CHAPTER 01 컴퓨터가 이끄는 미래사회
1.1 디지털 혁명과 정보화 사회
1.1.1 디지털 혁명
1.1.2 정보화 혁명
1.1.3 정보화 사회
1.1.4 정보기술
1.1.5 4차 산업혁명
1.2 미래기술 살펴보기

CHAPTER 02 미래사회를 여는 데이터의 힘
2.1 빅데이터
2.1.1 개요
2.1.2 특징
2.1.3 유형
2.1.4 활용 사례
2.2 인공지능
2.2.1 개요
2.2.2 구분
2.2.3 윤리
2.2.4 활용 사례

CHAPTER 03 생성형 인공지능
3.1 ChatGPT 소개
3.1.1 GPT란 무엇인가
3.1.2 어텐션: ChatGPT의 이론적 바탕
3.2 프롬프트 엔지니어링
3.2.1 ‘아’ 다르고 ‘어’ 다른 GPT
3.2.2 프롬프트 엔지니어
3.2.3 어텐션을 활용한 주입식 교육
3.3 실습: ChatGPT + Excel
3.3.1 실무 소프트웨어와의 결합
3.3.2 GPT와 Excel의 만남
3.3.3 투자 전략 설계하기
3.3.4 Excel 함수 선정
3.3.5 ChatGPT 오류 바로잡기
3.3.6 투자 시뮬레이터 제작
3.3.7 수익률 계산
3.3.8 결과 분석
3.3.9 투자 시뮬레이터 활용

CHAPTER 04 컴퓨터와 친해지기
4.1 개요
4.1.1 정의
4.1.2 구성요소
4.1.3 기능
4.1.4 특징
4.1.5 필요성
4.2 하드웨어
4.2.1 개요
4.2.2 입출력 장치
4.2.3 중앙처리 장치
4.2.4 기억장치
4.3 컴퓨터에서의 데이터 표현
4.3.1 숫자 데이터
4.3.2 문자 데이터

CHAPTER 05 소프트웨어와 프로그래밍 언어
5.1 소프트웨어
5.1.1 정의
5.1.2 분류
5.1.3 중요성
5.1.4 활용 사례
5.2 프로그래밍 언어
5.2.1 개요
5.2.2 구분
5.2.3 주요 언어별 특징

CHAPTER 06 컴퓨팅 사고
6.1 개요
6.1.1 정의
6.1.2 필요성
6.2 구성요소
6.2.1 분해
6.2.2 패턴인식
6.2.3 추상화
6.2.4 알고리즘
6.3 사례
6.3.1 집 청소
6.3.2 대중교통으로 출근하기
6.3.3 여행 계획 세우기

CHAPTER 07 알고리즘
7.1 개요
7.1.1 서론
7.1.2 정의
7.1.3 표현방법
7.1.4 제어 구조
7.1.5 조건
7.2 일상생활 속 알고리즘의 예
7.2.1 예제 1: 스마트폰 구매하기
7.2.2 예제 2: 시험지 정리하기

CHAPTER 08 Python을 활용한 데이터 분석 첫걸음
8.1 Python 소개
8.1.1 프로그래밍
8.1.2 Python
8.2 작업환경 구축
8.2.1 설치
8.2.2 실행
8.3 Python 체험
8.3.1 계산하기
8.3.2 문자열 출력하기
8.3.3 오류
8.3.4 예제: print() 함수
8.4 변수
8.4.1 값 저장하기
8.4.2 변수명 지정
8.4.3 변수 활용
8.4.4 사용자 입력
8.4.5 예제

CHAPTER 09 데이터 다루기
9.1 서론
9.2 연산
9.2.1 수식과 연산자
9.2.2 연산자 우선순위
9.2.3 예제
9.3 문자열
9.3.1 문자열이란
9.3.2 문자열 생성
9.3.3 문자열 연산
9.3.4 특수 문자열
9.3.5 예제
9.4 리스트
9.4.1 개요
9.4.2 리스트 생성과 참조
9.4.3 리스트 연산
9.4.4 예제: 친구들의 리스트 생성하기

CHAPTER 10 기초 프로그래밍 논리
10.1 서론
10.2 조건문
10.2.1 선택 구조
10.2.2 if 문
10.2.3 if-else 문
10.2.4 중첩
10.2.5 예제
10.3 반복문
10.3.1 반복 구조
10.3.2 for 문
10.3.3 while 문
10.3.4 예제

CHAPTER 11 비슷한 기능 모으기
11.1 정의
11.2 함수 작성 및 호출
11.3 값 전달과 반환
11.4 변수의 범위
11.5 예제

CHAPTER 12 파일 입출력
12.1 필요성
12.2 파일에서 데이터 읽기
12.3 파일에 데이터 쓰기
12.4 CSV 파일 처리하기
12.5 예제

CHAPTER 13 그림 그리기
13.1 터틀 그래픽
13.2 필로우 라이브러리
13.3 예제: 스파이럴 그리기

CHAPTER 14 넘파이 활용하기
14.1 넘파이 배열
14.2 넘파이 배열 연산
14.3 인덱싱과 슬라이싱
14.4 난수 생성하기
14.5 통계치 계산하기

CHAPTER 15 기계학습 활용하기
15.1 정의
15.2 종류
15.3 사례: 회귀분석
15.4 실습

CHAPTER 16 Pandas 활용하기
16.1 엑셀보다 빠른 일처리는 판다스로
16.2 CSV라고 들어봤니
16.3 CSV에서 원하는 데이터를 뽑아 보자
16.4 판다스의 데이터 구조: 시리즈와 데이터프레임
16.5 판다스로 데이터 파일을 읽기
16.6 열을 기준으로 데이터 선택하기
16.7 슬라이싱으로 행 선택하기
16.8 데이터를 간편하게 분석할 수 있는 기능이 있다
16.9 연도와 월, 일을 다루는 DatetimeIndex와 그룹핑
16.10 데이터를 특정한 값에 기반하여 묶는 기능: 그룹핑
16.11 조건에 맞게 골라내자: 필터링
16.12 빠진 데이터를 깨끗하게 메워 보자
16.13 데이터 구조를 변경해 보자
16.14 데이터베이스 join 방식의 데이터 병합 - merge

CHAPTER 17 Matplotlib 활용하기
17.1 서론
17.2 그래프 장식을 도와주는 기법들
17.3 다양한 그래프 시각화
17.4 한 화면에 여러 그래프 그리기: subplots()
17.5 예제