파이썬 멘토에게 배우는 생생한 데이터 분석 기술!

어려운 통계 수학 공식이나 복잡한 분석 모형 없이 데이터 전처리와 데이터 시각화를 중점적으로 다룹니다. 생활 속에서 쉽게 만날 수 있는 문제를 정의하고, 이를 해결하기 위해 필요한 라이브러리와 함수의 사용법을 살펴본 후 데이터를 시각화합니다. 데이터 분석이 어려웠던 독자와 데이터 분석의 기초 개념을 잡고 싶은 독자에게 이 책을 추천합니다. 

※ 본 도서는 대학 강의용 교재로 개발되었으므로 연습문제 해답은 제공하지 않습니다.

어떤 독자를 위한 책인가?

• 데이터 분석에 호기심과 관심은 있으나 무엇을 어떻게 시작해야 할지 아직 갈피를 잡지 못한 독자
• 복잡한 알고리즘과 수식은 배제하고 데이터 분석의 개념을 이해하고 싶은 독자
• 생활 속에서 접하는 문제를 해결하기 위해 데이터 분석 프로젝트를 해보고 싶은 독자

이 책의 특징

① 데이터 분석을 위한 사전 준비를 합니다.

데이터 분석을 위한 아나콘다를 설치하고 데이터 분석에 필요한 파이썬의 핵심 문법을 빠르게 살펴봅니다.

② 생활 속 예제로 데이터 분석 프로젝트를 진행합니다.

하와이-한국의 코로나 바이러스 감염자 비교 분석, 주식 시세 현황과 미래 예측 등 실생활 예제를 프로젝트로 진행합니다. 수식과 어려운 알고리즘을 최대한 배제했기 때문에 프로젝트를 따라하다 보면 자연스럽게 데이터 분석을 익힐 수 있습니다.

③ 데이터 분석의 큰 그림을 그려줍니다.

데이터 분석의 유형과 인공지능, 기계 학습, 딥러닝의 개념 이론을 담았습니다. 데이터 분석의 큰 그림을 그리고, 데이터 분석가가 갖춰야 할 역량도 함께 살펴봅니다. 

④ 저자 직강 동영상 강의 무료 제공

https://www.youtube.com/pythonmento

현직 데이터 분석가인 『생활 속 예제로 배우는 생생 데이터 분석』 저자의 동영상 강의를 제공합니다! 실습을 따라하다 궁금한 점이 생길 때 저자에게 직접 질문해보세요!

Chapter 01 데이터 분석 준비하기

_01 파이썬: 데이터 분석의 최강자

_02 아나콘다: 한번에 끝내는 설치

_03 주피터 노트북: 데이터 분석 최고의 도구

[요약/연습문제]

Chapter 02 데이터 분석을 위한 파이썬 문법

_01 변수와 데이터 타입 기본

_02 시퀀스 타입과 객체 개념

_03 딕셔너리와 세트 타입

_04 데이터 분석용 라이브러리

[직접 풀어보기]

[요약/연습문제]

Chapter 03 코로나 바이러스 감염 현황 분석1

_01 프로젝트 개요

_02 데이터 수집

_03 데이터 정제 및 가공

_04 데이터 시각화

[직접 풀어보기]

[요약/연습문제]

Chapter 04 코로나 바이러스 감염 현황 분석2

_01 프로젝트 개요

_02 데이터 수집

_03 데이터 정제 및 가공

_04 데이터 시각화

[직접 풀어보기]

[요약/연습문제]

Chapter 05 전 세계 개발자 현황 분석

_01 프로젝트 개요

_02 데이터 수집

_03 데이터 정제 및 가공

_04 데이터 시각화

[직접 풀어보기]

[요약/연습문제]

Chapter 06 서울 지하철 승/하차 현황 분석

_01 프로젝트 개요

_02 데이터 수집

_03 데이터 가공

_04 데이터 시각화

_05 데이터 2차 가공 및 시각화

[직접 풀어보기]

[요약/연습문제]

Chapter 07 주식 시세 현황 분석

_01 프로젝트 개요

_02 웹의 기본 지식

_03 웹 스크래핑

_04 데이터 수집 및 가공

_05 데이터 시각화

[직접 풀어보기]

[요약/연습문제]

Chapter 08 주식 시세 예측하기

_01 프로젝트 개요

_02 기계 학습

_03 데이터 수집 및 가공

_04 데이터 학습 및 시각화

[직접 풀어보기]

[요약/연습문제]

Chapter09 프로그래밍 언어 사이의 연관 규칙 분석

_01 프로젝트 개요

_02 연관 규칙 분석

_03 데이터 수집 및 가공

_04 워드 클라우드와 트리맵

_05 데이터 학습 및 시각화

[직접 풀어보기]

[요약/연습문제]

Chapter10 데이터 분석의 이해

_01 데이터 분석의 유형

_02 전통적 통계 데이터 분석

_03 인공 지능

_04 기계 학습과 딥러닝

_05 데이터 분석가가 갖춰야 할 역량

[요약/연습문제]