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한빛아카데미-IT COOKBOOK
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책소개
목차
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Chapter 01 데이터 분석의 준비
01 데이터의 중요성 02 빅데이터와 활용 사례 03 데이터 분석 도구 04 파이썬과 VS Code의 설치 및 사용 요약 | 연습문제 Chapter 02 데이터 분석과 판다스 01 데이터의 분류 02 데이터 분석 절차 03 판다스 개요 요약 | 연습문제 Chapter 03 시리즈로 1차원 배열 다루기 01 데이터 입력과 시리즈 객체의 정보 확인 02 시리즈 객체의 슬라이싱 03 시리즈 객체의 산술 연산 04 시리즈 객체의 내용 변경 요약 | 연습문제 Chapter 04 데이터프레임으로 2차원 배열 다루기 01 iris 데이터셋 02 데이터프레임 다루기 03 csv 파일 조회 요약 | 연습문제 Chapter 05 단일 변수 데이터의 탐색 01 단일 변수 범주형 데이터의 탐색 02 단일 변수 연속형 데이터의 탐색 03 판다스 그래프의 작성 실전 분석 요약 | 연습문제 Chapter 06 다중 변수 데이터의 탐색 01 산점도 02 상관분석 03 선그래프 04 데이터 탐색 실습 실전 분석 요약 | 연습문제 Chapter 07 데이터 전처리 01 데이터 전처리 개요 02 결측값 03 특잇값 04 정렬과 순위 05 데이터 샘플링과 조합 06 데이터 집계와 병합 07 피벗 테이블 실전 분석 요약 | 연습문제 Chapter 08 고급 데이터 시각화 01 seaborn 라이브러리 02 버블 차트 03 모자이크 플롯 04 히트맵 05 레이더 차트 06 트리맵 실전 분석 요약 | 연습문제 Chapter 09 지도와 데이터 01 지도 사용을 위한 준비 02 특정 지역의 지도 보기 03 지도 위에 마커와 텍스트 표시하기 04 지도 위에 데이터 표시하기 실전 분석 요약 | 연습문제 Chapter 10 워드클라우드와 구매 패턴 분석 01 워드클라우드 분석 02 구매 패턴 분석 03 인터넷 검색어 분석 실전 분석 요약 | 연습문제 Chapter 11 가설 검정 01 가설 검정의 필요성 02 두 집단의 평균에 대한 가설 검정 03 두 집단의 비율에 대한 가설 검정 실전 분석 요약 | 연습문제 Chapter 12 머신러닝 데이터 분석 01 머신러닝 데이터 분석 개요 02 차원 축소 03 k-평균 군집화 04 k-최근접 이웃 분류 05 회귀분석 실전 분석 요약 | 연습문제 Chapter 13 SQL 활용 데이터 분석 01 데이터베이스와 SQL 02 SQL SELECT 문 03 파이썬에서 데이터베이스 연동하기 04 공공 빅데이터의 활용 실전 분석 요약 | 연습문제 Chapter 14 데이터 분석 프로젝트 01 분석 대상 데이터의 준비 02 데이터 탐색 03 기간별 분석 04 역삼1동 상권 분석 요약 APPENDIX 부록 A 판다스 객체의 속성과 메서드 목록 B VS Code에서 코파일럿 사용하기 찾아보기 |
저자 소개 1
서강대학교 컴퓨터학부 학사와 석사를 거쳐 동대학원 컴퓨터학과에서 접근제어 이론으로 박사학위를 받았다. 학위 후 George Mason University에서 Post Doc. 연구원으로 2년간 일하였다. 대우정보시스템 CIM 사업부에 근무하면서 데이터베이스 설계, ERP 시스템 개발에도 참여하였다. 현재 단국대학교 소프트웨어학과 교수로 재직 중이다. 주요 연구 분야로 빅데이터 분석, 데이터 시각화, 머신러닝을 활용한 의료분야 진단모델 개발 등이 있다, 저서로는 『데이터베이스 설계 및 구축』(생능출판사, 2012), 『C로 배우는 기초 프로그래밍』(그린, 2010) 등이 있다.
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품목정보
- 발행일
- 2025년 01월 19일
- 쪽수, 무게, 크기
- 612쪽 | 1102g | 188*235*24mm
- ISBN13
- 9791173400087
출판사 리뷰
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데이터의 시대, AI 시대를 선도하는 실전 데이터 분석 가이드
빅데이터와 AI 기술로 대변되는 4차 산업혁명 시대에서 데이터를 다루고 분석하는 능력은 개인과 기업 모두에게 필수적인 역량입니다. 이 책은 데이터 분석의 기초부터 실무에서 활용 가능한 고급 기술까지, 실습을 중심으로 체계적으로 학습할 수 있도록 구성되었습니다. 특히, 파이썬과 판다스를 활용해 데이터를 탐색하고 처리하는 방법부터 데이터 시각화, 머신러닝 기법에 이르기까지 폭넓게 다루며, 학습자들이 실질적인 분석 역량을 키울 수 있도록 돕습니다. 더불어 서울시 상가 데이터를 기반으로 한 종합 프로젝트를 통해 실제 데이터를 분석하며 배운 내용을 적용하는 기회를 제공합니다. · 데이터의 중요성과 분석 기술의 실무적 활용 강조 · 파이썬과 판다스를 활용한 데이터 처리, 시각화, 머신러닝까지 학습 가능 · 실습 중심의 구성으로 초보자도 쉽게 따라할 수 있는 단계적 접근 『AI 시대의 파이썬 데이터 분석』은 데이터 분석을 처음 배우는 입문자부터 실무 기술을 강화하려는 전문가까지 모두에게 유용한 가이드가 될 것입니다. 이 책과 함께 데이터 시대를 선도할 경쟁력을 갖추어 보세요. |
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