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혼자 해도 충분하다! 1:1 과외하듯 배우는 데이터 분석 자습서

이 책은 독학으로 데이터 분석을 배우는 입문자가 ‘꼭 필요한 내용을 제대로 학습’할 수 있도록 구성했습니다. 뭘 모르는지조차 모르는 입문자의 막연한 마음에 십분 공감하여 과외 선생님이 알려주듯 친절하게, 핵심적인 내용만 콕콕 집어 줍니다. 책의 첫 페이지를 펼쳐서 마지막 페이지를 덮을 때까지, 혼자서도 충분히 데이터 분석을 배울 수 있다는 자신감과 확신이 계속될 것입니다!

베타리더 검증으로, ‘함께 만든’ 입문자 맞춤형 도서
베타리더와 함께 입문자에게 맞는 난이도, 분량, 학습 요소 등을 고민하고 이를 적극 반영했습니다. 어려운 용어와 개념은 한 번 더 풀어쓰고, 복잡한 설명은 눈에 잘 들어오는 그림으로 풀어냈습니다. ‘혼자 공부해 본’ 여러 입문자의 초심과 눈높이가 책 곳곳에 반영된 것이 이 책의 가장 큰 장점입니다.

누구를 위한 책인가요?

● 데이터 분석을 어떻게 시작할지 막막한 비전공자
● 파이썬을 배운 다음 의미 있는 실습을 해 보고 싶은 파이썬 입문자
● 프로그래밍은 알지만, 분석(통계)에 대한 이해가 필요한 개발자
● 데이터에서 유의미한 결과를 도출해 이를 기획이나 마케팅에 적용해 보고 싶은 직장인
● 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트라는 직업에 관심 있는 모든 사람

도서 특징

하나, ‘입문자 맞춤형 7단계 구성’을 따라가며 체계적으로 반복하는 탄탄한 학습 설계!
이 책은 데이터 분석의 핵심 내용을 7단계에 걸쳐 반복 학습하면서 자연스럽게 머릿속에 기억되도록 구성했습니다. [핵심 키워드]와 [시작하기 전에]에서 각 절의 주제에 대한 대표 개념을 워밍업하고, 이론과 실습을 거쳐 마무리에서는 [핵심 포인트]와 [확인 문제]로 한번에 복습합니다. ‘혼자 공부할 수 있는’ 커리큘럼을 그대로 믿고 끝까지 따라가다 보면 데이터 분석 공부가 난생 처음인 입문자도 무리 없이 책을 끝까지 마칠 수 있습니다!

둘, 실제로 일어날 법한 흥미로운 스토리에 담긴 문제를 직접 해결하며 익히는 ‘진짜’ 데이터 분석!
현장감 넘치는 스토리를 통해 데이터를 다루는 방법을 알려 주어 ‘파이썬’과 ‘데이터’가 낯설어도 몰입감 있는 학습을 할 수 있도록 구성했습니다. 이 책에서는 API와 웹 스크래핑을 통해 실제 도서관 데이터와 온라인 서점 웹사이트에서 데이터를 가져오는 등 내 주변에 있는 데이터를 직접 수집할 수 있는 방법을 가이드합니다. 또한 판다스, 넘파이, 맷플롯립 등 데이터 분석에 유용한 각종 파이썬 라이브러리를 활용해 보며 코딩 감각을 익히고, 핵심 통계 지식으로 기본기를 탄탄하게 다질 수 있습니다. 마지막에는 분석을 바탕으로 미래를 예측하는 머신러닝까지 맛볼 수 있어 데이터 분석의 처음부터 끝까지 제대로 배울 수 있습니다.

셋, ‘혼공’의 힘을 실어줄 동영상 강의와 혼공 학습 사이트 지원!
책으로만 학습하기엔 여전히 어려운 입문자를 위해 저자 직강 동영상도 지원합니다. 또한 학습을 하며 궁금한 사항은 언제든지 저자에게 질문할 수 있도록 학습 사이트를 제공합니다. 저자가 질문 하나하나에 직접 답변을 달아 주는 것은 물론, 관련 최신 기술과 정보도 얻을 수 있습니다. 게다가 혼자 공부하고 싶지만 정작 혼자서는 자신 없는 사람들을 위해 혼공 학습단을 운영합니다. 혼공 학습단과 함께하면 마지막까지 포기하지 않고 완주할 수 있을 것입니다.
▶ https://hongong.hanbit.co.kr
▶ https://github.com/rickiepark/hg-da

