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모두의 데이터 과학 with 파이썬 (Loan 16 times)

Material type
단행본
Personal Author
Zinoviev, Dmitry 황준식, 역
Title Statement
모두의 데이터 과학 with 파이썬 / 드미트리 지노비에프 지음 ; 황준식 옮김
Publication, Distribution, etc
서울 :   길벗,   2017   (2018 2쇄)  
Physical Medium
292 p. : 천연색삽화 ; 24 cm
Varied Title
Data science essentials in Python : collect - organize - explore - predict - value
ISBN
9791160502152
General Note
부록: A. 더 읽어 보기, B. 별 1개짜리 연습문제 해답 보기, C. 실습 환경 설정하기  
Bibliography, Etc. Note
참고문헌(p. 287)과 색인수록
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No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 005.74 2017z4 Accession No. 121251689 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 2 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 005.74 2017z4 Accession No. 151337945 Availability Available Due Date Make a Reservation Service
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No. 1 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 005.74 2017z4 Accession No. 121251689 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
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Contents information

Book Introduction

데이터 과학의 개념을 알아보고, 데이터 과학에서 주로 사용하는 파이썬의 핵심 내용을 살펴보는 한편, HTML, CSV, JSON 파일, 수치형 및 테이블형 데이터를 Beautiful Soup, NLTK, NumPy, Pandas를 사용해 분석하고 그래프를 만들어 보면서 실제로 데이터를 어떻게 다루고 활용할 수 있는지 이해할 수 있다. 초보자와 비전공자가 배울 수 있게 최대한 전문 용어와 복잡한 수학을 사용하지 않고 설명해 이해를 돕는다.

빅데이터 시대, 왜 데이터 과학인가?
데이터를 분석해 의미를 찾는 것이 중요하다!


<모두의 데이터 과학 with 파이썬>은 초보자와 비전공자가 배울 수 있게 최대한 전문 용어와 복잡한 수학을 사용하지 않고 설명한다. 먼저 데이터 과학의 개념을 알아보고, 데이터 과학에서 주로 사용하는 파이썬의 핵심 내용을 살펴본다. 또한 HTML, CSV, JSON 파일, 수치형 및 테이블형 데이터를 Beautiful Soup, NLTK, NumPy, Pandas를 사용해 분석하고 그래프를 만들어 보면서 실제로 데이터를 어떻게 다루고 활용할 수 있는지 이해할 수 있다. 데이터 과학이 처음이라면 고민하지 말고 시작해 보자!

누구나 파이썬으로 데이터를 분석하고 시각화할 수 있다!
UNIT 1~12 | 데이터 과학의 개념과 파이썬 핵심 배우기

데이터 과학이 무엇인지 개념을 알아보고, 기본 문자열 함수, 자료구조, 카운터, 리스트, 정규 표현식, pickle과 같은 데이터 과학에서 주로 사용하는 파이썬 핵심도 배웁니다.

UNIT 13~40 | 다양한 데이터 다루기
HTML, CSV, JSON 파일 등의 텍스트를 Beautiful Soup, NLTK를 사용해 다루는 방법, NumPy를 사용해 수치형 데이터를 처리하는 방법, Pandas를 사용해 테이블형 데이터를 다루는 방법, NetworkX를 사용한 네트워크 분석을 다룹니다. MySQL(관계형 데이터베이스)과 MongoDB(비관계형 데이터베이스)와 같은 외부 데이터베이스를 사용하는 방법도 설명합니다.

UNIT 41~51 | 데이터 시각화와 확률 통계, 머신 러닝
pyplot, Pandas를 사용해 여러 가지 플롯을 그리고 꾸미는 방법을 설명합니다. 예측 분석, 확률 분포, 파이썬 통계 분석, K-평균 클러스터링으로 데이터 묶기, 랜덤 포레스트와 같은 색다른 주제도 간단히 살펴봅니다.


Information Provided By: : Aladin

Author Introduction

드미트리 지노비에프(지은이)

모스크바 국립 대학교에서 물리학 석사 학위를, 스토니브룩대학교에서 컴퓨터공학 박사 학위를 취득했다. 주요 연구 분야는 컴퓨터 시뮬레이션과 모델링, 네트워크 과학, 소셜 네트워크 분석, 디지털 인류학이다. 2001년부터 매사추세츠 보스턴에 위치한 서퍽대학교에서 학생들을 가르치고 있다.

