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많은 사람들이 관심을 가지고 있는 인공지능 혹은 머신러닝에 대해서 학습을 하고자 스터디를 진행하기 위하여 그 기초를 만들기 위해 진행한 또 다른 스터디!! 많은 사람들은 데이터 분석을 데이터 사이언스 혹은 전 처리로 부른다. 그중에서 데이터의 분포를 확인하기 위한 시각화 도구로써 많이 사용되는 Jupyter Notebook에 대하여 아주 아주 자세하게 기초부터 설명 되어 있는 도서를 소개 하고자 합니다. 처음에 Python을 접하고 뭔가를 해봐야겠다 라고 Anaconda를 설치하고 나오는 개발자들에게 아주 아주 익숙한 화면.. 씨꺼먼 화면에 덜렁 덜렁 있는 Anaconda Prompt... 처음 그 화면을 보고 있으면 정말 막막하다.. 하지만 우리에게는 Jupyter Notebook이 있다. 물론 이미 클라우드 환경을 사용하고 계시는 분들이 계시면 익숙하겠지만 이를테면 MS의 Azure에 Notebook, Google의 Colaboratory 등이 이미 있으니까.. 이 책은 Jupyter Notebook을 개발자 혹은 데이터 과학자들의 개발 환경에 설치를 하고 그에 대한 자세한 기능들 이를테면 단축키 부터 시작해서 각종 시각화 도구들을 사용할수 있는 방법을 알려준다. 대표적으로 많이 사용하는 Matplotlib이나 Bokeh 라이브러리에 대한 아주 아주 자세하게 알려 주고 있다. 또한, 비교적 최신 버전의 패키지를 기반으로 작성되어 있다. 현재 Jupyter Notebook의 최신 버전이 5.6.0이고 책에서 설치하는 버전은 5.0.0이다. Major 버전이 동일 한것으로 비추어 볼때, 번역이 굉장히 빨리 이루어졌다는것도 직 간접적으로 알수 있다. 책의 내용은 읽기 편한 구조로 되어 있으며, 최대한 자세하게 소개하려는 저자의 의도들이 잘 들어나 있다. 각종 그래프의 설명과 함께 해당 그래프를 어떻게 표현하면 될지 표현 하는 과정의 그래프의 데이터는 어떻게 제공해야 할지 등에 대해서 잘 설명되어 있다. 함수 호출시의 각 파라미터에 대한 한글 설명이 있어 파라미터에 대한 변경을 통해서 기능에 대한 이해도를 높이려는데 집중하고 있는 부분이 많이 있다. 하나씩 바꿔서 해보면 가끔 오류가 날 때도 있지만 무엇이 어떻게 변경되는지 쉽게 확인 할수 있다. 각기 다른 데이터 형태로 표현하는 예시도 풍부하다. 만약 데이터 과학 혹은 데이터 분석에 관심이 있어 시작하려고 하는 사람이 있다면 입문서로 추천할 만한 책이다. 단, 다루고 있는 영역이 Jupyter Notebook에 집중되어 있다 보니 기초적인 것들에 대한 설명을 그다지 풍부하지 않아 보이기는 한다. 그런것들은 블로그 혹은 다른 도서를 통해서 보완해서 정독한다면 초기 입문자들에게 큰 도움이 될것 같다. 나 역시 도움을 받아 이런 저런 그래프를 열심히 그려 보고 있다. 요런 그래프들 말이다.. ^^;; |
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이 책은 Jupyter Notebook 사용법과 데이터 시각화에 초점을 맞춘 책이다.
Jupyter Notebook은 Python에서 구현된 오픈소스 소프트웨어로 데이터 분석 툴로 사용되거나 파이썬을 학습할 때 많이 사용되고 있다.
처음 파이썬을 접했을 때 Jupyter Notebook을 조금 사용해봤는데, 실행하면 결과를 확인하기 쉽다는 점 외에는 다른 기능은 잘 몰랐다.
이 책에서는 Jupyter Notebook의 다양한 기능을 잘 설명해주고 있어서 Jupyter Notebook을 잘 사용해보고 싶은 사람에게 추천하고 싶다.
설명과 화면이 적절히 있어 파이썬 또는 Jupyter Notebook을 처음 접하는 사람도 쉽게 따라할 수 있다.
하나씩 따라하다가 처음으로 막혔던 부분!!
책에 오타가 있었다.
책보고 코드치고 실행하고 결과 확인하기.
바로바로 결과를 볼 수 있어서 심심하지 않고 재밌게 실습할 수 있다.
데이터 가공 및 집계에 특화된 pandas의 기본 사용법도 배울 수 있고,
그래프 작성 패키지 Matplotlib의 기본 동작에 대해서도 배울 수 있다.
책의 중반부쯤부터는 컬러다.
파이썬은 참 대단한거 같다.
몇줄 안되는 코딩으로 이런 그래프를 그려내는 파이썬이 참 대단한 것 같다.
