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빅데이터 시대, 데이터 과학자가 되고 싶다면!
빅데이터 분석을 주목하면서 데이터 분석에 관한 관심이 높아졌다. 그리고 이런 데이터 분석에 많이 사용하는 언어로 R과 파이썬이 있다. 이 두 언어는 데이터 분석을 위한 다양한 도구가 있고, 일반 개발 언어보다 접근하기 쉬우며 시각화하기 쉽다는 특징을 가졌다. 특히 파이썬은 고수준 언어(high-level language)인 파이썬은 읽기 쉬운 문법으로 되어 있으면서 매우 유연하여, 배우고 사용하기에 더 없이 좋은 언어다. 이 책은 데이터/수치 분석을 위한 파이썬 라이브러리인 SciPy와 NumPy를 빠른 시간 내에 익힐 수 있게 해준다. 앞으로 출간될
, 와 함께 데이터 사이언스 시리즈의 하나다.
대상 독자
수치 분석과 고급 데이터 분석의 필수, SciPy와 NumPy!
이 책은 파이썬에 대한 기본 지식 또는 그 이상을 갖고 있는 사람들을 대상으로 한다. SciPy와 NumPy가 고급 기능을 제공하지만, 사용 자체는 간단해 초보 파이썬 프로그래머도 따라할 수 있다.
이 책은 SciPy와 NumPy의 기본적인 내용을 예제와 함께 다룬다. 첫 장은 SciPy와 NumPy 패키지가 무엇인지 살펴보고, 컴퓨터에 설치하는 법과 사용하는 법을 알아본다. 2장에서는 배열 생성부터 시작해 NumPy의 기본 내용을 다룬다. 3장은 책의 대부분을 차지하는데 여기서는 방대한 SciPy의 내용 중 일부를 다룬다(적분, 최적화, 보간법 등의 예제와 함께). 4장에서는 잘 알려진 scikit 패키지인 scikit-image와scikit-learn 두 개를 살펴본다. 이 패키지들은 실제 문제들에 당장 적용할 수 있는 고급 기능을 제공한다. 5장 맺음말에는 책에서 다룬 내용 이상의 문제들을 다루기 위해 어떻게 해야 하는지에 대한 제언을 제공한다.
1장 들어가며
1.1 왜 SciPy와 NumPy를 사용하는가?
1.2 SciPy와 NumPy 설치하기
1.3 SciPy와 NumPy 사용하기
1.4 소스 코드
2장 NumPy
2.1 NumPy 배열
2.2 불 명령문과 NumPy 행렬
2.3 읽기와 쓰기
2.4 수학 연산
3장 SciPy
3.1 최적화
3.2 보간법
3.3 적분
3.4 통계
3.5 공간 및 군집분석
3.6 신호 및 이미지 처리
3.7 희소 행렬
3.8 여러 종류의 파일을 읽고 쓰기
4장 SciPy보다 많은 기능을 제공하는 SciKit
4.1 Scikit-Image
4.2 Scikit-Learn
5장 맺음말
5.1 요약
5.2 이 책을 읽고 난 후에 할일
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