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제1장 데이터 분석이란 뭘까?
LESSON 01 데이터 분석이란 LESSON 02 데이터 분석 과정:PPDAC 사이클 LESSON 03 주피터 노트북을 설치하자 LESSON 04 주피터 노트북 사용법 제2장 수집한 데이터는 전처리가 필요 LESSON 05 표 데이터를 불러오자 LESSON 06 데이터를 대략적으로 검토한다 LESSON 07 데이터의 어디를 사용할까? LESSON 08 데이터의 오류를 체크한다 제3장 데이터 수집을 한 마디로 하면? : 대푯값 LESSON 09 데이터를 평균화한다 LESSON 10 평균값을 대표라고 해도 좋을까? LESSON 11 평균값이 같으면 똑같다고 할 수 있을까? 제4장 그림으로 특징을 이미지화하자 : 그래프 LESSON 12 데이터의 분산을 이해한다 LESSON 13 기본적인 그래프를 만들자 LESSON 14 분포를 알 수 있는 그래프 LESSON 15 그래프를 알기 쉽게 조정하다 제5장 이건 흔한 일? 흔치 않은 일? : 정규분포 LESSON 16 데이터의 편차를 수치로 나타낸다 LESSON 17 연적인 편차 LESSON 18 이 값은 흔하다? 흔하지 않다? LESSON 19 이 데이터는 자연적인 편차? LESSON 20 편차가 다른 데이터를 비교할 수 있다 제6장 관계로 예측하자 : 회귀분석 LESSON 21 두 데이터의 연관성 강도:상관계수 LESSON 22 산포도에 선을 그려 예측한다 LESSON 23 총량으로 표시하는 산포도 LESSON 24 붓꽃의 데이터를 살펴보자 |
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누구나 바로 따라할 수 있다
- 시본(seaborn)을 이용한 문자 지정 및 그래프 작성(히트맵, 회귀직선, 산점도 행렬) - 초보자를 위한 정규분포 작성법, 회귀분석 - 절반 정도의 스크립트가 x=, y=의 형태로 작성되어 있어, 업무나 학습에 바로 활용 가능 - 대표적인 그래프(막대그래프, 원그래프, 꺾은선그래프, 상자수염그림, 히스토그램) 작성법에 대한 스크립트 대상 데이터 분석 방법을 알고 싶은 초보자 책의 포인트 기초지식을 알 수 있다 / 프로그램의 구조를 알 수 있다 / 개별 체험을 할 수 있다 염소 선생님과 유미 양이 데이터 분석의 개념부터 정중하게 해설한다. 데이터를 분석할 때 필요한 전처리 방법 및 데이터 보는 방법, 데이터를 보기 쉬운 그래프로 만드는 방법, 데이터의 분포를 보는 방법, 예측을 하는 방법을 설명한다. 아마존 서평 * 전혀 프로그래밍을 모르는 상태에서 일에 다만 Python이 필요해서 『Python 1학년』 시리즈부터 읽었는데, 프로그래밍을 전혀 몰라도 왠지 알 것 같은 느낌이 드는 책이다. * 웹뿐만 아니라, IoT과 AI 등으로도 활용되고 있는 언어인 만큼 지금부터 새롭게 배우는 거라면 당연히 Python이 될 것이다. * 이 책은 매우 알기 쉬운 것이 특징이다. * 내용이 데이터 분석이여서 좋았다. 직장에서 품질 관리를 하고 있기 때문에, 이런 통계적 방법을 자주 사용한다. 식 자체는 심플하지만, 양이 많으면 계산이 매우 복잡하다. 그래서 계산은 컴퓨터를 사용하는 것이 최선이다. * 지금까지도 JavaScript 등으로 계산했기에 Python아니라 라이브러리로 대체할 수 있어 매달리기 쉬운 것입니다. * Python뿐만 아니라 통계 및 데이터 분석에 대해서도 알기 쉽게 쓰여 있어 처음인 사람에게도 추천한다. 즉, 이 책 한 권이면 Python과 통계 양쪽을 모두 배울 수 있다. |