넷, 언제 어디서든 가볍게 볼 수 있는 혼공 필수 [용어 노트] 제공!
꼭 기억해야 할 핵심 개념과 용어만 따로 정리한 [용어 노트]를 제공합니다. 처음 공부하는 사람들이 프로그래밍을 어려워하는 이유는 낯선 용어 때문입니다. 그러나 어려운 것이 아니라 익숙하지 않아서 헷갈리는 것이므로, 용어나 개념이 잘 생각나지 않을 때는 언제든 부담 없이 [용어 노트]를 펼쳐 보세요. 제시된 용어 외에도 새로운 용어를 추가하면서 자신만의 용어 노트를 완성해가는 과정도 또 다른 재미가 될 것입니다.

먼저 읽은 베타리더들의 한 마디

● 실제 데이터 분석 과정대로 이야기를 풀어나가니 쉽게 읽히고, 가상의 사례가 설정되어 있어 읽는 재미도 있었습니다. _김진형 님
● 데이터 분석에 어떤 방법을 사용하는지 쉽게 알려 주어서 좋았습니다. 간단한 것은 스스로 만들어서 적용해 보고 싶을 정도로 설명과 예시가 잘 되어 있습니다. _도윤 님
● API, JSON, 웹 스크래핑까지 설명하고 있어 다른 도서와 차별성이 있고, 예제가 실제 환경에서 사용하기 좋습니다. _김형훈 님
● 친절하고 쉬운 설명, 직관적인 도해가 있어 초보자도 쉽게 해낼 수 있다는 것을 경험할 수 있었습니다. _이종원 님
● 절마다 키워드와 함수가 요약되어 있어 지금까지 학습한 내용을 복기하고 기초를 탄탄하게 쌓을 수 있습니다. _전지민 님
● 꼭 필요한 용어와 개념, 비주얼한 설명, 간단한 손코딩 코드로 파이썬 데이터 분석을 익힐 수 있습니다. _홍창수 님

Chapter 01 데이터 분석을 시작하며

01-1 데이터 분석이란
__데이터 분석과 데이터 과학
__데이터 분석가
__데이터 분석을 위한 도구
[좀 더 알아보기] 데이터 마이닝과 머신러닝
[3가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[학습에 꼭 필요한 핵심 패키지]
[확인 문제]

01-2 구글 코랩과 주피터 노트북
__구글 코랩
__노트북
[좀 더 알아보기] 마크다운 서식
[5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[표로 정리하는 텍스트 셀 툴바]
[확인 문제]

01-3 이 도서가 얼마나 인기가 좋을까요?
__도서 데이터 찾기
__코랩에서 데이터 확인하기
__파이썬으로 CSV 파일 출력하기
__데이터프레임 다루기: 판다스
__[문제 해결 과정] 적절한 데이터를 찾아서 업로드하고 읽기
[좀 더 알아보기] 공개 데이터 세트 대표 사이트와 유명 포럼
[5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[표로 정리하는 핵심 함수와 메서드]
[확인 문제]


Chapter 02 데이터 수집하기

02-1 API 사용하기
__API란
__파이썬에서 JSON 데이터 다루기
__파이썬에서 XML 데이터 다루기
__API로 20대가 가장 좋아하는 도서 찾기
__[문제 해결 과정] 공개 API로 웹에서 데이터 가져오기
[4가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[표로 정리하는 핵심 함수와 메서드]
[확인 문제]

02-2 웹 스크래핑 사용하기
__도서 쪽수를 찾아서
__검색 결과 페이지 가져오기
__HTML에서 데이터 추출하기: 뷰티플수프
__전체 도서의 쪽수 구하기
__웹 스크래핑할 때 주의할 점
__[문제 해결 과정] 웹 스크래핑으로 HTML 수집하기
[좀 더 알아보기] merge() 함수의 매개변수
[2가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[표로 정리하는 핵심 함수와 메서드]
[확인 문제]

Chapter 03 데이터 정제하기

03-1 불필요한 데이터 삭제하기
__열 삭제하기
__행 삭제하기
__중복된 행 찾기
__그룹별로 모으기
__원본 데이터 업데이트하기
__[문제해결 과정] 일괄 처리 함수 만들기
[6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[표로 정리하는 핵심 함수와 메서드]
[확인 문제]

