개요
데이터 과학은 방대한 양의 데이터를 다루고 복잡한 분석을 수행하는 분야입니다. 이 과정에서 파이썬은 pandas, Numpy, scikit-learn 등과 같은 강력한 라이브러리 덕분에 핵심적인 역할을 합니다. 이 라이브러리들은 모두 객체 지향 프로그래밍(OOP) 개념을 기반으로 만들어졌습니다. 따라서 데이터 과학자가 OOP의 기본 원리를 이해하는 것이 매우 중요합니다.
객체 지향 프로그래밍(OOP)이란?
객체 지향 프로그래밍은 현실 세계의 사물을 코드에 효과적으로 표현하기 위한 프로그래밍 패러다임입니다. 여기서 객체(Object)는 현실 세계의 사물과 유사한 개념으로, 특정 특성(Attribute) 과 기능(Method)을 가집니다.
- 특성(Attribute) : 객체의 상태나 특징을 나타내는 변수 또는 값
- 예시 : 자동차의 색상, 연비, 최고 속도, 모델 연식
- 기능(Method) : 객체가 수행할 수 있는 동작이나 행위를 나타내는 함수
- 예시 : 자동차의 시동걸기, 정지하기, 운전하기 제동하기 등
즉 객체는 데이터(특성)와 데이터를 조작하는 함수(기능)를 하나의 단위로 묶어놓은 것입니다.
데이터 과학자에게 OOP가 중요한 이유
대부분 데이터 과학자 라이브러리(pandas, scikit-learn 등) OOP 개념을 활용하여 설계 되었습니다. 예를 들어, scikit-learn 라이브러리로 머신러닝 모델을 구축할 때를 생각해 봅시다.
# scikit-learn의 LinearRegression 모델을 객체로 생성
model = LinearRegression()
# 모델 객체의 .fit() 메서드를 사용하여 데이터를 학습시킴
model.fit(X, y)
위 코드에서 LinearRegression() 은 회귀 모델을 정의하는 클래스이고, model은 이 클래스로부터 생성된 객체입니다. 우리는 이 model 객체의 .fit() 메서드를 호출하여 데이터(x,y)를 학습시킵니다.
이처럼 "클래스를 생성하고, 그 클래스로부터 객체를 만든 다음, 객체의 메서드를 호출하여 작업을 수행하는 방식"은 데이터 과학에서 매우 흔하게 사용됩니다. OOP의 기본을 이해하려면 이러한 코드 구조를 왜 사용하는지 명확하게 알 수 있으며, 라이브러리를 더욱 효과적으로 활용할 수 있습니다.
클래스와 객체 : 설계도와 실물
OOP에서 클래스(Class)는 객체를 만들기 위한 설계도입니다. 클래스는 객체가 가져야 할 특성과 기능을 정의하는 청사진 역할을 합니다. 반면에 객체(Object)는 클래스를 기반으로 만들어진 실제 인스턴스입니다.
실생활 예시
- 클래스 : 자동차 설계도 ➡️ 객체 : 현대 쏘나타, 기아 k9, 제네시스 G80 등 실제로 존재하는 개별 자동차
- 클래스 : 오믈렛 레시피 ➡️ 객체 : 실제로 만든 하나의 오믈렛
- 클래스 : 은행 계좌 소유주 ➡️ 객체 : 김철수, 박영희 등 개별 계좌 소유주
즉 하나의 클래스로부터 수 많은 다양한 객체를 만들어낼 수 있습니다. 이 객체들은 동일한 특성과 기능을 공유하지만, 각자의 고유한 값을 가질 수 있습니다. 예를 들어, 두 대의 자동차 객체는 모두 색상이라는 특성을 가지고 있지만, 하나는 빨간색이고 다른 하나는 파란색일 수 있습니다.
마무리
데이터 과학에서 파이썬을 효과적으로 사용하기 위해서는 라이브러리 뒤에 숨겨진 OOP 개념을 이해하는 것이 필수적입니다. OOP는 단순히 코딩 기술을 넘어, 데이터를 구조화하고 문제를 해결하는 새로운 사고 방식을 제공합니다. 앞르로 라이브러리를 사용할 때, 무엇이 클래스이고, 무엇이 객체인지, 그리고 어떤 메서드를 사용하는지 생각하며 코드를 작성해 보세요