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Æú µ¥ÀÌÅÚ, ¾ÈÁø¼·
¤Ó
¼º¾È´ç
¤Ó
Python for Programmers
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- Á¦ÈÞ¸ô ÁÖ¹® ½Ã °í°´º¸»ó, ÀϺΠÀ̺¥Æ® Âü¿© ¹× ÁõÁ¤Ç° ÁõÁ¤, ÇÏ·ç/´çÀÏ ¹è¼Û¿¡¼ Á¦¿ÜµÇ¹Ç·Î Âü°í ¹Ù¶ø´Ï´Ù.
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ÃֽŠÀΰøÁö´É ÁÖÁ¦¸¦ ÃÑ ¸Á¶óÇÑ °³¹ßÀÚ¿ë °í±Þ ÆÄÀ̽ã ÀÔ¹®¼
¹Ì ÇǾ(Pearson) »ç ƯÀ¯ÀÇ ³»¿ëÀÇ ±íÀÌ°¡ »ó´çÇÑ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ¾ð¾î °í±Þ¼ ½Ã¸®Áî Áß µ¥ÀÌÅÚ ¾Ø ¾î¼Ò½Ã¿¡ÀÌÃ÷ »çÀÇ ¡®Python for Programmers¡¯°¡ ¿À·£¸¸¿¡ ¹ø¿ªÆÇÀ¸·Î ³ª¿Ô´Ù. ƯÈ÷ ÀÌ Ã¥Àº ¡°ÆÄÀ̽ã Çϸé ÀΰøÁö´É ¾ð¾î¡±¶ó´Â ±â´ë¸¦ Àú¹ö¸®Áö ¾ÊÀ» ¸¸Å ÃֽŠÀΰøÁö´É°ú µ¥ÀÌÅÍ°úÇÐÀÇ À̽´¸¦ ºüÁü¾øÀÌ ¸Á¶óÇÏ¿© ´Ù¾çÇÑ ½ÇÁ¦ »ç·Ê¿Í ÇÔ²² ¼Ò°³ÇÑ´Ù.
Ÿ °í±Þ ¾ð¾î¿¡ ´ëÇÑ ¹è°æ Áö½ÄÀÌ ÀÖ´Â ÇÁ·Î±×·¡¸Ó¸¦ ´ë»óÀ¸·Î Çϱ⵵ ÇÏÁö¸¸ ½Ç½À ÁöħÀ» »ç¿ëÇÏ¿© ÆÄÀ̽ã(Python)À» ÷´Ü ÄÄÇ»Æà ±â¼ú°ú ÇÁ·Î±×·¡¹ÖÀ» ¾Ë·ÁÁÖ´Â µ¥ ÁÖ¾ÈÁ¡À» µÐ´Ù. °³º° ½º´ÏÆê¿¡¼ 40°³ÀÇ ´ëÇü ½ºÅ©¸³Æ® ¹× Àüü ±¸Çö »ç·Ê ¿¬±¸¿¡ À̸£´Â 500°³ ÀÌ»óÀÇ ½ÇÁ¦ ¿¹Á¦¿Í °ü·ÃµÈ ÁÖÇÇÅÍ ³ëÆ®ºÏ ÄÚµå¿Í ÇÔ²² ´ëÈÇü IPython ÀÎÅÍÇÁ¸®Å͸¦ »ç¿ëÇÏ¿© ÃֽŠÆÄÀ̽ã ÄÚµù °ü¿ë±¸¸¦ ºü¸£°Ô ¸¶½ºÅÍÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.
