[LX 교육 후기]
파이썬을 활용한 공간빅데이터 분석 및 시각화

안녕하세요. 저는 이번에 LX공간정보아카데미에서 교육하는 「파이썬을 활용한 공간 빅데이터 분석 및 시각화」 수업을 듣고 왔습니다. 그 많은 프로그래밍 언어 중에서 왜 하필 파이썬 언어를 채택했을까 많은 분들이 궁금해하실 것 같은데요.

아래는 프로그래밍 언어 순위 사이트 티오베( https://www.tiobe.com/ ) 의 2022년 3월 프로그래밍 언어 순위입니다.

출처 : https://www.tiobe.com/tiobe-index/

보시다시피 파이썬이 수많은 프로그래밍 언어들을 제치고 현재 프로그래밍 언어 1순위인 것을 알 수 있습니다. 프로그래밍 언어에 있어서 인기의 척도는 굉장히 중요한 요소인데요. 인기가 많다는 것은 그 언어로 해결해 놓은 문제들이 많다는 것이고, 그 언어를 필요로 하는 곳이 많다는 뜻이기 때문입니다. 게다가 파이썬은 데이터 분석에 많이 활용되는 대표적인 언어이기 때문에 이번에 「파이썬을 활용한 공간 빅데이터 분석 및 시각화」 수업을 들으면 데이터 관련 업무를 하는 저에게 있어서 추후에 굉장히 도움이 될 것이라고 생각이 되어서 듣게 되었습니다.

수업은 3일에 걸쳐서 진행이 되었고, 교육 당시에 코로나 확산이 커졌기 때문에 ZOOM을 통한 원격수업으로 이루어졌습니다.
교육내용은 크게 아래 세 가지를 중점적으로 수업을 하셨습니다.

○ Python 및 Pandas 기초
○ GeoPandas 기반 공간 분석
○ Geoplot 등 기반 공간 시각화

공간 분석 및 시각화 영역에서 각 소프트웨어별 장단점이 있는데요. 파이썬의 경우 전처리/집계와 데이터 시각화 기능이 많이 두드러져 보입니다.

파이썬을 활용할 수 있는 환경은 여러 가지가 있는데 저희는 구글 코랩 (Colaboratory) 환경에서 실습을 진행하였습니다.

파이썬 기반 데이터 분석에서 빼놓을 수 없는 핵심 패키지인 Pandas의 장점에 대해서 간략하게 설명해 주셨습니다.

많은 실습을 했지만, 시간 관계상 중요하다고 느낀 실습을 위주로 소개하도록 하겠습니다.

● Web 상에 공유된 공간데이터(geojson, SHP)를 로딩 해보자

구글 코랩 (Colaboratory) 환경에서 geopandas 패키지를 이용해서 shp파일을 읽어오는 실습입니다. 구글 코랩 환경에서 파이썬을 활용하는 것이기 때문에 우선 가상 머신을 자신의 구글 드라이브와 연결을 하는 것이 가장 먼저 선행되어야 합니다.

그 후에 geopandas 패키지를 임포트 함으로써 geopandas의 기능을 사용할 수 있게 됩니다. geopandas의 내장함수를 이용해서 shp파일을 읽어오고 인코딩을 설정하는 등의 기능을 활용할 수 있습니다.

여기서는 차트 시각화 패키지를 로딩 하여서 shp파일을 시각적으로 보여주고 있습니다. 위에서 읽어들인 shp파일을 시각화하기 위해서 추가적으로 matplotlib.pyplot을 임포트 하여서 지도로서 시각화하고 있습니다.

이번에는 geojson 형식의 데이터를 불러오고 지도로 표현하는 실습입니다. 대한민국 2018년 시도 행정구역을 url주소를 통해서 로딩을 해서 데이터를 가져오고 지도로 시각화하는 실습이었습니다.

이 밖에도 파이썬을 이용한 히트맵 표현 기능 외에

Point 공간데이터를 이용한 집계/시각화 방법 등 많은 실습을 진행해 보았습니다.

정말 파이썬을 가지고 많은 실습을 해보았는데요. 3일의 교육 동안 워낙 많은 양의 실습을 하고 배우다 보니 아직까지도 이해하지 못한 부분이 많습니다. 아직 걸음마 단계라고 말씀드릴 수 있겠는데요. 하지만 파이썬으로 이렇게 많은 공간 정보 활용 기술이 제공되는구나라는 것을 알 수 있게 되었습니다. 앞으로 꾸준히 복습하면서 제 것으로 만들 수 있게 노력해야겠습니다. 이런 좋은 교육 기회를 제공해 주신 LX공간정보아카데미와 저희 (주)신영ESD에 많은 감사드립니다.