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품목정보
| 발행일 | 2021년 06월 10일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 432쪽 | 190*240*30mm |
| ISBN13 | 9788970504889 |
| ISBN10 | 8970504885 |
중고도서
인공지능 시대를 위한
데이터 사이언스 Hard Carry
신윤환 저
|
생능출판사
|
2021년 06월 10일
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관련분류
중고도서 소개
상
사용 흔적 약간 있으나, 대체적으로 손상 없는 상품
- 판매자 : hsjts
- 특이사항 : ≪발행년도 /발행처≫:2021 /생능출판 ≪구성내용≫:책 한권(432쪽) ≪상태≫ :표지 약간 찢어지고 약간 구겨짐./내부-상급
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목차 목차 보이기/감추기
| PART 01 데이터 분석 환경 CHAPTER 01 데이터 분석적 사고방식 01 데이터 가치의 재발견 데이터 필수 시대 데이터 사이언스 로드맵 데이터가 제공하는 무한한 기회 정형 데이터와 비정형 데이터 비즈니스 인텔리전스 02 데이터 사이언티스트 등장 배경 역량 개발 마인드 세팅 03 미래를 예측하는 의사결정 사물인터넷 빅데이터와 인공지능 머신 러닝과 딥러닝 미래를 내다볼 수 있는 데이터 과학 핵심요약 연습문제 CHAPTER 02 데이터 분석 환경 구축 프로그래밍 언어 프로그래밍 언어의 이해 저급 언어와 고급 언어 컴파일과 컴파일러 02 파이썬과 아나콘다 데이터 분석 도구 프로그램 설치 아나콘다 내비게이터 03 파이썬 개발 환경 주피터 랩 콘솔 창 인터페이스 노트북 인터페이스 핵심요약 연습문제 PART 02 데이터 모델링과 패턴 분석 CHAPTER 03 데이터 모델링 01 데이터 모델링의 이해 데이터 모델링이란? 의사소통의 이해 전달 오류 명확한 의사 전달 02 요구사항 분석 요구사항 분석이란? 창의적 사고 논리적 사고 요구사항 분석 명세서 03 문제 정의와 타당성 분석 문제 정의 타당성 분석 핵심요약 연습문제 CHAPTER 04 문제 해결 절차 01 문제 해결 방법 문제 해결 문제 해결 능력 문제 해결 과정 02 패턴과 일반화 패턴의 이해 패턴의 일반화 문제 해결 패턴 03 분해 및 설계 모듈 분해 작업 분할 구조도 문제 해결 설계 04 알고리즘 알고리즘의 이해 알고리즘의 필요성 알고리즘의 표현 방법 05 문제 해결 평가 평가 방법 문제 해결 피드백 핵심요약 연습문제 CHAPTER 05 패턴 분석 01 패턴의 흐름 순차형 구조 선택형 구조 반복형 구조 02 패턴 추출 연관 규칙 패턴 찾기 03 패턴 분석 유형 순차형 패턴 분석 선택형 패턴 분석 반복형 패턴 분석 핵심요약 연습문제 CHAPTER 06 터틀을 활용한 패턴 분석 01 터틀 모듈 명령 터틀 모양과 색상 지정 터틀 이벤트 명령 02 터틀 그래픽 그리기 가로 선 그리기 커서의 모양 변경 선 색상 지정과 터틀 방향 전환 펜 들기와 내려놓기 03 패턴별 터틀 동작 순차형 터틀 동작 선택형 터틀 동작 반복형 터틀 동작 핵심요약 연습문제 PART 03 데이터 전처리와 정규화 CHAPTER 07 데이터 프레임 01 데이터 프레임 요소 데이터 프레임 인덱스 02 데이터 프레임 생성 생성 함수 데이터 프레임 생성하기 03 데이터 프레임 설정 행 인덱스와 열 이름 설정 DataFrame( ) 함수의 인자로 전달 rename( ) 메소드 04 데이터 선택 행 데이터 선택 열 데이터 선택 핵심요약 연습문제 CHAPTER 08 데이터 프레임 편집 01 행과 열 추가 열 추가하기 행 추가하기 02 특정 원소 선택 단독 원소 선택하기 여러 개의 원소 선택하기 03 원소값 변경 열의 원소값 변경하기 행의 원소값 변경하기 04 행과 열의 위치 변경 transpose( ) 메소드 행과 열의 위치 변경하기 05 행과 열 삭제 행 삭제하기 열 삭제하기 핵심요약 연습문제 CHAPTER 09 데이터 전처리 01 데이터 전처리에 대한 이해 데이터 전처리란? 