1~5ÀåÀÇ ÆÄÀ̽㠳»¿ë°ú 6~7ÀåÀÇ ÇÙ½É ºÎºÐÀ» ¹è¿ì°í ³ª¸é 11~16ÀåÀÇ ½Ç½À ÀÔ¹® AI »ç·Ê ¿¬±¸ÀÇ »ó´ç ºÎºÐÀ» ÀÍÈú ¼ö ÀÖ´Ù. ¿©±â¿¡´Â ÀÚ¿¬¾î ó¸®, °¨Á¤ ºÐ¼®À» À§ÇÑ Æ®À§ÅÍ? µ¥ÀÌÅÍ ¸¶ÀÌ´×, IBM? ¿Ó½¼¢âÀ» »ç¿ëÇÑ ÀÎÁö ÄÄÇ»ÆÃ, ºÐ·ù ¹× ȸ±Í°¡ Æ÷ÇÔµÈ Áöµµ ¸Ó½Å·¯´×, Ŭ·¯½ºÅ͸µÀ» »ç¿ëÇÑ ºñÁöµµ ¸Ó½Å·¯´×, µö·¯´× ¹× ÄÁº¼·ç¼Ç ½Å°æ¸ÁÀ» ÅëÇÑ ÄÄÇ»ÅÍ ºñÀü, µö·¯´×, ÇϵÓÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ºòµ¥ÀÌÅÍ°¡ Æ÷ÇԵȴÙ. ½Å°æ¸Á, ÇϵÓ, ½ºÆÄÅ©¿Í NoSQL µ¥ÀÌÅͺ£À̽º¸¦ »ç¿ëÇÑ ºòµ¥ÀÌÅÍ, »ç¹°ÀÎÅÍ³Ý ¿Ü¿¡µµ Æ®À§ÅÍ?, ±¸±Û Æ®·£½½·¹ÀÌÆ®¢â, IBM? ¿Ó½¼¢â, ¸¶ÀÌÅ©·Î¼ÒÇÁÆ® ¾ÖÀú(Azure)?, ¿ÀǸÊÄù½ºÆ®(OpenMapQuest), Æà³Ò(PubNub) µîÀ» Æ÷ÇÔÇÑ Å¬¶ó¿ìµå ±â¹Ý ¼ºñ½º·Î Á÷°£Á¢ÀûÀ¸·Î ÀÛ¾÷ÇÏ°Ô µÈ´Ù.
ÀúÀÚÀÎ ¾Æµé Æú µ¥ÀÌÅÚ(Paul Deitel)°ú °øµ¿ ÀúÀÚÀÎ ¾Æ¹öÁö ÇϺñ µ¥ÀÌÅÚ(Harvey Deitel) ¹Ú»ç´Â MIT µ¿¹®ÀÌÀÚ ±¹Á¦ÀûÀ¸·Î ÀÎÁ¤¹Þ´Â ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ¾ð¾î ÀúÀÛ ¹× ±â¾÷ ±³À°±â°üÀÎ µ¥ÀÌÅÚ ¾Ø ¾î¼Ò½Ã¿¡ÀÌÃ÷ »ç(Deitel & Associates, Inc.)ÀÇ ¼³¸³ÀÚÀÌ´Ù.
-
-
?ÀÌ Ã¥ÀÇ Æ¯Â¡
? ½º´ÏÆê¿¡¼ »ç·Ê ¿¬±¸¿¡ À̸£±â±îÁö 500°³ ÀÌ»óÀÇ ½ÇÁ¦, ½Ç½Ã°£ ÄÚµå ¿¹Á¦
? ÁÖÇÇÅÍ ³ëÆ®ºÏÀÇ IPython + ÄÚµå ¶óÀ̺귯¸® Áß½É: ÆÄÀ̽ã Ç¥ÁØ ¶óÀ̺귯¸® ¹× µ¥ÀÌÅÍ°úÇÐ ¶óÀ̺귯¸®¸¦ »ç¿ëÇÏ¿© ÃÖ¼ÒÇÑÀÇ ÄÚµå·Î Áß¿äÇÑ ÀÛ¾÷ ¼öÇà
? ÆÄÀ̽㿡 ´ëÇÑ Ãæ½ÇÇÑ ¼³¸í: Á¦¾î¹®, ÇÔ¼ö, ¹®ÀÚ¿, ÆÄÀÏ, JSON serialization, CSV, ¿¹¿Ü
? ÀýÂ÷Àû, ÇÔ¼öÇü ½ºÅ¸ÀÏ ¹× °´Ã¼ ÁöÇâ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö
? Ä÷º¼Ç: ¸®½ºÆ®, Æ©ÇÃ, µñ¼Å³Ê¸®, ¼¼Æ®, ³ÑÆÄÀÌ(NumPy) ¹è¿, ÆÇ´Ù½º(pandas) ½Ã¸®Áî ¹× µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ
? Á¤Àû, µ¿Àû ¹× ´ëÈÇü ½Ã°¢È
? ½ÇÁ¦ µ¥ÀÌÅͼ¼Æ® ¹× µ¥ÀÌÅÍ ¼Ò½º¿¡ ´ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ´Ù·ç±â
