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한빛출판네트워크

우아한 사이파이

수학, 과학, 엔지니어링을 위한 파이썬 데이터 분석 라이브러리 SciPy

한빛미디어

집필서

판매중

  • 저자 : 스테판 판데르발트 , 해리엇 대시나우
  • 번역 : 최길우
  • 출간 : 2018-06-01
  • 페이지 : 304 쪽
  • ISBN : 9791162240748
  • 물류코드 :10074
초급 초중급 중급 중고급 고급
3.7점 (3명)
좋아요 : 0

사이파이를 활용해서 수치 계산과 데이터 분석 및 예측하기

사이파이는 통계, 신호 처리, 이미지 처리 및 함수 최적화에 사용되는 파이썬 데이터 과학 핵심 라이브러리다. 이 책은 파이썬을 사용하는 과학자를 대상으로 사이파이의 기본 사용법과 관련 라이브러리를 다룰 뿐만 아니라 실제 현업에서 사용하는 읽기 쉬운 우아한 코드를 제공한다. 유전자 발현 분석, 생존율・사망률 예측, 이미지 분석・필터링・등록, 실전 레이더 전파 데이터 분석・정보 변형, 스트리밍 데이터셋 처리 문제를 사이파이, 넘파이, 팬더스, 사이킷-이미지 등으로 해결한다. 

 

이 책의 주목표는 독자가 넘파이와 사이파이 라이브러리를 효율적으로 다루는 것이다. 사이파이 라이브러리를 사용하여 효율적으로 과학적 문제를 분석하면서, 우아한 코드를 작성하는 노력이 가치 있다는 느낌이 들길 바란다.

 

상세이미지733.jpg

 

저자

스테판 판데르발트

캘리포니아 버클리 대학교 데이터과학연구소 조교 연구원이다. 남아프리카공화국 스텔렌보스 대학교 응용수학 수석 강사다. 10년 이상 오픈 소스 과학 소프트웨어 개발에 참여해왔고, 워크숍과 콘퍼런스에서 파이썬을 가르치는 것을 좋아한다. 사이킷-이미지(scikit-image) 창시자이고, 넘파이, 사이파이, cesium-ml의 컨트리뷰터다.

저자

해리엇 대시나우

생물정보학자로서 머독 칠드런스 리서치, 멜버른 대학교 생화학과, 빅토리안 생명 과학 컴퓨터 기관(VLSCI)에서 근무했다. 맬버른 대학교에서 심리학 학사, 유전학 및 생화학 학사, 생물정보학 석사를 취득했고 현재는 박사 과정을 밟고 있다. 유전체학, 소프트웨어 카펜트리, 파이썬, R, 유닉스, 깃 버전 관리 같은 분야에서 IT 스킬 워크숍을 조직하고 가르친다.

역자

최길우

컴퓨터학부 학사를 졸업하고, 소프트웨어 마에스트로 3기 과정 중 수면실에서 약 1년 동안 미래를 고민했다. 현재는 클라우드 업계에서 솔루션즈 아키텍트로 근무 중이다. 번역서로는 『Head First C# 3판』(한빛미디어, 2015)과 『처음 시작하는 파이썬』(한빛미디어, 2015)이 있다.

 

CHAPTER 0 들어가며

0.1 왜 ‘사이파이’인가? 

0.2 사이파이 생태계 

0.3 대혼란 : 파이썬 2 vs 파이썬 3 

0.4 사이파이 생태계와 커뮤니티 

0.5 도움받기 

0.6 파이썬 설치하기 

0.7 사이파이의 세계로 

 

CHAPTER 1 우아한 넘파이 : 파이썬 과학 기초

1.1 유전자 발현 데이터 

1.2 넘파이 N차원 배열 

__1.2.1 왜 파이썬 리스트 대신 ndarray를 사용할까? 

__1.2.2 벡터화 

__1.2.3 브로드캐스팅 

1.3 유전자 발현 데이터셋 

__1.3.1 팬더스로 데이터 읽기 

1.4 정규화 

__1.4.1 샘플 간 비교 

__1.4.2 샘플 간 공간 크기 정규화 

__1.4.3 유전자 간 비교 

__1.4.4 샘플과 유전자의 정규화 : RPKM 

1.5 정리 

 

