009_빅분기 실기 시험 환경 업데이트 정보

패키지 업데이트 공지

 

패기지 업데이트_11.30

 

(0. Python 3.12,Pandas 2.2.2, scikit-learn 1.5.2, scipy 1.14.1, statsmodels 0.14.1, LightGBM 4.5.0)

 

패키지 확인방법

 

 

0. Python 3.12의 주요 특징

 

성능 향상

다양한 내부 최적화로 인해 Python 3.11보다 실행 속도가 더욱 빨라졌습니다.
특히 CPython 인터프리터의 성능을 개선하여 더 효율적인 실행을 제공합니다.

 

에러 메시지 개선

예외 메시지가 더 명확해졌으며, 디버깅이 쉬워졌습니다.
예를 들어, 문법 오류(SyntaxError)의 원인 분석이 더욱 상세하게 출력됩니다.

 

새로운 기능 및 문법

type()으로 직접 유효성 검사: 더 유연한 타입 검사 및 사용자 정의 타입 지원.
매개변수에서 Literal 타입 강화: 정적 분석에서 더 많은 타입 힌트 제공.
표준 라이브러리의 개선

math와 cmath 라이브러리 강화: 새로운 수학 함수와 기존 기능 최적화.
zipfile 및 tarfile 라이브러리 업데이트: 압축 파일 처리가 더 안전하고 직관적으로 개선됨.
Deprecated 및 제거된 기능

이전 버전에서 경고되던 여러 기능이 제거됨.
예: 일부 오래된 API 및 비표준 모듈은 더 이상 사용되지 않습니다.

 

 

1. Pandas 2.2.2

 

Pandas는 데이터 분석과 조작에 널리 사용되는 Python 라이브러리로, 구조화된 데이터를 처리하는 데 강력한 기능을 제공합니다.

 

주요 기능:
DataFrame과 Series 객체: 구조화된 데이터 저장 및 조작.
데이터 필터링, 병합, 집계.
시계열 데이터 처리.

 

Pandas 2.2.2 특징:
성능 개선: 대량 데이터 처리 속도 향상.
새로운 DataFrame 메서드 추가.
버그 수정 및 안정성 향상.
파이썬 3.10 이상 지원 (3.9 이하 호환성 제거).

 

2. scikit-learn 1.5.2

scikit-learn은 Python의 대표적인 머신러닝 라이브러리로, 간단하고 직관적인 인터페이스로 데이터 전처리, 모델 훈련 및 평가 기능을 제공합니다.

 

주요 기능:
분류, 회귀, 클러스터링 등 머신러닝 알고리즘 구현.
데이터 전처리를 위한 스케일링, 인코딩, 샘플링 지원.
교차 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝.

 

scikit-learn 1.5.2 특징:
새로운 알고리즘 추가 및 기존 알고리즘 최적화.
통합된 파이프라인 및 유틸리티 개선.
Scipy, NumPy 최신 버전과의 호환성 강화.

 

3. Scipy 1.14.1

 

Scipy는 과학 계산용 Python 라이브러리로, 수학, 과학, 공학 문제를 해결하는 데 주로 사용됩니다.

 

주요 기능:
선형 대수, 통계, 최적화, 미적분 계산.
신호 처리, 이미지 처리, 그리고 다양한 과학 도구.

 

Scipy 1.14.1 특징:
고급 최적화 알고리즘 추가.
통계 기능 강화.
성능 향상: 대규모 데이터셋에서도 더 빠른 계산 가능.
Matplotlib와의 시각화 통합 향상.

 

 

4. Statsmodels 0.14.1

 

Statsmodels는 통계 모델링과 시계열 분석에 특화된 라이브러리입니다.

 

주요 기능:
선형 회귀, 로지스틱 회귀, 시계열 모델 (ARIMA 등).
다양한 통계 검정 및 다변량 분석 도구.
결과의 표 형식 요약 및 시각화 지원.

 

Statsmodels 0.14.1 특징:
새로운 통계 모델 및 검정 메서드 추가.
확장된 API로 유연한 분석 가능.
성능 개선 및 호환성 업데이트.

 

 

5. LightGBM 4.5.0

 

LightGBM은 Gradient Boosting 알고리즘에 기반한 머신러닝 라이브러리로, 대규모 데이터셋에서 효율적으로 작동합니다.

 

주요 특징:
빠른 학습 속도와 낮은 메모리 사용.
분류, 회귀, 순위 매김 작업에서 뛰어난 성능.
GPU를 활용한 고속 학습 지원.

 

LightGBM 4.5.0 특징:
새롭게 최적화된 트리 생성 알고리즘.
모델 해석 및 시각화 도구 개선.
Scikit-learn 및 XGBoost와의 통합 강화.
사용자 정의 메트릭 및 오브젝티브 지원 확대.