현장 전문가인 저자의 노하우를 통해 실무 예제와 쉬운 설명으로 파이썬 기본+실무 마스터하기!
가상의 1인 기업의 데이터 분석 스토리로, 프로젝트 전 과정을 배울 수 있다!
데이터 분석 현장 전문가가 데이터 분석 이론과 현장에서 필요한 파이썬 실무 활용법과 노하우를 설명한다. 데이터 분석에 대해 자세히 이해할 수 있도록 데이터 분석의 개념, 발달 과정, 분석 과정을 알아보고 파이썬의 기본 문법부터 활용법을 배운다.
독자들의 이해를 돕기 위해 가상의 1인 기업의 김대표를 등장시켜 병아리가 부화하고 성장하고 성별과 품종을 구분하고 닭의 체중을 예측하는 과정을 통해 파이썬 프로젝트 전 과정을 배울 수 있다. 그리고 인공 신경망과 딥러닝, 텍스트 마이닝, 학습에 참고할 만한 내용을 다룬다.
Chapter 1 데이터 분석의 이해
1 데이터란?
1-1 데이터의 정의
1-2 데이터 → 정보 → 지식 → 지혜
1-3 빅데이터의 등장
1-4 빅데이터가 만들어 내는 변화
1-5 빅데이터의 활용
1-6 빅데이터와 인공지능
2 데이터 분석이란?
2-1 데이터 과학? 데이터 분석? 데이터 마이닝?
2-2 데이터 분석가와 데이터 과학자
2-3 도메인 지식
3. 데이터 분석의 발달 과정
3-1 통계학의 등장
3-2 사람들이 통계를 어려워하는 이유
3-3 컴퓨터의 등장과 인공지능
3-4 인공지능, 머신러닝 그리고 딥 러닝
4. 데이터 분석 과정
4-1 데이터 분석의 결과물
4-2 데이터 분석 과정
5. 데이터 분석 가이드 맵
[핵심요약]
[연습문제]
Chapter 2. 데이터 분석을 위한 준비
1. 데이터 수집
1-1 데이터 수집 방법
1-2 데이터베이스에서의 데이터 수집 방법-SQL
1-3 웹에서의 데이터 수집 방법-웹 크롤링
1-4 API에서의 데이터 수집 방법
2. 데이터 셋 준비 시 주의해야 할 점
2-1 분석에 적합한 데이터 형태
2-2 이항 데이터
2-3 범주형 데이터를 수치화시키는 방법-One-Hot Encoding
3. 아나콘다 설치하기
3-1 파이썬이란?
3-2 파이썬의 특징
3-3 파...이썬을 배울까요? R을 배울까요?
3-4 아나콘다 설치하기(Windows 기반)
4. 주피터 노트북
4-1 주피터 노트북이란?
4-2 기본 사용법
4-3 주석과 마크다운
4-4 메뉴별 주요 기능
5. 패키지 설치하기
5-1 패키지란?
5-2 패키지 설치하기 - 인터넷 연결 환경
5-3 패키지 설치하기 - Off-Line 환경
5-4 패키지 사용하기
6. 구글 코랩
[핵심요약]
[연습문제]
CHAPTER 3 데이터 다루기
1. 파이썬 문법에 대한 이해
1-1 파이썬 문법 체계
1-2 변수
1-3 함수
1-4 조건문
1-5 반복문
1-6 자료형
2. pandas의 데이터 프레임
2-1 데이터 프레임이란?
2-2 데이터 프레임 다루기
3. numpy의 다차원 배열
3-1 다차원 배열이란?
3-2 다차원 배열 다루기
4. 데이터 정제
4-1 결측치(NaN)
4-2 이상치(Outlier)
4-3 스케일링(Scaling)
[핵심요약]
[연습문제]
본격적인 실습에 앞서
chapter 4 통계분석과 기본 그래프
1. 어제까지 몇 마리의 병아리가 부화했을까? (기초 통계량)
1-1 데이터 불러오기
1-2 데이터 확인하기
1-3 기초 통계량 구하기
1-4 데이터 정렬하기
1-5 막대 그래프 그려보기
1-6 한글 폰트 지정 및 그래프 색상 바꿔보기
1-7 그래프 위에 텍스트 추가하기
1-8 그래프 위에 선 추가하기
1-9 파이 차트 그려보기
2. 부화한 병아리들의 몸무게는 얼마일까? (정규분포와 중심극한정리)
2-1 데이터 불러와서 구조와 유형 확인하기
2-2 통계량으로 분포 확인하기
2-3 히스토그램으로 분포 확인하기
2-4 상자그림으로 분포 확인하기
2-5 다중 그래프로 분포 확인하기
3. 사료 제조사별 성능 차이가 있을까? (가설검정)
3-1 데이터 불러와서 확인하기
3-2 상자그림으로 분포 비교하기
3-3 정규분포인지 검정하기
3-4 t-test로 두 집단 간 평균 검정하기
[핵심요약]
[연습문제]
chapter 5 상관분석과 회귀분석
1. 병아리의 성장에 영향을 미치는 인자는 무엇일까? (상관분석)
1-1 상관분석이란?