CHAPTER 2 넘파이와 사이파이의 분위수 정규화

2.1 데이터 가져오기 

2.2 개체 간 유전자 발현 분포의 차이 

2.3 이중 군집화 

2.4 군집 시각화 

2.5 생존율 예측 

__2.5.1 추가 작업 : TCGA의 환자 군집 사용하기 

__2.5.2 추가 작업 : TCGA 군집 재현하기 

 

CHAPTER 3 이미지 지역망 : ndimage

3.1 이미지는 넘파이 배열일 뿐이다 

__3.1.1 연습문제 : 격자 오버레이 추가 

3.2 신호 처리 필터 

3.3 이미지 필터링(2차원 필터) 

3.4 제네릭 필터 : 근접값의 임의 함수 

__3.4.1 연습문제 : 콘웨이의 생명 게임 

__3.4.2 연습문제 : 소벨 필터 코드 리팩토링 

3.5 그래프와 NetworkX 라이브러리 

__3.5.1 연습문제 : 사이파이 곡선 맞춤 

3.6 지역 근접 그래프 

3.7 우아한 ndimage : 지역 근접 그래프에서 호랑이 추출하기 

3.8 평균 색상 분할 

 

CHAPTER 4 주파수와 고속 푸리에 변환

4.1 주파수 

4.2 새소리 스펙트로그램 

4.3 푸리에 변환 역사 

4.4 푸리에 변환 구현 

4.5 이산 푸리에 변환 길이 선택하기 

4.6 기타 이산 푸리에 변환 개념 

__4.6.1 주파수와 순서 

__4.6.2 윈도윙 

4.7 실전 레이더 데이터 분석 

__4.7.1 주파수 영역의 신호 속성 

__4.7.2 윈도우 적용하기 

__4.7.3 레이더 이미지 

__4.7.4 기타 고속 푸리에 변환 응용 

__4.7.5 기타 참고 자료 

__4.7.6 연습문제 : 이미지 합성곱 

 

CHAPTER 5 희소행렬과 혼동행렬

5.1 혼동행렬 

__5.1.1 연습문제 : 혼동행렬의 계산 복잡성 

__5.1.2 연습문제 : 혼동행렬을 계산하는 대체 알고리즘 

__5.1.3 연습문제 : 다중 혼동행렬 계산 

5.2 scipy.sparse 데이터 형식 

__5.2.1 COO 형식 

__5.2.2 연습문제 : COO 형식 표현 

__5.2.3 CSR 형식 

5.3 희소행렬 애플리케이션 : 이미지 변환 

__5.3.1 연습문제 : 이미지 회전 

5.4 (다시) 혼동행렬 

__5.4.1 연습문제 : 메모리 사용량 줄이기 

5.5 분할과 혼동행렬 

5.6 정보 이론 요약 

__5.6.1 연습문제 : 조건부 엔트로피 계산 

5.7 분할의 정보 이론 : 정보 변형 

5.8 희소행렬을 위한 넘파이 배열 

5.9 정보 변형 사용하기 

 

CHAPTER 6 사이파이 선형대수학

6.1 선형대수학 기초 

6.2 그래프의 라플라시안 행렬 

__6.2.1 연습문제 : 회전 행렬 

6.3 뇌 데이터와 라플라시안 

__6.3.1 연습문제 : 유사도 보기 

__6.3.2 도전 과제 : 희소행렬과 선형대수학 

6.4 페이지랭크 알고리즘 : 평판과 중요도를 위한 선형대수학 

__6.4.1 연습문제 : 댕글링(Dangling) 노드 처리 

__6.4.2 연습문제 : 함수 비교 

6.5 마치며 

 

CHAPTER 7 사이파이 함수 최적화

7.1 사이파이 최적화 모듈 : scipy.optimize 

__7.1.1 예제 : 이미지 이동 최적화 계산 

7.2 이미지 등록 최적화 

7.3 국소 최저치 피하기와 배싱 호핑 

__7.3.1 연습문제 : 정렬 함수 수정 

7.4 무엇이 최선인가? : 적합한 목적함수 선택 

 

CHAPTER 8 빅데이터와 Toolz 라이브러리

8.1 스트리밍과 yield 

8.2 Toolz 스트리밍 라이브러리 소개 

8.3 k-mer 계산과 오류 수정 

8.4 커링 : 스트리밍의 묘미 

8.5 k-mer 계산 계속하기

__8.5.1 연습문제 : 스트리밍 데이터와 PCA 

8.6 게놈의 마르코프 모델 

__8.6.1 연습문제 : 온라인 압축풀기 

 

에필로그 

부록 : 연습문제 정답 

★ 왜 ‘사이파이’인가?