레코드와 필드 데이터 읽기와 쓰기 02 데이터 프레임을 파일로 저장 Excel 파일로 저장하기 CSV 파일로 저장하기 JSON 파일로 저장하기 03 데이터 파일 읽어오기 Excel 파일 읽어오기 CSV 파일 읽어오기 CSV UTF-8 파일 읽어오기 JSON 파일 읽어오기 04 인덱스 활용 행 인덱스 설정 행 인덱스 재배열 행 인덱스 초기화 데이터 프레임 정렬 핵심요약 연습문제 CHAPTER 10 데이터 프레임과 통계 함수 01 데이터 살펴보기 CSV 파일 생성하기 데이터를 살펴보기 위한 메소드 데이터 미리 살펴보기 02 데이터 요약 정보 데이터 프레임의 크기 데이터 프레임의 기본 정보 확인 특정 열에 대한 자료형 정보 확인 03 기술 통계 정보 산술 데이터의 기술 통계 정보 산술 데이터를 구분하는 통계 정보 04 데이터의 개수 확인 각 열의 데이터 개수 확인 각 열의 고유값 개수 확인 05 통계 함수 평균값과 중간값 산출 최댓값과 최솟값 산출 표준 편차와 상관 계수 핵심요약 연습문제 CHAPTER 11 데이터 정규화 01 데이터 정규화의 이해 데이터 정규화란? 정규화의 기대효과 02 누락 데이터 처리 CSV 파일 생성하기 누락 데이터 확인하기 누락 데이터 치환하기 누락 데이터 제거하기 03 중복 데이터 처리 중복 데이터 확인하기 중복 데이터 제거하기 핵심요약 연습문제 PART 04 데이터 시각화 CHAPTER 12 의사결정을 위한 데이터 시각화 01 시각화의 역량 데이터 시각화란? 데이터 시각화의 종류 데이터 시각화의 활용 절차 02 판다스의 시각화 도구 CSV 파일 생성하기 판다스에서 제공하는 그래프 도구 한글 폰트 오류 해결 03 기본 그래프 그리기 선 그래프 막대 그래프 박스 플롯 커널 밀도 그래프 핵심요약 연습문제 CHAPTER 13 시각화 라이브러리 01 Matplotlib 라이브러리 Matplotlib 갤러리 그래프 환경 설정 산점도 그래프 다양한 선 그래프 02 NumPy 라이브러리 NumPy 사이트 NumPy 라이브러리 설치 NumPy 사용 방법 03 Seaborn 라이브러리 Seaborn 갤러리 Seaborn 라이브러리 설치 선형 회귀 시각화 바 플롯 시각화 박스 플롯 시각화 바이올린 시각화 겹친 그래프 시각화 서브 플롯 시각화 04 타이타닉과 아이리스 타이타닉 데이터셋 아이리스 데이터셋 핵심요약 연습문제 찾아보기 |
저자 소개 (1명)
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이 책의 활용방법
※ 손쉬운 데이터 분석 환경 구축 + 아나콘다
입문자도 쉽게 데이터 분석 환경을 구축할 수 있으며, 데이터 분석에 필요한 파이썬 프로그래밍으로 데이터 분석 과정을 실습할 수 있다.
※ 개념 설명 ? 풍부한 예제 ? 도전 문제로 이어지는 3단계 학습체계
[여기서 잠깐] 코너를 통해 중요한 핵심을 정리할 수 있으며, 단원에서 다루는 중요한 내용에 대해 파이썬 프로그램으로 예제를 수행하고 배운 내용을 바탕으로 실력향상을 위한 도전 문제를 자신있게 수행할 수 있다.
※ 배움의 기쁨을 만끽할 수 있는 IT 교과서
본문에서 배운 내용을 함축해 놓은 핵심 요약과 단원에서 배운 내용을 최종 마무리하는 연습문제를 통해 인공지능 시대를 위한 데이터 사이언티스트가 될 수 있다.
※ 손쉬운 데이터 분석 환경 구축 + 아나콘다
입문자도 쉽게 데이터 분석 환경을 구축할 수 있으며, 데이터 분석에 필요한 파이썬 프로그래밍으로 데이터 분석 과정을 실습할 수 있다.
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[여기서 잠깐] 코너를 통해 중요한 핵심을 정리할 수 있으며, 단원에서 다루는 중요한 내용에 대해 파이썬 프로그램으로 예제를 수행하고 배운 내용을 바탕으로 실력향상을 위한 도전 문제를 자신있게 수행할 수 있다.
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본문에서 배운 내용을 함축해 놓은 핵심 요약과 단원에서 배운 내용을 최종 마무리하는 연습문제를 통해 인공지능 시대를 위한 데이터 사이언티스트가 될 수 있다.
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