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혼자 공부하는 데이터 분석 with 파이썬
1:1 과외하듯 배우는 데이터 분석 자습서
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소개
목차
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Chapter 01 데이터 분석을 시작하며
01-1 데이터 분석이란 __데이터 분석과 데이터 과학 __데이터 분석가 __데이터 분석을 위한 도구 [좀 더 알아보기] 데이터 마이닝과 머신러닝 [3가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [학습에 꼭 필요한 핵심 패키지] [확인 문제] 01-2 구글 코랩과 주피터 노트북 __구글 코랩 __노트북 [좀 더 알아보기] 마크다운 서식 [5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 텍스트 셀 툴바] [확인 문제] 01-3 이 도서가 얼마나 인기가 좋을까요? __도서 데이터 찾기 __코랩에서 데이터 확인하기 __파이썬으로 CSV 파일 출력하기 __데이터프레임 다루기: 판다스 __[문제 해결 과정] 적절한 데이터를 찾아서 업로드하고 읽기 [좀 더 알아보기] 공개 데이터 세트 대표 사이트와 유명 포럼 [5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수와 메서드] [확인 문제] Chapter 02 데이터 수집하기 02-1 API 사용하기 __API란 __파이썬에서 JSON 데이터 다루기 __파이썬에서 XML 데이터 다루기 __API로 20대가 가장 좋아하는 도서 찾기 __[문제 해결 과정] 공개 API로 웹에서 데이터 가져오기 [4가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수와 메서드] [확인 문제] 02-2 웹 스크래핑 사용하기 __도서 쪽수를 찾아서 __검색 결과 페이지 가져오기 __HTML에서 데이터 추출하기: 뷰티플수프 __전체 도서의 쪽수 구하기 __웹 스크래핑할 때 주의할 점 __[문제 해결 과정] 웹 스크래핑으로 HTML 수집하기 [좀 더 알아보기] merge() 함수의 매개변수 [2가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수와 메서드] [확인 문제] Chapter 03 데이터 정제하기 03-1 불필요한 데이터 삭제하기 __열 삭제하기 __행 삭제하기 __중복된 행 찾기 __그룹별로 모으기 __원본 데이터 업데이트하기 __[문제해결 과정] 일괄 처리 함수 만들기 [6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수와 메서드] [확인 문제] 03-2 잘못된 데이터 수정하기 __데이터프레임 정보 요약 확인하기 __누락된 값 처리하기 __정규 표현식 __잘못된 값 바꾸기 __누락된 정보 채우기 __[문제해결 과정] 데이터를 이해하고 올바르게 정제하기 [2가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수와 메서드] [확인 문제] Chapter 04 데이터 요약하기 04-1 통계로 요약하기 __기술통계 구하기 __평균 구하기 __중앙값 구하기 __최솟값, 최댓값 구하기 __분위수 구하기 __분산 구하기 __표준편차 구하기 __최빈값 구하기 __[문제해결 과정] 데이터프레임에서 기술통계 구하기 [좀 더 알아보기] 넘파이의 기술통계 함수 [6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수와 메서드] [확인 문제] 04-2 분포 요약하기 __산점도 그리기 __히스토그램 그리기 __상자 수염 그림 그리기 __[문제해결 과정] 통계량을 시각적으로 표현하기 [좀 더 알아보기] 판다스의 그래프 함수 [6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수와 메서드] [확인 문제] Chapter 05 데이터 시각화하기 05-1 맷플롯립 기본 요소 알아보기 __Figure 객체 __rcParams 객체 __여러 개의 서브플롯 출력하기 [5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수와 메서드] [확인 문제] 05-2 선 그래프와 막대 그래프 그리기 __연도별 발행 도서 개수 구하기 __주제별 도서 개수 구하기 __선 그래프 그리기 __막대 그래프 그리기 __[문제 해결 과정] 맷플롯립으로 선 그래프와 막대 그래프 그리기 [좀 더 알아보기(1)] 이미지 출력하고 저장하기 [좀 더 알아보기(2)] 그래프를 이미지로 저장하기 [2가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수와 메서드] [확인 문제] Chapter 06 복잡한 