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	위키북스 데이터 사이언스(총56건) 실전! 프로젝트로 배우는 딥러닝 컴퓨터비전 : 영상분석 이론부터 엔비디아 젯슨 나노를 활용한 자율주행 실습까지     31,500원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 바이블 2 : 파이썬 기초부터 트랜스포머, BERT, GPT까지     25,200원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 바이블 1 : 파이썬 기초부터 트랜스포머, BERT, GPT까지     37,800원 (10%↓) 파이토치 트랜스포머를 활용한 자연어 처리와 컴퓨터비전 심층학습 : 실전 프로젝트와 최신 알고리즘을 통한 딥러닝 모델 개발     43,200원 (10%↓) 실전! 컴퓨터비전을 위한 머신러닝 : 텐서플로와 케라스를 활용한 머신러닝 기반 이미지 처리 완벽 가이드     31,500원 (10%↓) 파이썬 데이터 사이언스 핸드북 : IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn 라이브러리를 활용한 데이터 과학과 머신러닝     34,200원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 완벽 가이드 : 자연어 처리 기초부터 딥러닝 기반 BERT와 트랜스포머까지     27,000원 (10%↓) 데이터 분석가가 반드시 알아야 할 모든 것 : 파이썬 코드와 캐글 데이터셋으로 실습하는     34,200원 (10%↓) 모두를 위한 메타러닝 : PyTorch를 활용한 Few-shot 학습 모델과 빠른 강화학습 에이전트 만들기     23,400원 (10%↓) 파이썬 웹 스크레이핑 완벽 가이드 : 파이썬 기초문법부터 스트림릿을 이용한 웹 앱 제작과 카카오 API 활용까지     28,800원 (10%↓) 파이썬을 활용한 머신러닝 자동화 시스템 구축     25,200원 (10%↓) 차근차근 실습하며 배우는 파이토치 딥러닝 프로그래밍 : 파이썬부터 머신러닝 기초, 이미지 인식, 파인 튜닝까지     28,800원 (10%↓) 파이토치와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습 : 다양한 게임을 제작하며 배우는 심층강화학습     25,200원 (10%↓) 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 : 다양한 캐글 예제와 함께 기초 알고리즘부터 최신 기법까지 배우는     36,000원 (10%↓) 파이썬을 이용한 딥러닝/강화학습 주식투자 : 파이토치와 케라스를 활용한 인공지능 퀀트 투자 시스템     27,000원 (10%↓) 텐서플로 2와 머신러닝으로 시작하는 자연어 처리 : 로지스틱 회귀부터 BERT와 GPT3까지     32,400원 (10%↓) 손에 잡히는 퀀트 투자 with 파이썬 : 파이썬을 활용한 금융 데이터 분석과 퀀트 투자 전략 검증     28,800원 (10%↓) AI 엔지니어를 위한 머신러닝 시스템 디자인 패턴     28,800원 (10%↓) 파이썬 데이터 클리닝 쿡북 : 파이썬과 판다스를 활용한 데이터 전처리     25,200원 (10%↓) 수학으로 풀어보는 강화학습 원리와 알고리즘 : 딥러닝과 강화학습을 이해하기 위한 필수 수학 이론부터     27,000원 (10%↓) 데이터 해석학 입문 : 올바른 데이터 분석을 위한 의사결정 성공 방정식     24,300원 (10%↓) 돈 되는 파이썬 인공지능 프로그래밍 : 회사 매출을 올리는 AI 도입과 활용법     22,500원 (10%↓) 강화학습/심층강화학습 특강 : 파이썬 기초부터 AI 시스템 구축까지, 실습을 통해 배우는 인공지능 강좌     24,300원 (10%↓) 실무 프로젝트로 배우는 데이터 분석 with R : 업무에 곧바로 써먹는 R 실전 활용법     25,200원 (10%↓) C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍 : 컴퓨터 비전 기초 이론부터 머신러닝을 활용한 영상 처리 프로젝트까지     32,400원 (10%↓) 금융 전문가를 위한 머신러닝 알고리즘 : 파이썬으로 배우는 금융 머신러닝 알고리즘의 원리와 활용     31,500원 (10%↓) 카카오 아레나 데이터 경진대회 1등 노하우 : 상품 카테고리 분류와 브런치 글 개인화추천으로 배우는 데이터 분석 실무     24,300원 (10%↓) 데이터 애널리틱스 : 예제로 배우는 모델링 기법, 데이터 분석, 모델 구축 과정     31,500원 (10%↓) 파이썬 데이터 분석 실무 테크닉 100 : 100가지 예제로 배우는 데이터 가공, 머신러닝, 이미지/자연어 처리의 기술     23,400원 (10%↓) 나의 첫 머신러닝/딥러닝 : 파이썬으로 구현해보는 필수 머신러닝/딥러닝 알고리즘     23,400원 (10%↓) 수학으로 풀어보는 칼만필터 알고리즘 : 기초 이론부터 깊게 이해하고 응용 예제로 철저하게 배우는     28,800원 (10%↓) 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습 : 내 손으로 직접 구현하는 게임 인공지능     25,200원 (10%↓) 실전! 