부산대학교 전자책도서관

책소개

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!

저자소개

저자 : 드미트리 지노비에프
저자 : 드미트리 지노비에프
저자 드미트리 지노비에프는 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.

역자 : 황준식
역자 황준식은 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.

1장 데이터 과학이란?
UNIT 01  데이터 분석 과정
UNIT 02  데이터 수집 파이프라인
UNIT 03  보고서 구조
해보자

2장 데이터 과학에서 파이썬의 핵심 알기
UNIT  04  기본 문자열 함수 이해하기
UNIT  05  올바른 자료구조 선택하기
UNIT  06  리스트 내포로 리스트 이해하기
UNIT  07  카운터로 세기
UNIT  08  파일 다루기
UNIT  09  웹에 접근하기
UNIT  10  정규 표현식으로 패턴 매칭하기
UNIT  11  파일과 기타 스트링 다루기
UNIT  12  pickle로 데이터 압축하기
해보자

3장 텍스트 데이터 다루기
UNIT  13  HTML 파일 처리하기
UNIT  14  CSV 파일 다루기
UNIT  15  JSON 파일 읽기
UNIT  16  자연어 처리하기
해보자

4장 데이터베이스 다루기
UNIT  17  MySQL 데이터베이스 설정하기
UNIT  18  MySQL 사용하기 : 명령줄
UNIT  19  MySQL 사용하기 : pymysql
UNIT  20  문서 다루기 : MongoDB
해보자

5장 테이블형 수치 데이터 다루기
UNIT  21  배열 만들기
UNIT  22  행열 전환과 형태 변형하기
UNIT  23  인덱싱과 자르기
UNIT  24  브로드캐스팅
UNIT  25  유니버셜 함수 파헤치기
UNIT  26  조건부 함수 이해하기
UNIT  27  배열 집계와 정렬하기
UNIT  28  배열을 셋처럼 다루기
UNIT  29  배열 저장하고 읽기
UNIT  30  합성 사인파 만들기
해보자

6장 데이터 시리즈와 프레임 다루기
UNIT  31  Pandas 데이터 구조에 익숙해지기
UNIT  32  데이터 모양 바꾸기
UNIT  33  데이터 누락 다루기
UNIT  34  데이터 합치기
UNIT  35  데이터 정렬하기
UNIT  36  데이터 변환하기
UNIT  37  Pandas 파일 입출력 다루기
해보자

7장 네트워크 데이터 다루기
UNIT  38  그래프 분해하기
UNIT  39  네트워크 분석 순서
UNIT  40  NetworkX 사용하기
해보자

8장 플로팅하기
UNIT  41  pyplot으로 기본 플롯 그리기
UNIT  42  다른 플롯 타입 알아보기
UNIT  43  플롯 꾸미기
UNIT  44  Pandas로 플롯 그리기
해보자

9장 확률과 통계
UNIT  45  확률 분포 다시 보기
UNIT  46  통계 방법론 다시 보기
UNIT  47  파이썬으로 통계 분석하기
해보자

10장 머신 러닝
UNIT  48  예측 실험 디자인하기
UNIT  49  회귀 직선 적합하기
UNIT  50  K-평균 클러스터링으로 데이터 묶기
UNIT  51  랜덤 포레스트에서 살아남기
해보자

부록 A  더 읽어 보기
부록 B  별 1개짜리 연습문제 해답 보기
부록 C  실습 환경 설정하기
참고문헌

책소개

저자소개

목차