넘파이와 사이파이 라이브러리는 파이썬 과학 생태계의 핵심이다. 사이파이 소프트웨어 라이러리는 통계, 신호 처리, 이미지 처리 및 함수 최적화와 같은 과학 데이터 처리에 사용하는 일련의 함수를 제공한다. 사이파이는 파이썬 숫자 배열 계산 라이브러리인 넘파이를 기반으로 한다. 지난 몇 년 동안 넘파이와 사이파이 기반 앱과 라이브러리 생태계는 천문학, 생물학, 기상학 및 기후 과학, 재료 과학 등 다양한 분야에 걸쳐 급격히 성장해왔다.

 

★ 이 책에서 다루는 수학, 과학, 엔지니어링 주요 패키지 소개

- 사이파이(SciPy) : 신호의 처리, 통합 및 최적화, 그리고 통계와 같은 분야에 사용되는 효율적인 수치 알고리즘의 모음이다. 사용자 친화적인 인터페이스를 제공한다.

- 넘파이(NumPy) : 파이썬에서 기초 과학을 다루는 넘파이는 효율적인 수치 배열과 선형대수, 난수 및 푸리에 변환을 포함한 광범위한 수치 계산을 제공한다. 넘파이의 가장 강력한 기능은 N 차원 배열(ndarry)이다. 이러한 자료 구조는 숫자를 효율적으로 저장하고, 다차원의 그리드(grid )를 정의한다.

- 맷플롯립(Matplotlib) : 2차원 및 기본적인 3차원 그래프를 그리는 강력한 패키지다. 

- 아이파이썬(IPython) : 데이터와 테스트 로직을 적용하여 그 결과를 쉽고 빠르게 얻을 수 있는 파이썬의 대화식 인터프리터 인터페이스다.

- 주피터 노트북(Jupyter notebook) : 브라우저에서 코드, 텍스트, 수식 및 대화식 위젯을 결합한 풍부한 문서를 만들 수 있다. 실제로 이 책에서 사용하는 코드를 주피터 노트북으로 변환하여 실행했다(이 책의 모든 예제가 올바르게 작동한다). 주피턴는 아이파이썬의 확장으로 시작했지만, 현재는 사이썬(Cython), 줄리아(Julia), R, 옥타브(Octave), 배시(Bash), 펄(Perl ), 루비(Ruby)를 비롯한 여러 언어를 지원한다.

- 팬더스(pandas) : 사용하기 쉬운 패키지 형태로 칼럼 형식의 자료 구조를 빠르게 제공한다. 특히 테이블 혹은 관계형 데이터베이스와 같이 레이블이 있는 데이터셋을 처리하고, 시계열(time series ) 데이터와 슬라이딩 윈도우(sliding window)를 관리하는 데 적합하다. 또한, 데이터 파싱, 정리, 수집하고, 그래프를 그리는 데 편리한 데이터 도구를 제공한다.

- 사이킷-런(scikit-learn) : 머신러닝 알고리즘용 통합 인터페이스를 제공한다.

- 사이킷-이미지(scikit-image) : 사이파이 생태계와 완벽하게 통합하는 이미지 분석 도구를 제공한다.

 

★ 주요 내용

 - 과학 계산에 활용되는 자료구조 넘파이 배열 사용하기

 - 분위수 정규화를 사용하여 측정값이 특정 분포에 맞는지 확인하기

 - 시간 또는 공간 데이터를 주파수 도메인 데이터로 고속 푸리에 변환하기

 - 사이파이 희소 모듈로 이미지 분할화와 희소행렬 문제 해결하기

 - 사이파이 패키지를 사용하여 선형대수학 다루기

 - 사이파이의 최적화 모듈로 이미지를 정렬하고 등록하기

 - 파이썬 데이터 스트리밍 요소와 Toolz 라이브러리로 대규모 데이터셋 처리하기

  • "우아한 사이파이"라니. IT 관련 책 이름 치고는 뭔가 어색해보였습니다. 번역 과정에서의 과욕이 아닌가 싶었는데, 원서 제목 자체가 "Elegant SciPy"입니다. 저자는 서문에서 왜 "우아한"인가를 설명해주고 있습니다.

