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AI 기반 데이터 분석을 시작하려면 무엇보다 먼저 분석 환경을 제대로 구성하는 것이 중요합니다. Python은 AI, 머신러닝, 데이터 분석 모두에서 사실상 표준 언어로 자리잡았으며, 이 생태계의 풍부한 라이브러리는 빠르게 분석 프로젝트를 시작할 수 있도록 돕습니다. 이 글에서는 실무에 즉시 투입 가능한 Python 분석 환경 구성법과, 반드시 익혀야 할 핵심 라이브러리 스택을 정리합니다. Python이 데이터 분석에 적합한 이유 Python은 다음과 같은 이유로 데이터 분석에서 가장 많이 사용되는 언어입니다. 오픈소스이면서 커뮤니티와 생태계가 매우 활발하다수학, 통계, 시각화, 머신러닝, 딥러닝 모두를 포괄하는 풍부한 라이브러리초보자부터 전문가까지 모두 활용 가능한 접근성Jupyter Notebook..