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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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• 데이터로부터 통찰을 얻으려면 데이터를 정제해야 한다. 데이터를 적절히 정제하지 않고 곧바로 분석에 들어갔다가는 잘못된 결과를 얻게 될 수 있기 때문이다. 《파이썬 데이터 클리닝 쿡북》은 파이썬으로 데이터를 다루고 정제할 때 사용할 수 있는 도구와 기법을 보여준다. 먼저 통상적인 데이터 소스로부터 데이터를 얻고 형태를 확인하는 일상적인 작업을 하는 법을 보여준다. 그런 다음, 데이터를 유용한 형태로 바꾸는 법을 가르친다. 원하는 데이터를 골라내고 요약함으로써 통찰을 얻는 법, 도출된 문제점을 해결하는 법도 알려준다. 이어서 누락값 처리, 오류 검사, 중복 데이터 제거, 이상값과 날짜를 다루는 법으로 진행한다. 지도학습으로 예상치 못한 값과 분류 오류를 식별하고, 탐색적 데이터 분석(EDA)을 위한 시각화를 통해 예상치 못한 값을 식별한다. 끝으로, 새로운 데이터에 대해서도 수정 없이 재사용할 수 있는 함수와 클래스를 작성한다. 이 책을 마친 후에는 데이터를 정제하고 문제를 진단하는 주요 기술을 갖게 될 것이다. * 이 책에서 다루는 내용 * ◎ 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 읽고 분석하는 법 ◎ 데이터프레임, 열, 행의 어트리뷰트를 요약하는 법 ◎ 데이터를 필터링하고 주어진 요건을 충족하는 열을 선택 ◎ 날짜, 누락값이 있는 데이터 등 지저분한 데이터를 다루기 ◎ 메서드 체이닝으로 파이썬 판다스 작업 생산성을 향상 ◎ 시각화를 통해 통찰을 얻고 잠재적인 데이터 이슈를 식별 ◎ 데이터의 변동을 파악하는 능력을 향상 ◎ 사용자 정의 함수 및 클래스를 작성해 데이터 정제를 자동화
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• ▣ 01장: 표 데이터를 판다스로 가져올 때의 데이터 정제 ___1.1 CSV 파일 가져오기 ___1.2 엑셀 파일 가져오기 ___1.3 SQL 데이터베이스의 데이터를 가져오기 ___1.4 SPSS, Stata, SAS 데이터 가져오기 ___1.5 R 데이터 가져오기 ___1.6 표 데이터 저장 ▣ 02장: HTML과 JSON을 판다스로 가져올 때의 데이터 정제 ___2.1 단순한 JSON 데이터 가져오기 ___2.2 API를 통해 복잡한 JSON 데이터 가져오기 ___2.3 웹페이지의 데이터 가져오기 ___2.4 JSON 데이터 저장 ▣ 03장: 데이터 측정 ___3.1 처음 데이터를 훑어보기 ___3.2 열을 선택하고 정돈하기 ___3.3 행을 선택하기 ___3.4 범주형변수의 빈도를 생성하기 ___3.5 연속변수의 요약통계 생성하기 ▣ 04장: 데이터의 부분집합에서 누락값과 이상값 식별 ___4.1 누락값 찾기 ___4.2 변수가 1개인 이상값 식별하기 ___4.3 이변량 관계의 이상값과 예상치 못한 값 식별하기 ___4.4 부분집합을 이용해 변수 간의 논리적 불일치를 찾기 ___4.5 선형 회귀를 활용해 유의한 영향을 ___4.6 k-최근접 이웃을 활용해 이상값을 찾기 ___4.7 아이솔레이션 포레스트를 활용한 이상 탐지 ▣ 05장: 시각화를 활...