     

    A good piece of code just feels right. When you look at it, its intent is clear, it is often concise (but not so concise as to be obscure), and it is efficient at executing the task at hand. For the authors, the joy of analyzing elegant code lies in the lessons hidden within, and the way it inspires us to be creative in how we approach new coding problems.

    번역은 다음과 같습니다.

     

    훌륭한 코드는 마음을 편하게 한다. 의도가 명확하고 간결하며 효율적이다. 우아한 코드를 분석하는 일은 즐거울 뿐 아니라 내공까지 쌓인다. 그리고 새로운 코딩 문제에 창의적으로 접근하는데 영감을 준다.

    저자의 생각은 이런 겁니다. 이미 파이썬, 넘파이, 사이파이를 설명하는 콘텐츠는 차고 넘쳐납니다. 저자가 이 책을 쓰지 않더라도 사이파이를 공부할 수 있는 공간은 쉽게 찾을 수 있습니다. 커뮤니티를 기반으로 성장하고 있기 때문에 그렇겠지요. 하지만 저자는 그냥 매뉴얼대로 뭔가를 사용하는 방식이 전파되는 것을 원하지 않습니다. 뭔가 완벽함을 추구하는 아름다움을 코드에서 만나기를 바라는 것이라고 합니다. 그렇기 때문에 우아한이라는 단어가 이 책에서 중요한 자리를 차지하고 있습니다.

     

    * 배달의 민족으로 알려진 "우아한 형제들" 회사명에도 Elegant 라는 의미가 담겨져있다고 합니다. 코드에서도 우아한~을 찾고 있는지는 모르겠네요.

    https://estimastory.com/2013/05/31/woowa/

     

    이 책의 원본은 깃허브에 공개되어있다고 합니다. 영어에 익숙하다면 책을 구입하지 않고 깃허브에 있는 자료를 받아보아도 되겠네~ 라고 생각했는데, 깃허브에 공개된 콘텐츠와 책은 좀 다릅니다. 깃허브에 올려진 내용은 편집되지 않은 상태의 거친 콘텐츠입니다. 아마 텍스트 교정이나 이미지 편집을 전혀 하지 않은 상태가 아닌가 싶습니다.

     

    예를 들어 1장에서 분자생물학을 설명하는 이미지가 등장하는데 깃허브에는 이런 그림이 있구요.

    download.png

    https://github.com/elegant-scipy/elegant-scipy/blob/master/markdown/ch1.markdown

     

    같은 그림이 사파리 온라인(오라일리 이북 사이트)에서는 이런 그림으로 바뀌었습니다. 사파리 온라인에서는 1장을 미리보기할 수 있어서 확인해볼 수 있었습니다. 번역서에서는 아래 그림을 번역해서 제공하고 있습니다. 뭐 원본 이미지도 나름 매력있습니다. 다만 글씨를 못알아볼 수도 있고, 내용을 모르면 그림 자체를 이해하기 힘들수도 있습니다. 

     

    download (1).png

    https://www.safaribooksonline.com/library/view/elegant-scipy/9781491922927/ch01.html

     

    번역서에서는 코드 내 주석 부분을 다 번역해놓아서~ 살짝 애매한 부분이 있습니다. 이게 주석인지 코드의 일부인지가 잘 보이지 않습니다. 물론 실제 코드에서는 코드 하일라이트 처리를 해주기 때문에 명확하게 이 부분이 주석이라는 것을 알 수 있지만 책에서는 그런 부분이 잘 드러나지 않습니다. 물론 대부분의 경우 책을 보고 코드를 입력하는 일은 없을테니깐 큰 문제는 아닙니다.

     

    저자 또는 역자가 올려놓은 코드를 확인하고 테스트해볼 수 있습니다. 역자가 검증한 코드가 좀 더 최신이라고 할 수 있으니 역자의 코드를 참고하는 것이 더 좋겠네요.

    https://github.com/AstinCHOI/elegant-scipy

     

    첫 번째 챕터가 너무 어려운 주제라 난감할 수 있습니다. 코드는 둘째치고 내용 자체를 이해하기가 쉽지 않습니다. 역자도 깃허브에 그런 고충을 올려놓았더군요. 이게 순서가 있는것이 아니라서 첫 챕터가 어렵다면 다음 챕터부터 시작해도 괜찮습니다. 이미지 처리 같은 것은 그나마 어떤 일을 하려는 것인지는 이해할 수 있으니깐요.