03-2 잘못된 데이터 수정하기
__데이터프레임 정보 요약 확인하기
__누락된 값 처리하기
__정규 표현식
__잘못된 값 바꾸기
__누락된 정보 채우기
__[문제해결 과정] 데이터를 이해하고 올바르게 정제하기
[2가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[표로 정리하는 핵심 함수와 메서드]
[확인 문제]


Chapter 04 데이터 요약하기

04-1 통계로 요약하기
__기술통계 구하기
__평균 구하기
__중앙값 구하기
__최솟값, 최댓값 구하기
__분위수 구하기
__분산 구하기
__표준편차 구하기
__최빈값 구하기
__[문제해결 과정] 데이터프레임에서 기술통계 구하기
[좀 더 알아보기] 넘파이의 기술통계 함수
[6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[표로 정리하는 핵심 함수와 메서드]
[확인 문제]

04-2 분포 요약하기
__산점도 그리기
__히스토그램 그리기
__상자 수염 그림 그리기
__[문제해결 과정] 통계량을 시각적으로 표현하기
[좀 더 알아보기] 판다스의 그래프 함수
[6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[표로 정리하는 핵심 함수와 메서드]
[확인 문제]

Chapter 05 데이터 시각화하기

05-1 맷플롯립 기본 요소 알아보기
__Figure 객체
__rcParams 객체
__여러 개의 서브플롯 출력하기
[5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[표로 정리하는 핵심 함수와 메서드]
[확인 문제]

05-2 선 그래프와 막대 그래프 그리기
__연도별 발행 도서 개수 구하기
__주제별 도서 개수 구하기
__선 그래프 그리기
__막대 그래프 그리기
__[문제 해결 과정] 맷플롯립으로 선 그래프와 막대 그래프 그리기
[좀 더 알아보기(1)] 이미지 출력하고 저장하기
[좀 더 알아보기(2)] 그래프를 이미지로 저장하기
[2가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[표로 정리하는 핵심 함수와 메서드]
[확인 문제]

Chapter 06 복잡한 데이터 표현하기

06-1 객체지향 API로 그래프 꾸미기
__pyplot 방식과 객체지향 API 방식
__그래프에 한글 출력하기
__출판사별 발행 도서 산점도 그리기
__[문제 해결 과정] 맷플롯립의 다양한 기능으로 그래프 개선하기
[3가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[표로 정리하는 핵심 함수와 메서드]
[확인 문제]

06-2 맷플롯립의 고급 기능 배우기
__실습 준비하기
__하나의 피겨에 여러 개의 선 그래프 그리기
__하나의 피겨에 여러 개의 막대 그래프 그리기
__원 그래프 그리기
__여러 종류의 그래프가 있는 서브플롯 그리기
__[문제 해결 과정] 맷플롯립으로 복잡한 그래프 그리기
[좀 더 알아보기] 판다스로 여러 개의 그래프 그리기
[5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[표로 정리하는 핵심 함수와 메서드]
[확인 문제]

Chapter 07 검증하고 예측하기

07-1 통계적으로 추론하기
__모수검정이란
__표준점수 구하기
__중심극한정리 알아보기
__모집단의 평균 범위 추정하기: 신뢰구간
__통계적 의미 확인하기: 가설검정
__정규분포가 아닐 때 가설 검증하기: 순열검정
[문제 해결 과정] 표본 데이터에서 의사 결정 도출하기
[6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[표로 정리하는 핵심 함수와 메서드]
[확인 문제]

07-2 머신러닝으로 예측하기
__알아 두면 좋은 머신러닝 용어
__모델 훈련하기
__훈련된 모델을 평가하기: 결정계수
__연속적인 값 예측하기: 선형회귀
__카테고리 예측하기: 로지스틱 회귀
__[문제 해결 과정] 도서권수로 대출건수 예측하기
[좀 더 알아보기] 평균제곱오차와 평균절댓값오차로 모델 평가하기
[8가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[표로 정리하는 핵심 함수와 메서드]

부록 A 한발 더 나아가기: 데이터베이스와 SQL
부록 B 이 책에서 배운 함수와 메서드
부록 C 에필로그

__확인 문제 정답
__찾아보기