1-2 데이터 불러와서 확인하기
1-3 상관분석을 위한 별도 데이터 셋 만들기
1-4 상관분석 실시
1-5 상관분석 결과 표현하기
2. 병아리의 몸무게를 예측할 수 있을까? (회귀분석)
2-1 회귀분석이란?
2-2 단순 선형 회귀분석
2-3 다중 회귀분석
2-4 다중공선성
2-5 비선형 회귀분석
[핵심요약]
[연습문제]
chapter 6 분류 및 군집분석
1. 병아리의 성별을 구분할 수 있을까? (로지스틱 회귀)
1-1 로지스틱 회귀란?
1-2 데이터 불러와서 확인하기
1-3 로지스틱 회귀분석
1-4 분류 알고리즘의 성능 평가 방법
1-5 로지스틱 회귀모델의 성능 평가
2. 병아리의 품종을 구분할 수 있을까? (분류 알고리즘)
2-1 다양한 분류 알고리즘
2-2 나이브 베이즈 분류
2-3 k-최근접 이웃
2-4 의사결정나무
2-5 배깅
2-6 부스팅
2-7 랜덤 포레스트
2-8 서포트 벡터 머신
2-9 XGBoost와 하이퍼 파라미터 튜닝
2-10 분류 알고리즘 결과 정리
3. 효과적인 사육을 위해 사육환경을 분리해 보자! (군집 알고리즘)
3-1 군집 알고리즘
3-2 k-평균 군집
[핵심요약]
[연습문제]
chapter 7 인공신경망과 딥 러닝
1. 성장한 닭의 몸무게를 예측할 수 있을까? (회귀)
1-1 인공신경망이란?
1-2 데이터 및 상관관계 확인
1-3 데이터 분할
1-4 신경망 구현
1-5 회귀모델의 성능 평가
1-6 딥 러닝이란?
1-7 H2O 활용 딥 러닝 구현(회귀)
2. 딥 러닝을 이용해 병아리 품종을 다시 구분해 보자! (분류)
2-1 Keras 활용 딥 러닝 구현(분류)
2-2 과적합을 줄이는 방법(드롭아웃)
[핵심요약]
[연습문제]
chapter 8 텍스트 마이닝
1. 고객 리뷰에서 어떻게 핵심을 파악할 수 있을까? (워드 클라우드)
1-1 워드 클라우드란?
1-2 JDK 설치하기
1-3 패키지 설치하기
1-4 텍스트 데이터 가공하기
1-5 워드 클라우드 그리기
2. 고객들은 정말로 만족했을까? (감성 분석)
2-1 감성 분석이란?
2-2 감성 사전 준비
2-3 텍스트 데이터 가공하기
2-4 감성 분석
2-5 결과 시각화
[핵심요약]
[연습문제]
chapter 9 참고할 만한 내용들
1. 데이터베이스 연결 및 SQL 사용법
1-1 데이터베이스 연결 방법
1-2 데이터베이스 테이블의 데이터 조회(Select)
1-3 데이터베이스 테이블의 데이터 입력(Insert)
1-4 데이터베이스 테이블의 데이터 삭제(Delete)
2. 비대칭 데이터
2-1 비대칭 데이터란?
2-2 언더 샘플링
2-3 오버 샘플링
3. 차원 축소와 주성분 분석(PCA)
3-1 차원 축소란?
3-2 주성분 분석(PCA)
4. 데이터 프레임 집계 및 병합
4-1 데이터 프레임 집계
4-2 데이터 프레임 병합
5. 학습을 위한 대표적인 데이터 셋 소개
5-1 패키지 내장 데이터 셋
5-2 학습용 데이터 셋 취득
6. 데이터 분석 학습 사이트 소개
6-1 생활코딩
6-2 데이터 사이언스 스쿨
6-3 코세라
6-4 캐글
연습문제 정답
구글(Google)의 번역 서비스는 날이 갈수록 뛰어난 성능을 보이고 있습니다. 수억 건의 데이터를 이용한 인공 신경망 기반 번역 기술 개발의 결과입니다. 테슬라는 고객의 운전 데이터를 클라우드로 보내 기계학습을 시킨 뒤 차량의 소프트웨어를 지속적으로 업데이트하며 자율주행의 수준을 날로 향상시켜 가고 있습니다. 쿠팡(Coupang)은 말해주지 않아도 사야 할 제품들을 알아서 보여줍니다. 세상을 변화시키고 있는 이런 일들은 모두 데이터에서 비롯되었고, 데이터를 잘 분석해서 활용했기에 가능한 일입니다.
