이 장에서는 파이썬(Python)을 사용해 텍스트 분석을 준비하는 방법을 학습합니다. 파이썬은 간단한 문법과 강력한 기능을 갖추고 있어, 프로그래밍을 처음 접하는 사람들도 쉽게 배울 수 있습니다. 이 장을 통해 파이썬의 기본 문법을 익히고, 텍스트 데이터를 다룰 수 있는 환경을 설정하며, 간단한 텍스트 분석 실습을 진행해 보겠습니다.

2.1. 파이썬 설치와 기본 환경 세팅

2.1.1. Google Colab 활용법

파이썬 실행 환경은 사용자가 Python 코드를 작성하고 실행할 수 있는 도구와 플랫폼을 의미합니다. 대표적인 환경으로 Jupyter Notebook과 Google Colab이 있습니다. 두 환경은 데이터 과학, 머신러닝, 그리고 다양한 Python 프로젝트에서 널리 사용됩니다.

1. Jupyter Notebook
   • 오픈소스 기반의 대화형 Python 실행 환경으로 로컬 컴퓨터에 설치해 사용할 수 있습니다. 코드와 텍스트(마크다운)를 함께 작성할 수 있어 학습 및 프로젝트 문서화에 유용하며, 시각화 도구를 지원합니다. 주로 로컬 환경에 설치해서 사용하지만, GPU/TPU 지원이 제한적이고 설정이 필요합니다.
   • 설치 방법
   • 실행 방법
   • 기본 사용법
2. Google Colab
   • 구글에서 제공하는 클라우드 기반의 Jupyter Notebook 환경으로, 설치나 복잡한 설정 없이 웹 브라우저에서 바로 사용할 수 있습니다. 특히 GPU/TPU를 무료로 제공하며, Google Drive 및 GitHub와 연동되어 파일 관리가 편합니다. 이러한 장점으로 인해 본 강의에서는 Google Colab을 사용할 예정입니다. Google Colab은 별도의 설치 없이 동일한 환경에서 실습할 수 있고, 고성능 하드웨어를 활용할 수 있어 학습과 실습을 더 효율적으로 진행할 수 있습니다.
   • 접속 방법
   • 기본 사용법

2.1.2. 파이썬의 기본 문법 리뷰

텍스트 분석을 위해 가장 기본적인 파이썬 문법을 학습해야 합니다.

1. 변수(Variable)

   • 데이터를 저장하는 공간입니다.

   • 예시:

     name = "안녕하세요"
     number = 24
     print(name, number)
     

2. 자료형(Data Types)

   • 문자열(String): 텍스트를 나타냅니다.

   • 숫자(Number): 정수(int), 소수(float)를 포함합니다.

   • 리스트(List): 여러 값을 저장할 수 있습니다.

   • 예시:

     text = "러시아어 텍스트"
     number = 10
     words = ["안녕", "텍스트", "분석"]
     print(type(text), type(number), type(words))
     

3. 조건문(Conditional Statements)

   • 특정 조건이 참(True)일 때만 코드를 실행합니다.

   • 예시:

     score = 85
     if score >= 80:
         print("좋은 성적입니다!")
     else:
         print("더 노력하세요!")
     

4. 반복문(Loops)

   • 같은 코드를 여러 번 반복 실행할 때 사용합니다.

   • 예시:

     for word in words:
         print(word)
     

이제 여러분은 기본적인 파이썬 문법을 이해했습니다. 다음 단계에서는 러시아어 텍스트 데이터를 다루기 위한 기초를 학습합니다.

2.2. 러시아어 데이터 다루기

2.2.1. UTF-8 인코딩과 Unicode 이해

컴퓨터는 문자를 숫자로 변환해 저장합니다. 이 변환 방식을 **문자 인코딩(Character Encoding)**이라고 합니다.