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책소개
목차
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PART 01 Python 기초와 데이터 구조
SECTION 01 변수와 연산 SECTION 02 데이터 타입의 이해 01 Python의 데이터 타입 02 데이터 타입 변환하기 03 자료형별 메서드 요약 SECTION 03 NumPy와 벡터 01 NumPy 라이브러리 02 NumPy와 배열 03 NumPy 벡터 슬라이싱(Slicing) 04 NumPy 벡터 활용 연습문제 SECTION 04 NumPy 행렬과 배열 연습문제 SECTION 05 리스트 01 리스트(List) 02 리스트 심화 SECTION 06 함수 01 사용자 정의 함수 02 조건문과 반복문 03 함수와 환경 PART 02 데이터 처리 SECTION 01 Pandas 라이브러리 01 Pandas와 데이터 프레임 02 Pandas의 메서드 연습문제 SECTION 02 Pandas를 활용한 날짜, 문자열 처리 연습문제 SECTION 03 scikit-learn을 활용한 데이터 전처리 01 데이터 전처리 개요 02 결측치 처리 03 범주형 변수 처리 04 변수 변환 및 스케일링 05 차원 축소와 데이터 누수 방지 PART 03 머신러닝과 모델링 SECTION 01 scikit-learn을 활용한 모델 평가 & 파라미터 튜닝 SECTION 02 scikit-learn을 활용한 회귀 모델 적합 01 회귀 분석의 기본 02 회귀 분석 알고리즘 03 앙상블 학습 04 고급 회귀 기법(SVR, Support Vector Regression) 05 모범 답안 작성 예시 SECTION 03 scikit-learn을 활용한 분류 모델 적합 01 분류 모델 평가 및 지표 02 분류 알고리즘 03 앙상블 학습 04 고급 분류 기법(SVM, Support Vector Machine) 05 모범 답안 작성 예시 SECTION 04 scikit-learn을 활용한 군집분석 수행 01 군집분석 준비 02 군집분석 기법 PART 04 통계와 확률 SECTION 01 기초 통계 & 확률의 이해 01 표본 추출 02 통계적 용어 정리 03 확률 계산 과정의 이해 04 확률변수의 편리성 SECTION 02 확률분포 다루기 01 SciPy 라이브러리와 분포 함수 02 이산 확률분포 03 연속 확률분포 PART 05 통계적 추정과 검정 SECTION 01 통계적 추정과 가설 검정 01 구간 추정 02 통계적 검정 03 검정통계량 SECTION 02 t-검정과 분산 비교 01 t-검정의 자료형 02 t-검정의 종류 03 데이터 분석에서 t-검정 적용 04 Python에서 t-검정 수행 05 t-검정 종류에 따른 검정통계량 06 두 그룹의 분산이 같음을 체크하는 방법 SECTION 03 데이터가 분포를 따르는지 확인하는 방법 01 다섯 숫자 요약과 IQR 02 Quantile-Quantile plot 03 Shapiro-Wilk 검정 04 앤더슨-달링(Anderson-Darling) 검정 05 카이제곱 검정 SECTION 04 분산 분석 01 분산 분석(ANOVA, Analysis of Variance) 02 일원 분산 분석(One-way ANOVA) 03 가정 체크와 사후 검정 SECTION 05 비모수 검정 01 비모수 검정 02 비모수 분산 검정(Levene test) 03 1 표본 부호 검정(Sign test) PART 06 선형 모형 SECTION 01 선형 회귀 분석 01 상관계수(Correlation Coefficient) 02 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression) 03 모델 평가 04 예측 연습문제 SECTION 02 로지스틱 회귀 분석(Logistic Regression) 01 로지스틱 회귀 기본 개념 02 로지스틱 회귀계수 예측과 해석 03 로지스틱 회귀 분석 과정 연습문제 PART 07 최신 기출문제 기출문제 제9회(2024-11-30 시행) 기출문제 제8회(2024-06-22 시행) 기출문제 제7회(2023-12-02 시행) 기출문제 제6회(2023-06-24 시행) 기출문제 제5회(2022-12-03 시행) 기출문제 제4회(2022-06-25 시행) 기출문제 제3회(2021-12-04 시행) 기출문제 정답 & 해설 |
저자 소개2
슬기로운 통계생활
통계학을 전공하고, 유튜브 [슬기로운 통계생활] 채널을 운영하며 지식 크리에이터로 활동하고 있다. 여러 대학과 기업에서 데이터 분석, 응용통계, 머신러닝 강의를 진행해 왔으며, 온·오프라인을 넘나들며 학생들을 가르치고 있다. 현재 ‘슬기로운 통계생활’의 대표로서, 데이터분석전문가(ADP) 자격증 강의를 운영하며 데이터 분석 공부를 어려워하는 학습자들을 돕는 보람과 즐거움으로 사는 중이다.
통계학을 전공하고, 컨설팅 회사에서 데이터 분석가로 근무하며 제조 공정 개선 컨설팅을 수행했다. 지난 3년간 데이터분석전문가(ADP) 자격증 대비 머신러닝 강의를 운영하며 다수의 합격자를 배출했으며, 현재는 ‘슬기로운 통계생활’에서 데이터 분석 강사로 활동하고 있다.
품목정보
- 발행일
- 2025년 04월 11일
- 쪽수, 무게, 크기
- 576쪽 | 190*257*25mm
- ISBN13
- 9788931477191
출판사 리뷰
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- 기초 이론 → 연습문제 → 최신 기출문제로 이어지는 포인트 구성
데이터 분석 전문 채널 슬기로운통계생활이 집필과 감수에 참여하여 빅분기 시험의 바이블을 만들기 위해 노력하였습니다. 자칫 어렵게 느껴지고 방대한 양이 될 수 있는 실기 내용을 시험 분석을 통해 포인트를 강조하였고, 쉽고 알찬 구성으로 독자분들이 체계적으로 학습할 수 있도록 고민하며 책을 만들었습니다. - 파이썬 입문자도 할 수 있는 빅데이터 분석 실전 가이드 이 책에는 모든 실습 코드와 시험 대비 노하우가 담겨 있습니다. 직접 타이핑하며 학습하면, 입문자는 기초를 탄탄히 다지고, 중급자는 실력을 한층 더 업그레이드할 수 있습니다. 또한, 친절한 팁과 용어 해설을 포함하여 실기 내용을 명확하게 정리하였습니다. - 엄선하여 수록한 연습문제와 최신 기출문제 실제 출제된 기출문제를 복원하고 핵심 이론을 담은 연습문제를 수록하여 실전에 대비할 수 있도록 하였습니다. 이해하기 쉬운 설명과 예시를 통해 공부한 이론을 다시 확인하며 철저히 실전에 대비할 수 있습니다. - 데이터 분석 공부를 위한 슬기로운통계생활 연구소 statple.com/go/bae 데이터 분석과 통계를 공부하는 분들의 모든 고민! 슬통 연구소에서 해결하실 수 있습니다. 전문가들이 함께하는 질문답변과 무료 동영상, 추가 자료 등 독자분들께 제공되는 다양한 혜택들을 확인해보세요. |