텐서플로 2를 활용한 딥러닝 컴퓨터 비전 : 텐서플로 2.0과 케라스를 활용한 강력한 이미지 처리 애플리케이션 만들기     25,200원 (10%↓) 사물인터넷을 위한 인공지능 : 더 스마트한 IoT 시스템을 개발하기 위한 고급 머신러닝/딥러닝 기법     25,200원 (10%↓) 기초부터 시작하는 강화학습 신경망 알고리즘 : AI는 어떻게 게임을 할까     24,300원 (10%↓) 데이터 분석을 위한 파이썬 철저 입문 : 기초 문법부터 실무에 필요한 데이터 분석 기술까지 한 번에 배우는     25,200원 (10%↓) 딥러닝을 위한 수학 : 인공지능의 핵심 원리를 이해하고 파이썬으로 구현해 보는     22,500원 (10%↓) XAI 설명 가능한 인공지능, 인공지능을 해부하다 : 블랙박스를 이해하고 시스템의 신뢰성을 높이기 위한     25,200원 (10%↓) 데이터 분석을 떠받치는 수학 : 엑셀과 수학, 통계로 배우는 데이터 과학의 기술     24,300원 (10%↓) 파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문 : 웹 크롤링과 스크레이핑부터 머신러닝ㆍ딥러닝까지 체계적으로 배우기     27,000원 (10%↓) 케라스로 구현하는 고급 딥러닝 알고리즘 : 딥러닝 기법, 오토인코더, GAN, 변분 오토인코더     25,200원 (10%↓) 엔지니어를 위한 선형대수 : 철저한 증명을 통해 깊고 확실하게 이해하는 선형대수학     22,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 크롤러 개발과 스크레이핑 입문 : 크롤러 설계와 개발부터 수집 데이터 분석과 운용까지     27,000원 (10%↓) 실전! Core ML을 활용한 머신러닝 iOS 앱 개발 : 인공지능을 활용한 객체 인식, 감정 탐지, 스타일 전이, 스케치 인식 구현     24,300원 (10%↓) 딥러닝 모델 설계를 떠받치는 기술 : 딥러닝이 안 풀릴 때 보는 케라스 해법 정리서     22,500원 (10%↓) 실전활용! 텐서플로 딥러닝 프로젝트 : 10가지 실무 프로젝트로 배우는 텐서플로와 딥러닝 알고리즘 100% 활용법     24,300원 (10%↓) 따라 하면서 배우는 유니티 ML-Agents : 유니티 머신러닝 에이전트를 이용한 딥러닝 강화학습     19,800원 (10%↓) 시작하세요! 데이터 분석 with R : R로 배우는 기초 통계와 데이터 분석 기법     25,200원 (10%↓) 크롤링 핵심 가이드 : 웹 사이트 크롤링을 위한 실전 테크닉     19,800원 (10%↓) 러닝! OpenCV 3 : OpenCV 라이브러리 창시자가 알려주는 컴퓨터 비전 완벽 가이드     52,200원 (10%↓) 애자일 데이터 과학 2.0 : 변화에 기민하게 반응하는 견고한 데이터 분석 애플리케이션 구축     25,200원 (10%↓) 파이썬으로 배우는 데이터 과학 입문과 실습 : 소규모 데이터셋 처리부터 빅데이터 처리, 머신러닝, 시각화까지     24,300원 (10%↓) 기초 수학으로 이해하는 머신러닝 알고리즘 : 수학으로 풀어보는 머신러닝 알고리즘과 파이썬 머신러닝 프로그래밍     19,800원 (10%↓) 정석으로 배우는 딥러닝 : 텐서플로와 케라스로 배우는 시계열 데이터 처리 알고리즘     24,300원 (10%↓) 지능형 웹 알고리즘 : 지능형 웹 서비스 개발을 위한     22,500원 (10%↓) 리얼월드 머신러닝 : 생생한 현장의 실무 예제로 배우는     22,500원 (10%↓)

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• 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.
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• ★ 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
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• ▣ 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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• 최은석 [저]

• 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.

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