으면 헷갈리는 단어들
강의를 들으며 가장 많이 등장한 단어는
- 모듈(Module)
- 패키지(Package)
- 라이브러리(Library)
- API
- 프레임워크
였습니다.
처음에는 모두 비슷하게 느껴졌습니다.
하지만 설명을 듣고 나니 각각 역할이 다르다는 것을 알게 되었습니다.
모듈은 하나의 기능을 수행하는 코드 파일이고, 패키지는 여러 모듈을 묶은 폴더, 라이브러리는 여러 패키지와 기능들을 모아놓은 큰 개념입니다.
처음에는 용어가 어렵게 느껴졌지만 결국 "이미 만들어진 기능을 가져다 쓰기 위한 구조"라고 이해하니 조금 수월했습니다.
AI 시대에 API를 모르면 안 되는 이유
이번 강의에서 가장 중요하다고 느낀 개념은 API였습니다.
API는 프로그램과 프로그램이 서로 소통하는 통로라고 설명할 수 있습니다.
예전에는 ChatGPT를 웹사이트에서만 사용하는 서비스라고 생각했습니다.
그런데 실제로는 API를 이용해 다른 프로그램 안에서도 ChatGPT 기능을 사용할 수 있다고 합니다.
앞으로 배우게 될 생성형 AI, LangChain, RAG, AI Agent 과정에서도 결국 API를 계속 사용하게 된다고 하니 지금부터 익숙해져야 할 개념인 것 같습니다.
제조업 엔지니어 입장에서 가장 와닿았던 부분
강의에서는 Python이 실제 산업 현장에서 어떻게 사용되는지도 소개했습니다.
특히 제조업 사례가 인상 깊었습니다.
생산 설비에서는 하루에도 엄청난 양의 데이터가 발생합니다.
온도, 압력, 유량, 품질 데이터 등 다양한 정보가 쌓이는데, 이를 엑셀만으로 처리하기에는 한계가 있습니다.
강의에서는 Python을 이용하면 대용량 데이터를 분석하고 시각화할 수 있으며 공정 최적화에도 활용할 수 있다고 설명했습니다.
현재 엔지니어로 근무하면서 실제로 데이터를 자주 다루고 있기 때문에 이 부분이 특히 흥미롭게 느껴졌습니다.
"나도 언젠가는 공정 데이터를 Python으로 분석해 볼 수 있지 않을까?"라는 생각이 들었습니다.
생성형 AI 뒤에도 결국 Python이 있었다
최근 AI 열풍 덕분에 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 서비스를 자주 사용하고 있습니다.
그런데 강의를 통해 알게 된 사실은 많은 AI 기술들이 Python 기반으로 개발되고 있다는 점이었습니다.
오픈소스 LLM인 Llama 역시 Python 기반 생태계에서 활용되고 있으며, 기업들도 Python을 활용해 다양한 AI 서비스를 개발하고 있습니다.
결국 AI를 사용하는 단계에서 한 걸음 더 나아가 AI를 만들고 활용하려면 Python을 이해해야 한다는 것을 느꼈습니다.
첫 강의를 마치고
이번 강의는 Python 문법을 배우는 시간이 아니라 AI 개발자로 성장하기 전에 알아야 할 기본 개념을 이해하는 시간이었습니다.
솔직히 처음에는 모듈, 라이브러리, API 같은 용어들이 낯설었습니다.
하지만 강의를 들으면서 Python이 단순한 프로그래밍 언어가 아니라 AI, 데이터 분석, 자동화, 제조업 혁신까지 연결되는 핵심 도구라는 것을 알게 되었습니다.
아직 코드를 자유롭게 작성할 수 있는 수준은 아니지만, 적어도 왜 Python을 먼저 배우는지에 대한 의문은 완전히 해소된 것 같습니다.
다음 강의인 '도레미 파이썬 Vol.1'에서는 본격적으로 Python 문법과 실습을 배우게 되는데, 이제는 조금 더 기대되는 마음으로 수업을 듣게 될 것 같습니다.
