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데이터 분석을 위한 파이썬 철저 입문 : 기초 문법부터 실무에 필요한 데이터 분석 기술까지 한 번에 배우는[개정증보판]

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  • 저 : 최은석
  • 출판사 : 위키북스
  • 발행 : 2019년 04월 25일
  • 쪽수 : 620
  • 제품구성 : 전1권
  • ISBN : 9791158391522
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    책소개

    파이썬 기초 문법부터, 데이터 분석을 위한 다양한 실무예제까지 설명합니다!

    파이썬은 문법이 간결해서 프로그래밍을 처음 시작하는 초보자가 배우기 쉬운 언어입니다. 이 책은 다양한 예제를 바탕으로 기본적인 파이썬 문법에서부터 실무에 필요한 데이터 분석 기법까지 상세히 설명하고 있어서 파이썬을 처음 배우는 초보자뿐만 아니라 실무에 바로 적용할 수 있는 데이터 처리 방법을 찾고 있는 분들에게 좋은 기본서가 될 것입니다.

    이 책에서 배운 내용을 각자의 업무에 적용하면 복잡한 데이터 처리 과정은 단순해지고, 지루하고 반복적인 작업은 자동화할 수 있습니다.

    특히, 이번 개정판에서는 마지막 장에 '실전 데이터 분석 프로젝트'를 추가하여 데이터 분석 프로세스 및 심화 분석 기법을 배우고 서울시 업무추진비 데이터를 통해 데이터 수집, 결측치 처리, 데이터 요약/재구성 등 실제 데이터를 분석하는 전체 과정을 학습해 볼 수 있게 구성하였습니다.

    출판사 서평

    [이 책에서 다루는 내용]

    ◎ 아나콘다(Anaconda)를 활용한 파이썬 개발 환경 설치 및 기본 문법
    ◎ 문자열 데이터 처리(분리, 삭제, 연결, 찾기, 바꾸기), 객체와 클래스의 개념 및 활용
    ◎ NumPy와 Pandas를 이용한 배열 및 구조적 데이터 처리와 분석
    ◎ Matplotlib을 이용한 데이터 시각화(다양한 그래프 출력, 꾸미기, 한글 폰트 사용)
    ◎ 엑셀 파일 다루기(데이터 읽기, 쓰기, 통합, 계산, 시각화)
    ◎ Requests와 Beautiful Soup를 이용한 웹 데이터(HTML 파일) 수집 및 처리(웹 스크레이핑)
    ◎ 웹 API를 이용한 데이터 요청 및 응답 데이터(JSON 및 XML 형식) 처리
    ◎ 트위터에 트윗을 작성하고 메시지 가져오기, 정부의 공개 데이터 획득을 위한 Open API 활용
    ◎ 데이터 분석 프로세스 및 분석 기법 심화, 서울시 업무추진비 데이터를 활용한 실전 데이터 분석

    목차

    ▣ 01장: 파이썬 프로그래밍 언어
    1.1 왜 프로그래밍 언어를 배워야 하나요?
    1.2 프로그래밍 언어란?
    1.3 왜 파이썬인가요?

    ▣ 02장: 파이썬 시작하기
    2.1 파이썬 개발 환경 설치
    -아나콘다 배포판 내려받기
    -아나콘다 설치
    2.2 첫 번째 코드 작성하기
    2.3 코드 저장 및 실행
    -파이썬 코드 저장
    -파이썬 코드 실행
    2.4 통합 개발 환경에서 코딩하기
    -통합 개발 환경의 필요성
    -Spyder 실행 및 설정
    -Spyder 에디터에서 코드 작성
    2.5 주피터 노트북에서 코딩하기
    -주피터 노트북 실행
    -주피터 노트북 사용법
    -주피터 노트북에서 코드 작성
    2.6 정리

    ▣ 03장: 파이썬을 계산기처럼 이용하기
    3.1 간단한 사칙 연산
    3.2 거듭 제곱과 나머지
    3.3 과학적 표기법
    3.4 진수 표현과 변환
    3.5 논리 연산 및 비교 연산
    3.6 정리

    ▣ 04장: 변수와 자료형
    4.1 변수
    4.2 문자열
    -문자열 만들기
    -문자열 다루기
    4.3 리스트
    -리스트 만들기
    -리스트 다루기
    4.4 튜플
    -튜플 만들기
    -튜플 다루기
    4.5 세트
    -세트 만들기
    -세트의 교집합, 합집합, 차집합 구하기
    -리스트, 튜플, 세트 간 타입 변환
    4.6 딕셔너리
    -딕셔너리 만들기
    -딕셔너리 다루기
    4.7 정리