이 책은 정답 없는 세상의 문제들 속에서 여러분이 감성과 직관에 기반한 의사결정이 아닌 주어진 데이터를 정확히 해석해 보다 나은 의사결정을 할 수 있도록 하는 데 도움을 드리고자 합니다. 뿐만 아니라 데이터를 통해 세상을 보는 시야가 넓어지고, 그 안에서 새로운 가치를 창출할 수 있는 능력을 기르는 데 도움이 되고자 합니다.
이를 위해 제가 오랫동안 고민한 내용들을 현실에 와닿는 예제와 쉬운 설명으로 여러분께서 데이터 분석 분야를 처음 공부하시는 데 시행착오를 최대한 덜 겪게 만들고자 노력했습니다. 물론, 이 책 한 권을 공부했다고 해서 바로 데이터 분석가가 되었다고 말할 수는 없습니다. 다만, 데이터 분석에 대한 방향은 정립될 수 있다고 생각합니다.
-머리말 중에서
김임용 [저]
데이터로 밥 먹고 산지 10년이 조금 넘었다. 대학에서 산업공학을 전공하고, 철강회사에서 통계를 기반한 데이터 분석 업무를 담당하며 생산성 향상, 품질 부적합 예방, 원가절감 등 수익성 개선을 위한 다양한 업무를 수행했다. 이후 오퍼레이션 컨설팅 회사로 옮겨 타국에 위치한 국내 대기업 공장의 수익성 향상을 위한 컨설팅 업무도 경험했다. 이러한 경험을 바탕으로 현재는 발전 공기업인 한국동서발전에서 4차 산업기술을 현장에 접목시키고, 연구개발을 전담하는 조직인 미래기술융합원의 데이터 과학자로 근무하고 있다. 다양한 데이터 분석 방법론을 실제 현장에 적용해 문제를 해결하고, 새로운 가치를 창출하는 업무를 수행하고 있다. 뿐만 아니라 데이터 기반 의사결정 문화 확산을 위해 데이터 분석 강의 및 컨설팅 업무도 함께 하고 있다.
전체 0개의 구매후기가 있습니다.
인터파크도서는 고객님의 단순 변심에 의한 교환과 반품에 드는 비용은 고객님이 지불케 됩니다.
단, 상품이나 서비스 자체의 하자로 인한 교환 및 반품은 무료로 반품 됩니다.
교환 및 반품이 가능한 경우
상품을 공급 받은 날로부터 7일이내 가능 공급받으신 상품의 내용이 표시, 광고 내용과 다르거나 다르게 이행된 경우에는 공급받은 날로부터 3개월 이내, 혹은 그사실을 알게 된 날 또는 알 수 있었던 날로부터 30일 이내 상품에 아무런 하자가 없는 경우 소비자의 고객변심에 의한 교환은 상품의 포장상태 등이 전혀 손상되지 않은 경우에 한하여 가능
교환 및 반품이 불가능한 경우
구매확정 이후(오픈마켓상품에 한함) 고객님의 책임 있는 사유로 상품 등이 멸실 또는 훼손된 경우
(단, 상품의 내용을 확인하기 위하여 포장 등을 훼손한 경우는 제외) 시간이 지남에 따라 재판매가 곤란할 정도로 물품의 가치가 떨어진 경우 포장 개봉되어 상품 가치가 훼손된 경우
다배송지의 경우 반품 환불
다배송지의 경우 다른 지역의 반품을 동시에 진행할 수 없습니다. 1개 지역의 반품이 완료된 후 다른 지역 반품을 진행할 수 있으므로, 이점 양해해 주시기 바랍니다.
중고상품의 교환
중고상품은 제한된 재고 내에서 판매가 이루어지므로, 교환은 불가능합니다.
오픈마켓 상품의 환불
오픈마켓상품에 대한 책임은 원칙적으로 업체에게 있으므로, 교환/반품 접수시 반드시 판매자와 협의 후 반품 접수를 하셔야하며, 반품접수 없이 반송하거나, 우편으로 보낼 경우 상품 확인이 어려워 환불이 불가능할 수 있으니 유의하시기 바랍니다.