이 책의 가장 큰 장점은 파이썬이나 Jupyter Notebook을 사용해보지 않은 초보도 쉽게 따라할 수 있다는 점이다.
데이터 분석에 관심이 있으나 뭐부터 해야할지 모르는 사람이나 Jupyter Notebook의 많은 기능을 잘 사용해보고 싶은 사람에게 적극 추천한다.
조금 아쉬운 점은 생각할 여유가 있었으면 하는 점이다.
한 챕터가 끝나고 배운 것을 바탕으로 생각하고 고민해서 어떠한 문제를 풀 수 있는 부분도 있었으면 더 좋겠다고 생각한다. |
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"예제를 따라 실습을 하다보니 pandas를 이용해 간단한 데이터 분석과 matplotlib를 이용하여 데이터 시각화를 할 수 있었다. 파이썬 기초문법만 아는 수준인데 책을 따라 실습을 하기에 어려움이 없었다. 특히 Jupyter notebook과 데이터 시각화에 다양한 예제가 있어서 필요에 따라 골라 사용할 수 있는 쿡북이라 생각한다. 나처럼 python 기반의 데이터 분석에 관심있는 팀원이 생기면 pandas 관련 서적과 이 책을 추천하겠다." 배경지난 프로젝트에서 장치에서 재생된 컨텐츠 내역을 집계해서 리포트로 제공하는 기능을 개발했다. SaaS 서비스를 준비하고 있었고, 장치로 부터 수집 는 데이터가 비정형 데이터였기 때문에 몽고 DB를 이용해 데이터를 관리하고 있었다. 기존 방식말고 데이터 분석을 할 수 있는 방법에 대해서 스파이킹을 진행함 기존 방식장치의 API 요청으로 부터 데이터를 수집하고, 실시간 배치로 데이터를 변환하고, 사용자가 리포트 요청을 하면 데이터를 로드하는 ETL 과정을 진행했다.
개선 방향수집된 데이터가 많은 경우, hadoop에 빅데이터를 파일로 적재하고 이를 pandas를 이용하여 데이터를 분석하고 데이터 시각화에 필요한 변환된 데이터를 다른 저장소에 쌓아서 조회 하는 방법을 알게되었다.
파이썬 Jupyter Notebook 실전 입문우연하게 해당 책이 출판된 것을 알게 되었고 목차를 보고 지금 나에게 필요한 책이라 생각이 들었다.
책에 있는 예제를 따라하면서 anaconda를 이용해서 쉽게 jupyter notebook 환경 설정을 할 수 있었고, pandas를 이용해서 DataFrame를 생성하여 데이터를 분석하고, matplotlib를 통해서 데이터 시각화를 진행할 수 있었다. 특히 matplotlib의 경우 다양한 종류의 차트를 그릴 수 있는 예제가 있어서 필요한 부분을 골라서 진행할 수 있었다. 장점
단점
마무리3주에 걸쳐서 책을 따라 실습을 진행해보았다. 다양한 데이터 샘플은 깃헙에서 제공하고 있었기 때문에 쉽게 실습을 진행할 수 있었고, 입문자 입장에서 부담없이 책의 내용을 이해할 수 있었다. 이 책을 읽었다고 해서 당장 데이터 분석가가 되었다고 생각하지는 않는다. 하지만 이 책을 통해서 파이썬 기반의 데이터 분석과 시각화를 계속해서 진행할 수 있을 것 같다. 특히 리포트에 새로운 피처가 추가되면 빠르게 검증하여 사용자에게 가치가 있는지 여부를 판단할 수 있을 것 같다. 그 이후에 분석된 데이터를 다른 repository에 저장하고, d3.js같은 라이브러리를 이용하여 웹어플리케이션으로 데이터 시각화를 진행등의 인사이트를 얻을 수 있었다. 나처럼 파이썬 기반의 데이터 분석이 어떤 과정을 통해 이루어지는지 알고 싶은 입문자에게 이 책을 추천한다.
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파이썬 JUPYTER NOTEBOOK 실전 입문 서평 이전에도 몇 권의 파이썬 책은 보았고 머신러닝에도 관심이 있어 몇 권의 책은 보았슨습니다. 그런데 이 두가지를 적절하게 해서 실전 학습을 가능하게 하는 책이 있으니 바로 '파이썬 JUPYTER NOTEBOOK 실전 입문' 수 많은 사람들이 관심을 가지고 있는 인공지능 혹은 머신러닝에 대해서 학습을 하고자 하지만 조금 어려운 것이 사실입니다. 또 머신러닝 하면 통계와 확율에 대한 기본 지식까지 알아야 할 경우가 많은데 이 것을 예제로 풀어가면서 배울 수 있어 너무 좋았습니다.
특히 데이터의 분포를 확인하기 위한 시각화 도구로써 많이 사용되는 Jupyter Notebook에 대하여 아주 아주 자세하게 기초부터 설명해 주고 쥬피터도 배우고 파이썬도 배우고 머신러닝도 배우는 아주 아주 좋은 책입니다. 초강추 합니다. |