     

  •  요근래 나는 조직이 변경되었다. 예전의 나를 소개할때는 통신 소프트웨어 엔지니어라고 소개되었는데, 이제는 하는 업무가 딥러닝/강화학습 적용쪽으로 변경되었다. 그러면서 개발환경도 이전의 C언어로 짜던 것이 이제는 Python으로 외부 라이브러리도 내 입맛대로 가져다쓰고 개발하고 있다. 아무래도 딥러닝/강화학습을 하려다보니 주어진 dataset을 처리할 기회가 많아지고, 이를 다룰 패키지인 numpy나 pandas, matplotlib에 대한 활용 케이스가 많아졌다. 특히 요근래에는 시각화 관련해서 공부도 좀 하고 있었다. (찾아보니까 보통 matplotlib을 쓰긴 하지만, 사용자에 따라서는 seaborn을 사용하기도 하고, bokeh 같은 걸 쓰기도 한다. 좀더 찾아보니까 시각화 라이브러리인 d3.js를 활용한 케이스도 많은거 같다..)

     사실 집에 예전 리뷰를 한다고 받았었던 "파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석"(한빛 미디어) 책이 이런 데이터 처리와 관련해서 잘 설명되어 있다. 흔히 numpy, pandas, matplotlib 관련해서 처음 입문하는 사람한테는 간단하게 응용해볼 수 예제와 설명들이 들어있는 책이고, 무엇보다 두껍다. 그런데 인터넷을 통해서 많이 샘플 코드를 찾아보고, 좀 현업에 응용해보고자 하는 사람이라면 그 책으로는 갈증을 해소하기에 조금 부족할 것이다. 그래서 현업에 좀 응용해보려면 혼자서 고민을 해봐야 되는 측면이 있다. 지금 소개할 책이 어쩌면 그런 책일 듯하다.

    우선 Scipy를 모르는 사람에게 잠깐 소개하자면 Scipy는 Open source 형태로 개발되고 있는 수학/과학 연산을 위한 패키지 set이다. 조금 두루뭉실하지만, 아마 데이터처리를 공부하거나, 현업에서 활용하는 사람이라면 이미 이 scipy를 다 쓰고 있다. 앞에서도 소개한 numpy, pandas, matplotlib들이 모두 이 scipy 패키지에 포함되서 유지/관리되며, 배포되고 있다. 참고로 scipy 구성 요소는 다음과 같이 되어 있다.

     - numpy : 고차원 배열 데이터 연산을 위한 패키지
     - pandas : 다량의 데이터를 처리하기 위한 구조 및 처리
     - matplotlib : 시각화 패키지
     - IPython : Interactive console 제공 (유저에게 데이터 처리를 할 수 있는 여지를 부여함)
     - Sympy : Symbolic 수학 연산 
     - Scipy : 과학/수학 관련 연산에 필요한 기능 제공

     그래서 책 제목에도 표현되어 있다시피 Scipy내 API들을 활용해서 다양한 예제를 다루는 책이다. (사실 scipy라고 명시는 되어 있지만, 예제를 살펴보면 sklearn 같은 다른 패키지를 활용한 예제들도 있다.)

     이 책의 특징이라고 한다면, 무엇보다 책 내에서 언급되고 있는 예제들의 주제나 수준이 여타 데이터처리 책들에 비하면 좀 생소하다는 점이다. 아마 저자의 전공 주제가 책에도 영향을 미쳤겠지만, 책 처음부터 나오는 예제가 DNA 처리와 관련된 내용이다.

     처음에는 내가 책을 잘못 선택한 건 줄 알았다. 아무래도 컴퓨터 서적이다보니 뭔가 다른 주제를 다루더라도, 통계적 이해를 돕기위한 주제로 특이할 줄 알았는데, 책의 첫장부터 DNA내 염기서열의 분석을 어떤 방식으로 하는지에 대해서 설명한다. 좀 의아할 수 있는데, 이 책의 진행방식이 이런 거였다. 처음에 해당 분야에서 답을 구하는 방식에 대해서 언급하고, 그걸 scipy 패키지를 활용해서 해결하기 위한 방안을 소개하는 서술 구조로 되어 있는 것이다. 갑자기 DNA니, 염기서열이니 하는 말이 나와서 생뚱맞을 수도 있는데, 어쩌면 scipy를 "잘" 활용하는 방법을 설명하는 방법으로 좋은 접근이었던 것 같다. (사실 생뚱맞았다는 말이 나와서 그런데, 개인적으로 데이터 처리를 하는 입장에서도 해당 분야에 대한 어느정도의 domain knowledge가 필요한거 같다. 아무래도 그런 기반지식이 조금 갖춰져야 뭔가 처리를 하고 딥러닝이나 강화학습를 미지의 분야에 적용하고자 할때도 그만한 성과가 나오기 때문이다. 기반지식없이는 잘못된 결과가 나와도 이게 잘못된건지, 아니면 뭐가 부족한 건지를 파악하기가 매우 어렵다..) 