배송예정일 안내
인터파크 도서는 모든 상품에 대해 배송완료예정일을 웹사이트에 표시하고 있습니다.
<인터파크 직배송 상품>
상품은 월~토요일 오전 10시 이전 주문분에 대하여 당일 출고/당일 배송완료를 보장하는 상품입니다.
상품은 서울지역/평일 주문분은 당일 출고/익일 배송완료를 보장하며, 서울외지역/평일 주문분의 경우는 오후 6시까지 주문분에 대하여 익일 배송완료를 보장하는 상품입니다. (단, 월요일은 12시까지 주문에 한함)
상품은, 입고예정일(제품출시일)+택배사배송일(1일)에 배송완료를 보장합니다.
~
상품은 유통특성상 인터파크에서 재고를 보유하지 않은 상품으로 주문일+기준출고일+택배사배송일(1일)에 배송완료를 보장합니다.(토/공휴일은 배송기간에 포함되지 않습니다.) ※기준출고일:인터파크가 상품을 수급하여 물류창고에서 포장/출고하기까지 소요되는 시간
<업체 직접배송/오픈마켓 상품>
~
상품은 업체가 주문을 확인하고, 출고하기까지 걸리는 시간입니다. 주문일+기준출고일+택배사배송일(2일)에 배송완료를 보장합니다.(토/공휴일은 배송기간에 포함되지 않습니다.) ※5일이내 출고가 시작되지 않을시, 오픈마켓 상품은 자동으로 주문이 취소되며, 고객님께 품절보상금을 지급해 드립니다.
배송비 안내
도서(중고도서 포함)만 구매하시면 : 배송비 2,000원 (1만원이상 구매 시 무료배송) 음반/DVD만 구매하시면 : 배송비 1,500원 (2만원이상 구매 시 무료배송) 잡지/만화/기프트만 구매하시면 : 배송비 2,000원 (2만원이상 구매 시 무료배송) 도서와 음반/DVD를 함께 구매하시면 : 배송비 1,500원 1만원이상 구매 시 무료배송) 도서와 잡지/만화/기프트/중고직배송상품을 함께 구매하시면 : 2,000원 (1만원이상 구매 시 무료배송) 업체직접배송상품을 구매시 : 업체별로 상이한 배송비 적용
* 세트상품의 경우 부분취소 시 추가 배송비가 부과될 수 있습니다.
* 북카트에서 배송비없애기 버튼을 클릭하셔서, 동일업체상품을 조금 더 구매하시면, 배송비를 절약하실 수 있습니다.
해외배송 안내
인터파크도서에서는 국내에서 주문하시거나 해외에서 주문하여 해외로 배송을 원하실 경우 DHL과 특약으로 책정된 요금표에
의해 개인이 이용하는 경우보다 배송요금을 크게 낮추며 DHL(www.dhl.co.kr)로 해외배송 서비스를 제공합니다. 해외배송은 도서/CD/DVD 상품에 한해 서비스하고 있으며, 다른 상품을 북카트에 함께 담으실 경우 해외배송이 불가합니다.
해외주문배송 서비스는 인터파크 도서 회원 가입을 하셔야만 신청 가능합니다.
알아두세요!!!
도매상 및 제작사 사정에 따라 품절/절판 등의 사유로 취소될 수 있습니다. 오픈마켓업체의 배송지연시 주문이 자동으로 취소될 수 있습니다. 출고가능 시간이 서로 다른 상품을 함께 주문할 경우 출고가능 시간이 가장 긴 기준으로 배송됩니다. 유통의 특성상 출고기간은 예정보다 앞당겨지거나 늦춰질 수 있습니다. 택배사 배송일인 서울 및 수도권은 1~2일, 지방은 2~3일, 도서, 산간, 군부대는 3일 이상의 시간이 소요됩니다.
;)
;){kind=small}
전체 0개의 구매후기가 있습니다.
교환 및 반품이 가능한 경우 
상품을 공급 받은 날로부터 7일이내 가능 
상품은 월~토요일 오전 10시 이전 주문분에 대하여 당일 출고/당일 배송완료를 보장하는 상품입니다.
상품은 서울지역/평일 주문분은 당일 출고/익일 배송완료를 보장하며,
상품은, 입고예정일(제품출시일)+택배사배송일(1일)에 배송완료를 보장합니다.
~ 
상품은 유통특성상 인터파크에서 재고를 보유하지 않은 상품으로
상품은 업체가 주문을 확인하고, 출고하기까지 걸리는 시간입니다.
