Python Roadmap

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🚀 1주차: 파이썬 기초 완벽 정리 + 필수 문법

🔹 목표: 파이썬 기초, 자료형, 제어문, 리스트/배열 개념 확실히 익히기

Day	학습 내용	필수 실습 활동
Day 1	변수 & 자료형 (int, float, str, bool)	✅ type()을 활용해 자료형 직접 확인
Day 2	문자열 다루기 (split, strip, replace, join)	✅ [::-1]로 문자열 뒤집기
Day 3	리스트 & 튜플 (list.append(), tuple)	✅ list vs. array 차이 코드로 실험
Day 4	딕셔너리와 집합 (dict, set)	✅ dict에서 keys(), values(), items() 활용
Day 5	조건문 & 반복문 (if, for, while)	✅ range() 활용, for 반복문으로 구구단 만들기
Day 6	반복문 심화: zip(), enumerate() 활용법	✅ 두 리스트를 zip()으로 병렬 순회
Day 7	함수 (def, return, lambda) & 리스트 컴프리헨션	✅ lambda와 map()을 활용해 제곱수 리스트 만들기

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🧩 2주차: 자료구조 & 정렬 알고리즘 기초

🔹 목표: 리스트, 스택, 큐, 해시 테이블 익히기 + 기본 정렬 알고리즘 학습

Day	학습 내용	필수 실습 활동
Day 8	재귀 함수 & 팩토리얼 구현	✅ 피보나치 수열 재귀로 구현
Day 9	스택 (list, collections.deque)	✅ 괄호 검사 문제 ("{[()]}")
Day 10	큐 & 우선순위 큐 (queue.Queue, heapq)	✅ heapq를 사용해 최솟값 찾기
Day 11	정렬 알고리즘: 선택 정렬, 버블 정렬 (O(n²))	✅ sorted() 없이 버블 정렬 구현
Day 12	정렬 알고리즘: 삽입 정렬, 병합 정렬 (O(n log n))	✅ 병합 정렬 직접 구현
Day 13	탐색 알고리즘: 선형 탐색, 이진 탐색 (O(n), O(log n))	✅ bisect 모듈을 활용한 이진 탐색
Day 14	정렬 & 탐색 복습 + 미니 프로젝트	✅ CSV 파일 정렬 및 검색 프로그램 만들기

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📌 3주차: 알고리즘 심화 + 데이터 구조 최적화

🔹 목표: 고급 정렬, 해시 테이블, 트리 자료구조 익히기

Day	학습 내용	필수 실습 활동
Day 15	퀵 정렬 (O(n log n))	✅ sorted() 없이 퀵 정렬 구현
Day 16	슬라이딩 윈도우 & 투 포인터 알고리즘	✅ 특정 합을 만족하는 부분 배열 찾기
Day 17	트리 자료구조 (이진 탐색 트리, AVL 트리)	✅ 이진 탐색 트리 직접 구현
Day 18	그래프 이론 (DFS, BFS)	✅ 미로 탈출 문제 해결
Day 19	다익스트라 최단 경로 알고리즘 (heapq)	✅ 최단 거리 계산
Day 20	동적 프로그래밍 (memoization, lru_cache)	✅ 피보나치 DP 구현
Day 21	알고리즘 프로젝트: 최적 경로 탐색기 만들기	✅ Dijkstra 알고리즘 활용

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🤖 4주차: 데이터 처리 & AI 기본 개념

🔹 목표: 데이터 다루는 법 익히고 머신러닝 기본 개념 이해하기

Day	학습 내용	필수 실습 활동
Day 22	파일 I/O (open(), json, csv)	✅ CSV 데이터 읽고 분석
Day 23	데이터 분석 (pandas, numpy)	✅ pandas를 이용한 기초 데이터 분석
Day 24	데이터 시각화 (matplotlib, seaborn)	✅ matplotlib을 활용한 그래프 그리기
Day 25	기본 머신러닝 개념 (지도학습 vs. 비지도학습)	✅ 선형 회귀 개념 이해
Day 26	Scikit-learn으로 머신러닝 모델 학습	✅ LinearRegression 실습
Day 27	딥러닝 개요 (뉴런, 활성화 함수, 신경망 구조)	✅ 신경망 Forward/Backward Propagation 개념 이해
Day 28	텐서플로우 & 파이토치 기초	✅ TensorFlow로 간단한 모델 만들기