    ▣ 05장: 제어문
    5.1 조건에 따라 분기하는 if 문
    -단일 조건에 따른 분기(if)
    -단일 조건 및 그 외 조건에 따른 분기(i f ~ else)
    -여러 조건에 따른 분기(if ~ elif ~ else)
    -중첩 조건에 따른 분기
    5.2 지정된 범위만큼 반복하는 for 문
    -반복문의 필요성
    -for 문의 구조
    -반복 범위 지정
    -중첩 for 문
    -여러 개의 리스트 다루기
    5.3 조건에 따라 반복하는 while 문
    -while 문의 구조
    -무한 반복 while 문
    5.4 반복문을 제어하는 break와 continue
    -반복문을 빠져나오는 break
    -다음 반복을 실행하는 continue
    5.5 간단하게 반복하는 한 줄 for 문
    -리스트 컴프리헨션의 기본 구조
    -조건문을 포함한 리스트 컴프리헨션
    5.6 정리

    ▣ 06장: 입력과 출력
    6.1 화면 출력
    -기본 출력
    -형식 지정 출력
    6.2 키보드 입력
    6.3 파일 읽고 쓰기
    -파일 열기
    -파일 쓰기
    -파일 읽기
    6.4 반복문을 이용해 파일 읽고 쓰기
    -파일에 문자열 한 줄씩 쓰기
    -파일에서 문자열 한 줄씩 읽기
    6.5 with 문을 활용해 파일 읽고 쓰기
    -with 문의 구조
    -with 문의 활용
    6.6 정리

    ▣ 07장: 함수
    7.1 함수 정의와 호출
    -함수의 기본 구조
    -인자도 반환 값도 없는 함수
    -인자는 있으나 반환 값이 없는 함수
    -인자도 있고 반환 값도 있는 함수
    7.2 변수의 유효 범위
    7.3 람다(lambda) 함수
    7.4 유용한 내장 함수
    -형 변환 함수
    -bool 함수
    -최솟값과 최댓값을 구하는 함수
    -절댓값과 전체 합을 구하는 함수
    -항목의 개수를 구하는 함수
    -내장 함수의 활용
    7.5 정리

    ▣ 08장: 객체와 클래스
    8.1 클래스 선언과 객체 생성
    -객체란?
    -클래스 선언
    -객체 생성 및 활용
    -객체 초기화
    8.2 클래스를 구성하는 변수와 함수
    -클래스에서 사용하는 변수
    -클래스에서 사용하는 함수
    8.3 객체와 클래스를 사용하는 이유
    8.4 클래스 상속
    8.5 정리

    ▣ 09장: 문자열과 텍스트 파일 데이터 다루기
    9.1 문자열 다루기
    -문자열 분리하기
    -필요없는 문자열 삭제하기
    -문자열 연결하기
    -문자열 찾기
    -문자열 바꾸기
    -문자열의 구성 확인하기
    -대소문자로 변경하기
    -데이터 파일 준비 및 읽기
    9.2 텍스트 파일의 데이터를 읽고 처리하기
    -파일에서 읽은 문자열 데이터 처리
    9.3 정리

    ▣ 10장: 모듈
    10.1 모듈을 사용하는 이유
    10.2 모듈 생성 및 호출
    -모듈 만들기
    -모듈 불러오기
    -모듈을 불러오는 다른 형식
    10.3 모듈을 직접 실행하는 경우와 임포트한 후 실행하는 경우 구분하기
    10.4 내장 모듈
    -난수 발생 모듈
    -날짜 및 시간 관련 처리 모듈
    -달력 생성 및 처리 모듈
    10.5 패키지
    -패키지의 구조
    -패키지 만들기
    -패키지 사용하기
    10.6 정리

    ▣ 11장: 데이터 분석을 위한 패키지
    11.1 배열 데이터를 효과적으로 다루는 NumPy
    -배열 생성하기
    -배열의 연산
    -배열의 인덱싱과 슬라이싱
    11.2 구조적 데이터 표시와 처리에 강한 pandas
    -구조적 데이터 생성하기
    -데이터 연산
    -데이터를 원하는 대로 출력하기
    -데이터 통합하기
    -데이터 파일을 읽고 쓰기
    11.3 정리