황준식(옮긴이)

경영학과를 졸업한 후 뒤늦게 수학과 프로그래밍의 매력에 빠진 데이터 분석가로, 현재 넥슨코리아에서 데이터 분석가로 일하고 있다. 수학적인 모형으로 현상을 정의하고 의사결정에 대한 결과를 측정할 수 있는 데이터 과학에 큰 재미를 느끼고 있다. 최근에는 머신 러닝을 사용한 이상행동 탐지나 강화학습 분야에 관심을 기울이고 있다. 주위에서 발견하는 크고 작은 호기심을 데이터로 접근해보는 개인 블로그인 jsideas.net을 운영하고 있다.

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents

목차
추천사 = 3
지은이 머리말 = 4
옮긴이 머리말 = 5
이 책의 구성과 활용법 = 6
1장 데이터 과학이란? 
 UNIT 01 데이터 분석 과정 = 15
 UNIT 02 데이터 수집 파이프라인 = 17
 UNIT 03 보고서 구조 = 19
 해보자 = 20
2장 데이터 과학에서 파이썬의 핵심 알기 
 UNIT 04 기본 문자열 함수 이해하기 = 23
 UNIT 05 올바른 자료구조 선택하기 = 27
 UNIT 06 리스트 내포로 리스트 이해하기 = 29
 UNIT 07 카운터로 세기 = 31
 UNIT 08 파일 다루기 = 32
 UNIT 09 웹에 접근하기 = 34
 UNIT 10 정규 표현식으로 패턴 매칭하기 = 36
 UNIT 11 파일과 기타 스트링 다루기 = 42
 UNIT 12 pickle로 데이터 압축하기 = 43
 해보자 = 44
3장 텍스트 데이터 다루기 
 UNIT 13 HTML 파일 처리하기 = 47
 UNIT 14 CSV 파일 다루기 = 53
 UNIT 15 JSON 파일 읽기 = 56
 UNIT 16 자연어 처리하기 = 59
 해보자 = 67
4장 데이터베이스 다루기 
 UNIT 17 MySQL 데이터베이스 설정하기 = 71
 UNIT 18 MySQL 사용하기 : 명령줄 = 75
 UNIT 19 MySQL 사용하기 : pymysql = 81
 UNIT 20 문서 다루기 : MongoDB = 83
 해보자 = 88
5장 테이블형 수치 데이터 다루기 
 UNIT 21 배열 만들기 = 91
 UNIT 22 행열 전환과 형태 변형하기 = 95
 UNIT 23 인덱싱과 자르기 = 98
 UNIT 24 브로드캐스팅 = 101
 UNIT 25 유니버셜 함수 파헤치기 = 103
 UNIT 26 조건부 함수 이해하기 = 106
 UNIT 27 배열 집계와 정렬하기 = 108
 UNIT 28 배열을 셋처럼 다루기 = 110
 UNIT 29 배열 저장하고 읽기 = 112
 UNIT 30 합성 사인파 만들기 = 113
 해보자 = 116
6장 데이터 시리즈와 프레임 다루기 
 UNIT 31 Pandas 데이터 구조에 익숙해지기 = 121
 UNIT 32 데이터 모양 바꾸기 = 131
 UNIT 33 데이터 누락 다루기 = 140
 UNIT 34 데이터 합치기 = 144
 UNIT 35 데이터 정렬하기 = 151
 UNIT 36 데이터 변환하기 = 158
 UNIT 37 Pandas 파일 입출력 다루기 = 167
 해보자 = 172
7장 네트워크 데이터 다루기 
 UNIT 38 그래프 분해하기 = 177
 UNIT 39 네트워크 분석 순서 = 182
 UNIT 40 NetworkX 사용하기 = 183
 해보자 = 194
8장 플로팅하기 
 UNIT 41 pyplot으로 기본 플롯 그리기 = 199
 UNIT 42 다른 플롯 타입 알아보기 = 203
 UNIT 43 플롯 꾸미기 = 204
 UNIT 44 Pandas로 플롯 그리기 = 207
 해보자 = 210
9장 확률과 통계 
 UNIT 45 확률 분포 다시 보기 = 213
 UNIT 46 통계 방법론 다시 보기 = 216
 UNIT 47 파이썬으로 통계 분석하기 = 219
 해보자 = 225
10장 머신 러닝 
 UNIT 48 예측 실험 디자인하기 = 229
 UNIT 49 회귀 직선 적합하기 = 232
 UNIT 50 K-평균 클러스터링으로 데이터 묶기 = 239
 UNIT 51 랜덤 포레스트에서 살아남기 = 243
 해보자 = 246
부록
 부록A 더 읽어 보기 = 250
 부록B 별 1개짜리 연습문제 해답 보기 = 252
 부록C 실습 환경 설정하기 = 264
참고문헌 = 287
찾아보기 = 288

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