데이터 표현하기 06-1 객체지향 API로 그래프 꾸미기 __pyplot 방식과 객체지향 API 방식 __그래프에 한글 출력하기 __출판사별 발행 도서 산점도 그리기 __[문제 해결 과정] 맷플롯립의 다양한 기능으로 그래프 개선하기 [3가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수와 메서드] [확인 문제] 06-2 맷플롯립의 고급 기능 배우기 __실습 준비하기 __하나의 피겨에 여러 개의 선 그래프 그리기 __하나의 피겨에 여러 개의 막대 그래프 그리기 __원 그래프 그리기 __여러 종류의 그래프가 있는 서브플롯 그리기 __[문제 해결 과정] 맷플롯립으로 복잡한 그래프 그리기 [좀 더 알아보기] 판다스로 여러 개의 그래프 그리기 [5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수와 메서드] [확인 문제] Chapter 07 검증하고 예측하기 07-1 통계적으로 추론하기 __모수검정이란 __표준점수 구하기 __중심극한정리 알아보기 __모집단의 평균 범위 추정하기: 신뢰구간 __통계적 의미 확인하기: 가설검정 __정규분포가 아닐 때 가설 검증하기: 순열검정 [문제 해결 과정] 표본 데이터에서 의사 결정 도출하기 [6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수와 메서드] [확인 문제] 07-2 머신러닝으로 예측하기 __알아 두면 좋은 머신러닝 용어 __모델 훈련하기 __훈련된 모델을 평가하기: 결정계수 __연속적인 값 예측하기: 선형회귀 __카테고리 예측하기: 로지스틱 회귀 __[문제 해결 과정] 도서권수로 대출건수 예측하기 [좀 더 알아보기] 평균제곱오차와 평균절댓값오차로 모델 평가하기 [8가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수와 메서드] 부록 A 한발 더 나아가기: 데이터베이스와 SQL 부록 B 이 책에서 배운 함수와 메서드 부록 C 에필로그 __확인 문제 정답 __찾아보기 |
저자 소개1
기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. Microsoft AI MVP, Google AI/Cloud GDE이다. 텐서 플로우 블로그(tensorflow.blog)를 운영하고 있고, 머신 러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다. 『챗GPT로 대화하는 기술』(한빛미디어, 2023), 『혼자 공부하는 데이터 분석 with 파이썬』(한빛미디어, 2023), 『혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝』(한빛미디어, 2020), 『Do it! 딥러닝 입문』(이지스퍼블리싱, 2019)을 집필했다.
『개발자를 위
기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. Microsoft AI MVP, Google AI/Cloud GDE이다. 텐서 플로우 블로그(tensorflow.blog)를 운영하고 있고, 머신 러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다. 『챗GPT로 대화하는 기술』(한빛미디어, 2023), 『혼자 공부하는 데이터 분석 with 파이썬』(한빛미디어, 2023), 『혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝』(한빛미디어, 2020), 『Do it! 딥러닝 입문』(이지스퍼블리싱, 2019)을 집필했다.
『개발자를 위한 필수 수학』(한빛미디어, 2024), 『실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬』(한빛미디어, 2024), 『머신러닝 교과서: 파이토치 편』(길벗, 2023), 『스티븐 울프럼의 챗GPT 강의』(한빛미디어, 2023), 『핸즈온 머신러닝 3판』(한빛미디어, 2023), 『만들면서 배우는 생성 딥러닝 2판』(한빛미디어, 2023), 『코딩 뇌를 깨우는 파이썬』(한빛미디어, 2023), 『트랜스포머를 활용한 자연어 처리』(한빛미디어, 2022), 『케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 2판』(길벗, 2022), 『개발자를 위한 머신러닝&딥러닝』(한빛미디어, 2022), 『XGBoost와 사이킷런을 활용한 그레이디언트 부스팅』(한빛미디어, 2022), 『구글 브레인 팀에게 배우는 딥러닝 with TensorFlow.js』(길벗, 2022), 『(개정2판)파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝』(한빛미디어, 2022), 『머신러닝 파워드 애플리케이션』(한빛미디어, 2021), 『머신러닝 교과서 3판』(길벗, 2021)을 포함하여 여러 권의 책을 우리말로 옮겼다.