     그 외에도 좀 특이한 예제를 소개하자면 음성 데이터를 Fast Fourier Transform과 같은 후처리를 하는 과정에 대해서도 소개되어 있는데, 사실 나도 이런 음성처리 같은건 matlab에서 강점을 가지고 있었던 걸로 알았다. 그런데 이렇게 scipy내의 패키지를 활요해서 음성을 추출하고, 결과를 시각화하는 작업까지 할수 있는 것을 보니, 좀 신기하다는 생각이 들었다. 몰랐던 기능을 상기시켜주는 내용이랄까.. 

     그런데 읽다보니 기타 데이터 분석 책과 비교했을 때 조금 아쉬운 점들도 눈에 띄였다. 우선 이 책의 범주를 굳이 나누자면 데이터 분석 관련책이라기 보다는 데이터 분석을 할 때 Scipy를 어떻게 활용할 수 있을까를 알려주는 설명서 같은 느낌이 들었다. 그러다보니 책을 읽고 나서도 뭔가 지식을 알게됬다기 보다는 이런 상황에서 scipy관련 API는 뭘쓰면 되겠구나 라는 테크닉을 알려주는 책이란 느낌이 좀 강했다. 그리고 추가로 책의 상당 부분이 코드로 되어있고, 이에 대한 설명이 조금 부족하다.(의도된 건지는 모르겠지만, 초반 코드에는 line by line 별로 주석이 잘 달려있지만, 후반부 코드에는 주석없이 본문 내용으로 기능을 유추해야 한다.) 물론 숙련자라면 이 책만큼이나 원하는 기능을 생소한 예제를 통해서 숙지할 수 있을 기회를 얻을 수 있는 심플한 책이 될 수도 있겠지만, 자칫 의도된 바와 다르게 이책은 그냥 scipy 패키지의 codebook 정도라고 느낄 여지가 조금 있는 것 같다.

     그럼에도 이 책이 다른 데이터 분석 관련 책에 비해서 가지는 차별점은 앞에서 소개한 바와 같이 scipy를 활용하는 insight를 제공하는 거라고 생각한다. 뭔가 domain knowledge가 부족한 분야에서도 어떤 접근 방식이 필요하고, 그 방식을 실현하는데 scipy를 사용하는 방법을 묘사했다. 그래도 책의 내용이 다루는 주제 특성상 처음 scipy를 쓰는 사람보다는 어느정도 해당 패키지에 좀 익숙하고,그걸 좀 "우아"하게 써보고 싶은 사람한테는 조금이나마 도움이 될 책이지 않을까 싶다.

     참고:

     - 원서 github : https://github.com/elegant-scipy/elegant-scipy
     - binder : https://mybinder.org/v2/gh/elegant-scipy/notebooks/master?filepath=index.ipynb
     - 역자 github : https://github.com/AstinCHOI/elegant-scipy

    ( 참고로 위 github에 jupyter notebook으로 예제가 제공되기 때문에 해당 환경이 갖춰져있으면 책에 다뤄졌던 내용들을 바로 실습해볼 수 있다.)

     

     

    - 포스트에서 언급되는 "우아한 사이파이" 는 한빛미디어에서 지원을 받았으며, 이에 대한 개인적인 느낌을 작성한 것임을 알려드립니다. -

    출처: http://talkingaboutme.tistory.com/892 [자신에 대한 고찰]

  • 프로그래밍 공부를 위해서는

     

    같은 책을 여러번 보고

     

    자신의 프로그래밍 공부 노트를 만들어 보는 것이 좋습니다.

     

    우아한 사이파이는 파이썬 입문을 잘 마치고 볼 수 있는 좋은 책입니다.

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