용해 예상치 못한 값을 식별하기 ___5.1 히스토그램을 활용해 연속변수의 분포를 조사하기 ___5.2 박스플롯을 활용해 연속변수의 이상값을 식별하기 ___5.3 그룹별 박스플롯으로 특정 그룹에서 예상치 못한 값을 드러내기 ___5.4 바이올린 플롯으로 분포 형태와 이상값을 조사하기 ___5.5 산점도를 활용해 이변량 관계를 보기 ___5.6 라인 플롯으로 연속변수의 추세를 조사하기 ___5.7 상관행렬을 기반으로 히트맵을 작성하기 ▣ 06장: 데이터 정제, 탐색 및 시리즈 연산 ___6.1 판다스 시리즈에서 값을 얻기 ___6.2 판다스 시리즈에 대한 요약통계 표시 ___6.3 시리즈 값 변경 ___6.4 조건에 따라 시리즈 값을 변경 ___6.5 문자열 시리즈 데이터 평가와 정제 ___6.6 날짜 다루기 ___6.7 누락 데이터 식별과 정제 ___6.8 k-최근접 이웃으로 누락값 대치 ▣ 07장: 집계 시 지저분한 데이터 다루기 ___7.1 itertuples을 활용한 데이터 순회(안티 패턴) ___7.2 넘파이 배열의 그룹별 요약을 계산 ___7.3 groupby를 사용해 데이터를 그룹별로 조직화하기 ___7.4 좀 더 복잡한 집계 함수를 groupby와 함께 사용하기 ___7.5 사용자 정의 함수 및 apply와 groupby ___7.6 groupby를 사용해 데이터프레임의 분석 단위를 바꾸기 ▣ 08장: 데이터프레임들을 결합할 때의 데이터 문제 해결 ___8.1 데이터프레임을 수직으로 결합하기 ___8.2 일대일 병합 ___8.3 병합 기준 열을 여러 개 사용하기 ___8.4 일대다 병합 ___8.5 다대다 병합 ___8.6 병합 루틴 개발 ▣ 09장: 데이터 타이딩과 리셰이핑 ___9.1 중복 행 제거하기 ___9.2 다대다 관계 수정하기 ___9.3 stack과 melt로 넓은 데이터를 긴 포맷으로 리셰이핑 ___9.4 열 그룹을 녹이기 ___9.5 unstack과 pivot을 ▣ 10장: 사용자 정의 함수와 클래스로 데이터 정제를 자동화 ___10.1 데이터를 처음 살펴보는 함수 ___10.2 요약통계와 빈도를 표시하는 함수 ___10.3 이상치와 예상치 못한 값을 식별하는 함수 ___10.4 데이터 집계와 결합을 위한 함수 ___10.5 시리즈 값을 업데이트하는 로직을 담은 클래스 ___10.6 표 형태가 아닌 데이터 구조를 다루는 클래스
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• 마이클 워커 [저]

• 30년 이상 여러 교육기관에서 데이터 분석가로 일했다. 또한 2006년부터 대학에서 데이터 과학, 연구 방법, 통계, 컴퓨터 프로그래밍을 가르쳤다. 그는 공공 부문 및 재단의 보고서를 생산하며 학술지에 게재할 자료를 분석한다.

• 최용 [저]

• 한국방송통신대학교에서 컴퓨터 과학을 전공하고 2000년대 초부터 IT 업계에서 일했다. 은행의 일괄 작업 운영과 서버 운영 자동화를 돕는 외산 소프트웨어의 기술 지원 업무를 주로 했고, 현재는 위키북스에서 교정 업무를 하고 있다. 저서로 《왕초보를 위한 파이썬》(사이버출판사, 2002), 《예제 중심의 파이썬》(인피니티북스) 등이 있으며, 《파이썬으로 배우는 데이터 과학 입문과 실습》(위키북스), 《익스플로링 라즈베리 파이》(위키북스), 《침투 본능, 해커의 기술》(위키북스), 《웹 애플리케이션 보안》(한빛미디어) 등을 번역했다.

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