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PART 01 빅데이터 분석 - 이해
Chapter 01 4차 산업혁명과 데이터 과학 01 4차 산업혁명의 이해 02 4차 산업혁명을 실현하는 데이터 과학 03 4차 산업혁명 서비스 사례 요약/연습문제 Chapter 02 빅데이터의 이해와 활용 01 빅데이터의 이해 02 빅데이터의 활용 요약/연습문제 Chapter 03 데이터 과학 기반의 빅데이터 분석 01 빅데이터 산업의 이해 02 빅데이터 분석 방법과 접근법 03 빅데이터 분석을 위한 데이터 과학 방법론 요약/연습문제 PART 02 빅데이터 분석 - 준비 Chapter 04 파이썬 프로그래밍 기초 01 파이썬 시작하기 02 변수와 객체 03 자료형과 연산자 04 조건문과 반복문 05 함수 06 파일 처리 07 데이터 분석을 위한 주요 라이브러리 요약/연습문제 Chapter 05 파이썬 크롤링 - API 이용 01 네이버 API를 이용한 크롤링 02 공공데이터 API 기반 크롤링 요약/연습문제 Chapter 06 파이썬 크롤링 - 라이브러리 이용 01 정적 웹 페이지 크롤링 02 동적 웹 페이지 크롤링 요약/연습문제 PART 03 빅데이터 분석 - 기본 프로젝트 Chapter 07 통계 분석 01 [기술 통계 분석 + 그래프] 와인 품질 등급 예측하기 02 [상관 분석 + 히트맵] 타이타닉호 생존율 분석하기 Chapter 08 텍스트 빈도 분석 01 [영문 분석 + 워드클라우드] 영문 문서 제목의 키워드 분석하기 02 [한글 분석 + 워드클라우드] 한글 뉴스 기사의 키워드 분석하기 Chapter 09 지리 정보 분석 01 [주소 데이터 분석 + 지오맵] 지리 정보 분석 후 맵 생성하기 02 [행정구역별 데이터 분석 + 블록맵] 행정구역별 의료기관 현황 분석하기 PART 04 빅데이터 분석 - 머신러닝 프로젝트 Chapter 10 회귀 분석 01 [선형 회귀 분석 + 산점도/선형 회귀 그래프] 환경에 따른 주택 가격 예측하기 02 [회귀 분석 + 산점도/선형 회귀 그래프] 항목에 따른 자동차 연비 예측하기 Chapter 11 분류 분석 01 [로지스틱 회귀 분석] 특징 데이터로 유방암 진단하기 02 [결정 트리 분석 + 산점도/선형 회귀 그래프] 센서 데이터로 움직임 분류하기 Chapter 12 군집 분석 01 [K-평균 군집화 분석 + 그래프] 타깃 마케팅을 위한 소비자 군집 분석하기 Chapter 13 텍스트 마이닝 01 [감성 분석 + 토픽 모델링] 영화 리뷰 데이터로 감성 예측하기 02 [감성 분석 + 바 차트] 코로나 뉴스 텍스트의 감성 분석하기 03 [토픽 분석 + LDA 토픽 모델] 뉴스 텍스트에서 코로나 토픽 분석하기 부록 01 아나콘다 주피터 노트북 설치 및 사용하기 02 개발자 모드 사용하기 03 KoNLPy 라이브러리 설치하기 |
■ 데이터 과학과 빅데이터 분석의 개념을 이해하고 빅데이터 분석에 필요한 핵심 파이썬 문법을 배울 수 있습니다.
4차 산업혁명, 데이터 과학, 빅데이터의 관계를 이해하고 빅데이터 분석에 적용할 데이터 과학 방법론을 배웁니다. 빅데이터 분석에 필요한 핵심 파이썬 문법을 살펴보고 빅데이터 수집 방법으로 유용한 파이썬 크롤링 방법도 실습과 함께 살펴봅니다. ■ 기본 분석부터 머신러닝 기반의 프로젝트까지 14개 핵심 분석 방법을 실습으로 배울 수 있습니다. 데이터 과학 방법론과 빅데이터에 대한 이해를 바탕으로 통계 분석, 텍스트 빈도 분석, 지리 정보 분석과 같은 기본적인 분석 프로젝트를 실습으로 배울 수 있습니다. 그리고 머신러닝의 지도 학습 방식인 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리를 사용하는 분류 분석과 비지도 학습의 K-평균 군집화를 프로젝트로 다루고 텍스트 마이닝 프로젝트로 실습을 마무리합니다. 이 책의 구성 - 빅데이터 분석 이해 01장 4차 산업혁명과 데이터 과학 02장 빅데이터의 이해와 활용 03장 데이터 과학 기반의 빅데이터 분석 - 빅데이터 분석 준비 04장 파이썬 프로그래밍 기초 05장 파이썬 크롤링 - API 이용 06장 파이썬 크롤링 - 라이브러리 이용 - 빅데이터 분석 기본 프로젝트 07장 통계 분석 08장 텍스트 빈도 분석 09장 지리 정보 분석 - 빅데이터 분석 머신러닝 프로젝트 10장 회귀 분석 11장 분류 분석 12장 군집 분석 13장 텍스트 마이닝 |