『개발자를 위한 필수 수학』(한빛미디어, 2024), 『실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬』(한빛미디어, 2024), 『머신러닝 교과서: 파이토치 편』(길벗, 2023), 『스티븐 울프럼의 챗GPT 강의』(한빛미디어, 2023), 『핸즈온 머신러닝 3판』(한빛미디어, 2023), 『만들면서 배우는 생성 딥러닝 2판』(한빛미디어, 2023), 『코딩 뇌를 깨우는 파이썬』(한빛미디어, 2023), 『트랜스포머를 활용한 자연어 처리』(한빛미디어, 2022), 『케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 2판』(길벗, 2022), 『개발자를 위한 머신러닝&딥러닝』(한빛미디어, 2022), 『XGBoost와 사이킷런을 활용한 그레이디언트 부스팅』(한빛미디어, 2022), 『구글 브레인 팀에게 배우는 딥러닝 with TensorFlow.js』(길벗, 2022), 『(개정2판)파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝』(한빛미디어, 2022), 『머신러닝 파워드 애플리케이션』(한빛미디어, 2021), 『머신러닝 교과서 3판』(길벗, 2021)을 포함하여 여러 권의 책을 우리말로 옮겼다.
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품목정보
- 발행일
- 2023년 01월 09일
- 지원기기
- 크레마, PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원), 아이폰, 아이패드, 안드로이드폰, 안드로이드패드, 전자책단말기(저사양 기기 사용 불가), PC(Mac)
- 파일/용량
- PDF(DRM) | 21.43MB ?
- 글자 수/ 페이지 수
- 약 523쪽 ?
- ISBN13
- 9791169216531
출판사 리뷰
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Chapter 01 데이터 분석을 시작하며
01-1 데이터 분석이란 __데이터 분석과 데이터 과학 __데이터 분석가 __데이터 분석을 위한 도구 [좀 더 알아보기] 데이터 마이닝과 머신러닝 [3가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [학습에 꼭 필요한 핵심 패키지] [확인 문제] 01-2 구글 코랩과 주피터 노트북 __구글 코랩 __노트북 [좀 더 알아보기] 마크다운 서식 [5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 텍스트 셀 툴바] [확인 문제] 01-3 이 도서가 얼마나 인기가 좋을까요? __도서 데이터 찾기 __코랩에서 데이터 확인하기 __파이썬으로 CSV 파일 출력하기 __데이터프레임 다루기: 판다스 __[문제 해결 과정] 적절한 데이터를 찾아서 업로드하고 읽기 [좀 더 알아보기] 공개 데이터 세트 대표 사이트와 유명 포럼 [5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수와 메서드] [확인 문제] Chapter 02 데이터 수집하기 02-1 API 사용하기 __API란 __파이썬에서 JSON 데이터 다루기 __파이썬에서 XML 데이터 다루기 __API로 20대가 가장 좋아하는 도서 찾기 __[문제 해결 과정] 공개 API로 웹에서 데이터 가져오기 [4가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수와 메서드] [확인 문제] 02-2 웹 스크래핑 사용하기 __도서 쪽수를 찾아서 __검색 결과 페이지 가져오기 __HTML에서 데이터 추출하기: 뷰티플수프 __전체 도서의 쪽수 구하기 __웹 스크래핑할 때 주의할 점 __[문제 해결 과정] 웹 스크래핑으로 HTML 수집하기 [좀 더 알아보기] merge() 함수의 매개변수 [2가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수와 메서드] [확인 문제] Chapter 03 데이터 정제하기 03-1 불필요한 데이터 삭제하기 __열 삭제하기 __행 삭제하기 __중복된 행 찾기 __그룹별로 모으기 __원본 데이터 업데이트하기 __[문제해결 과정] 일괄 처리 함수 만들기 [6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수와 메서드] [확인 문제] 03-2 잘못된 데이터 수정하기 __데이터프레임 정보 요약 확인하기 __누락된 값 처리하기 __정규 표현식 __잘못된 값 바꾸기 __누락된 정보 채우기 __[문제해결 과정] 데이터를 이해하고 올바르게 정제하기 [2가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수와 메서드] [확인 문제] Chapter 04 데이터 요약하기 04-1 통계로 요약하기 __기술통계 구하기 __평균 구하기 __중앙값 구하기 __최솟값, 최댓값 구하기 __분위수 구하기 __분산 구하기 __표준편차 구하기 __최빈값 구하기 __[문제해결 과정] 데이터프레임에서 기술통계 구하기 [좀 더 알아보기] 넘파이의 기술통계 함수 [6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수와 메서드] [확인 문제] 04-2 분포 요약하기 __산점도 그리기 __히스토그램 그리기 __상자 수염 그림 그리기 __[문제해결 과정] 통계량을 시각적으로 표현하기 [좀 더 알아보기] 판다스의 그래프 함수 [6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수와 메서드] [확인 문제] Chapter 05 데이터 시각화하기 05-1 맷플롯립 기본 요소 알아보기 __Figure 객체 __rcParams 객체 __여러 개의 서브플롯 출력하기 [5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수와 메서드] [확인 문제] 05-2 선 그래프와 막대 그래프 그리기 __연도별 발행 도서 개수 구하기 __주제별 도서 개수 구하기 __선 그래프 그리기 __막대 그래프 그리기 __[문제 해결 과정] 맷플롯립으로 선 그래프와 막대 그래프 그리기 [좀 더 알아보기(1)] 이미지 출력하고 저장하기 [좀 더 알아보기(2)] 그래프를 이미지로 저장하기 [2가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수와 메서드] [확인 문제] Chapter 06 복잡한 데이터 표현하기 06-1 객체지향 API로 그래프 꾸미기 __pyplot 방식과 객체지향 API 방식 __그래프에 한글 출력하기 __출판사별 발행 도서 산점도 그리기 __[문제 해결 과정] 맷플롯립의 다양한 기능으로 그래프 개선하기 [3가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수와 메서드] [확인 문제] 06-2 맷플롯립의 고급 기능 배우기 __실습 준비하기 __하나의 피겨에 여러 개의 선 그래프 그리기 __하나의 피겨에 여러 개의 막대 그래프 그리기 __원 그래프 그리기 __여러 종류의 그래프가 있는 서브플롯 그리기 __[문제 해결 과정] 맷플롯립으로 복잡한 그래프 그리기 [좀 더 알아보기] 판다스로 여러 개의 그래프 그리기 [5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수와 메서드] [확인 문제] Chapter 07 검증하고 예측하기 07-1 통계적으로 추론하기 __모수검정이란 __표준점수 구하기 __중심극한정리 알아보기 __모집단의 평균 범위 추정하기: 신뢰구간 __통계적 의미 확인하기: 가설검정 __정규분포가 아닐 때 가설 검증하기: 순열검정 [문제 해결 과정] 표본 데이터에서 의사 결정 도출하기 [6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수와 메서드] [확인 문제] 07-2 머신러닝으로 예측하기 __알아 두면 좋은 머신러닝 용어 __모델 훈련하기 __훈련된 모델을 평가하기: 결정계수 __연속적인 값 예측하기: 선형회귀 __카테고리 예측하기: 로지스틱 회귀 __[문제 해결 과정] 도서권수로 대출건수 예측하기 [좀 더 알아보기] 평균제곱오차와 평균절댓값오차로 모델 평가하기 [8가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트] [표로 정리하는 핵심 함수와 메서드] 부록 A 한발 더 나아가기: 데이터베이스와 SQL 부록 B 이 책에서 배운 함수와 메서드 부록 C 에필로그 __확인 문제 정답 __찾아보기 |