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🚀 5주차: 머신러닝 기초 & 모델 구축

🔹 목표: 머신러닝의 기본 개념을 이해하고, 주요 알고리즘을 직접 구현

Day	학습 내용	필수 실습 활동
Day 29	머신러닝 기본 개념 (지도학습 vs. 비지도학습, 과적합 문제 이해)	✅ 머신러닝 주요 용어 (Feature, Label, 모델 학습 과정) 정리
Day 30	데이터 전처리 (pandas, numpy) & 결측값 처리	✅ dropna(), fillna()를 활용한 결측값 제거 및 대체
Day 31	선형 회귀 (Linear Regression) 원리와 구현	✅ sklearn.linear_model.LinearRegression으로 모델 학습
Day 32	다항 회귀 & 다중 회귀 (Polynomial Regression, Multiple Regression)	✅ 다항식 변환 후 회귀 모델 학습 (PolynomialFeatures)
Day 33	로지스틱 회귀 (Logistic Regression) & 분류 문제	✅ sklearn.linear_model.LogisticRegression으로 분류 문제 해결
Day 34	k-최근접 이웃 (kNN) 알고리즘 & 거리 개념	✅ sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier 활용
Day 35	5주차 미니 프로젝트: 머신러닝을 활용한 타이타닉 생존자 예측	✅ Titanic Dataset을 활용해 생존자 예측 모델 구축

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🧩 6주차: 머신러닝 심화 & 딥러닝 기초

🔹 목표: 머신러닝 모델 최적화 & 딥러닝 기초 학습 시작

Day	학습 내용	필수 실습 활동
Day 36	결정 트리 (Decision Tree) & 랜덤 포레스트	✅ sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 활용
Day 37	SVM (Support Vector Machine) 이해 및 구현	✅ sklearn.svm.SVC로 이미지 분류
Day 38	앙상블 학습 (배깅 & 부스팅: XGBoost, LightGBM)	✅ XGBoost 및 LightGBM 모델 학습
Day 39	모델 평가 지표 (Precision, Recall, F1-score, AUC-ROC)	✅ classification_report()으로 모델 평가
Day 40	신경망 기본 개념 (퍼셉트론, 활성화 함수, 손실 함수)	✅ sigmoid, ReLU 활성화 함수 직접 구현
Day 41	텐서플로우 & 케라스 기초 (TensorFlow, Keras 사용법 익히기)	✅ Dense 레이어를 활용한 MLP 모델 만들기
Day 42	6주차 미니 프로젝트: MNIST 숫자 이미지 분류 모델 구축	✅ Keras로 MNIST 데이터셋 학습

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📌 7주차: CNN, RNN, NLP 실습

🔹 목표: CNN과 RNN을 활용해 이미지 & 자연어 처리 학습

Day	학습 내용	필수 실습 활동
Day 43	합성곱 신경망 (CNN) 기초 - 컨볼루션, 풀링	✅ Conv2D 레이어를 사용해 필터 적용 실습
Day 44	CNN을 활용한 이미지 분류 실습	✅ CIFAR-10 데이터셋으로 CNN 모델 학습
Day 45	순환 신경망 (RNN, LSTM, GRU) 개념 이해	✅ SimpleRNN vs LSTM 비교 실험
Day 46	RNN을 활용한 시계열 데이터 분석	✅ 주식 데이터 예측 모델 구축
Day 47	자연어 처리 (NLP) 기초: 토큰화, 임베딩 개념	✅ nltk, spaCy, word2vec 실습
Day 48	트랜스포머 (Transformer) 개념 & BERT 소개	✅ Hugging Face의 transformers 라이브러리 활용
Day 49	7주차 미니 프로젝트: 감성 분석 AI 모델 만들기	✅ IMDB 영화 리뷰 데이터로 감성 분석 모델 구축

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🤖 8주차: AI 실전 프로젝트 & 고급 딥러닝

🔹 목표: 실전 프로젝트 수행 & 최신 딥러닝 모델 활용

Day	학습 내용	필수 실습 활동
Day 50	GAN (Generative Adversarial Network) 개념 이해	✅ DCGAN을 활용한 이미지 생성 실습
Day 51	Style Transfer & Autoencoder	✅ VGG-19을 활용한 스타일 변환
Day 52	강화학습 (Reinforcement Learning) 기초 개념 이해	✅ OpenAI Gym 환경에서 에이전트 훈련
Day 53	강화학습 심화 (DQN, PPO, A3C)	✅ Stable-Baselines3 활용한 학습 실험
Day 54	8주차 실전 프로젝트 1: 이미지 생성 AI 모델 구축	✅ GAN을 활용한 이미지 생성 모델
Day 55	8주차 실전 프로젝트 2: 자연어 기반 챗봇 구축	✅ transformers 라이브러리로 챗봇 만들기
Day 56	최종 프로젝트 마무리 & 모델 최적화	✅ 프로젝트 코드 정리 및 발표 자료 준비

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