    ▣ 12장: 데이터 시각화
    12.1 matplotlib로 그래프 그리기
    -선 그래프
    -그래프 꾸미기
    -산점도
    -막대 그래프
    -히스토그램
    -파이 그래프
    -그래프 저장하기
    12.2 pandas로 그래프 그리기
    -pandas의 그래프 구조
    -pandas의 선 그래프
    -pandas의 산점도
    -pandas의 막대 그래프
    -pandas의 히스토그램
    -pandas의 파이 그래프
    12.3 정리

    ▣ 13장: 엑셀 파일 다루기
    13.1 엑셀 파일을 읽고 쓰기
    -엑셀 파일의 데이터 읽기
    -데이터를 엑셀 파일로 쓰기
    13.2 엑셀 파일 통합하기
    -효율적인 데이터 처리를 위한 엑셀 데이터 구조
    -여러 개의 엑셀 파일 데이터를 통합하기
    -통합 결과를 엑셀 파일로 저장하기
    13.3 엑셀 파일로 읽어온 데이터 다루기
    -데이터를 추가하고 변경하기
    -여러 개의 엑셀 파일에서 데이터 수정하기
    -엑셀의 필터 기능 수행하기
    -조건을 설정해 원하는 행만 선택하기
    -원하는 열만 선택하기
    -엑셀 데이터 계산하기
    13.4 엑셀 데이터의 시각화
    -그래프를 엑셀 파일에 넣기
    -엑셀 차트 만들기
    13.5 정리

    ▣ 14장: 웹 스크레이핑
    14.1 웹 브라우저로 웹 사이트 접속하기
    -하나의 웹 사이트에 접속하기
    -여러 개의 웹 사이트에 접속하기
    14.2 웹 스크레이핑을 위한 기본 지식
    -데이터의 요청과 응답 과정
    -HTML의 기본 구조
    -웹 페이지의 HTML 소스 갖고 오기
    -HTML 소스코드를 분석하고 처리하기
    14.3 웹 사이트에서 데이터 가져오기
    -웹 스크레이핑 시 주의 사항
    -순위 데이터를 가져오기
    -웹 페이지에서 이미지 가져오기
    14.4 정리

    ▣ 15장: 웹 API
    15.1 웹 API의 이해
    -웹 API의 데이터 획득 과정
    -웹 API의 인증 방식
    -응답 데이터의 형식 및 처리
    -웹 사이트 주소에 부가 정보 추가하기
    15.2 API 키를 사용하지 않고 데이터 가져오기
    -국제 우주 정거장의 정보 가져오기
    -국가 정보 가져오기
    15.3 트위터에 메시지 작성하고 가져오기
    -API 키 및 접속 토큰 생성
    -Tweepy 설치 및 인증
    -트윗 작성하기
    -타임라인에서 메시지 가져오기
    -키워드를 지정해 데이터 가져오기
    15.4 정부의 공공 데이터 가져오기
    -회원 가입 및 서비스 신청
    -주소 및 우편번호 가져오기
    -날씨 정보 가져오기
    -대기 오염 정보 가져오기
    15.5 정리

    ▣ 16장: 실전 데이터 분석 프로젝트
    16.1 데이터 분석 프로세스
    16.2 데이터 획득, 처리, 시각화 심화
    -깃허브에서 파일 내려받기
    -데이터에서 결측치 확인 및 처리
    -데이터의 요약 및 재구성
    -워드 클라우드를 이용한 데이터 시각화
    16.3 실전 데이터(서울시 업무추진비) 분석
    -데이터 분석의 주제 선정
    -데이터 수집
    -데이터 처리
    -데이터 분석
    16.4 정리

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    저자소개

    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 1종
    판매수 382권

    GIST에서 박사학위를 받고 삼성전자에서 센서 기반 인터랙션 설계, 센서 신호 처리, 임베디드 시스템 S/W 관련 업무를 하고 있다. 항상 좀 더 좋은 방법이 없을까 고민하며 새로운 아이디어를 제시하고 구현하는 과정을 즐긴다. 파이썬을 이용한 업무 자동화, 데이터 처리 및 분석, 마이크로컨트롤러 응용에 관심이 많으며 주변 사람들에게 파이썬의 편리함을 알리고 있다.

    이 상품의 시리즈

    위키북스 데이터 사이언스 시리즈(총 55권 / 현재구매 가능도서 47권)

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