? µ¥ÀÌÅÍ°úÇÐ ¼½¼Ç ¼Ò°³: AI, ±âÃÊ Åë°è, ½Ã¹Ä·¹À̼Ç, ¾Ö´Ï¸ÞÀ̼Ç, ·£´ý º¯¼ö, µ¥ÀÌÅÍ ³íÀï, ȸ±Í ºÐ¼®
? AI, ºòµ¥ÀÌÅÍ ¹× Ŭ¶ó¿ìµå µ¥ÀÌÅÍ°úÇÐ »ç·Ê ¿¬±¸: NLP, Æ®À§ÅÍ? µ¥ÀÌÅÍ ¸¶ÀÌ´×, IBM? ¿Ó½¼¢â, ¸Ó½Å·¯´×, µö·¯´×, ÄÄÇ»ÅÍ ºñÀü, ÇϵÓ?, ½ºÆÄÅ©(Spark¢â), NoSQL, »ç¹°ÀÎÅͳÝ(IoT)
? ¿ÀǼҽº ¶óÀ̺귯¸®: ³ÑÆÄÀÌ(NumPy), ÆÇ´Ù½º(pandas), ¸ÅÆ®Ç÷Ը®ºê(Matplotlib), ½Ãº»(Seaborn), Æú¸®¾ö(Folium), »çÀÌÆÄÀÌ(SciPy), NLTK, ÅؽºÆ®ºí¶ø(TextBlob), ½ºÆäÀ̽Ã(spaCy), ÅؽºÅÂƼ½ºÆ½(Textatistic), Æ®À§ÇÇ(Tweepy), »çÀÌŶ-·±(sikit-learn)?, Äɶó½º(Keras) µî
-
-
Preface ÀúÀÚ ¼¹®
ÀúÀÚ¿¡ ´ëÇØ
µ¥ÀÌÅÚ? & ¾î¼Ò½Ã¿¡ÀÌÆ® »ç¿¡ ´ëÇØ
Preface ¿ªÀÚ ¼¹®
¿ªÀÚ¿¡ ´ëÇØ
Before You Begin ½ÃÀÛÇϱâ Àü¿¡
Chapter 1 ÄÄÇ»ÅÍ¿Í ÆÄÀ̽㠰³·Ð
1.1 °³¿ä
1.2 °´Ã¼ ±â¼úÀÇ ±âº» ¸®ºä
1.3 ÆÄÀ̽ã
1.4 ¶óÀ̺귯¸®
1.4.1 ÆÄÀ̽ã Ç¥ÁØ ¶óÀ̺귯¸®
1.4.2 µ¥ÀÌÅÍ°úÇÐ ¶óÀ̺귯¸®
1.5 ½Ã¿îÀü: IPython°ú ÁÖÇÇÅÍ ³ëÆ®ºÏ »ç¿ëÇϱâ
1.5.1 °è»ê±â·Î IPython ´ëÈÇü ¸ðµå »ç¿ëÇϱâ
1.5.2 IPython ÀÎÅÍÇÁ¸®ÅÍ·Î ÆÄÀ̽ã ÇÁ·Î±×·¥ ½ÇÇàÇϱâ
1.5.3 ÁÖÇÇÅÍ ³ëÆ®ºÏÀ¸·Î ÄÚµå ÀÛ¼ºÇÏ°í ½ÇÇàÇϱâ
1.6 Ŭ¶ó¿ìµå¿Í »ç¹°ÀÎÅͳÝ
1.6.1 Ŭ¶ó¿ìµå
1.6.2 »ç¹°ÀÎÅͳÝ
1.7 ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ Å©±â´Â?
1.7.1 ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ ºÐ¼®
1.7.2 µ¥ÀÌÅÍ°úÇаú ºòµ¥ÀÌÅÍ°¡ ¸¸µé¾î³»´Â °¡Ä¡: »ç·Ê ¿¬±¸
1.8 »ç·Ê - ºòµ¥ÀÌÅÍ ¸ð¹ÙÀÏ ¾ÖÇø®ÄÉÀ̼Ç
1.9 µ¥ÀÌÅÍ°úÇÐ µé¾î°¡±â: ÄÄÇ»ÅÍ°úÇаú µ¥ÀÌÅÍ°úÇÐÀÇ ±³Â÷Á¡¿¡ ÀÖ´Â ÀΰøÁö´É
1.10 ¿ä¾à
Chapter 2 ÆÄÀ̽ã ÇÁ·Î±×·¡¹Ö °³·Ð
2.1 °³¿ä
2.2 º¯¼ö¿Í ´ëÀÔ ±¸¹®
2.3 »ê¼ú
2.4 print ÇÔ¼ö¿Í ÀÛÀºµû¿ÈÇ¥¿Í Å«µû¿ÈÇ¥ÀÇ ¹®ÀÚ¿
2.5 »ïÁß Å«µû¿ÈÇ¥¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ¹®ÀÚ¿
2.6 »ç¿ëÀÚ ÀԷ¹ޱâ 88
2.7 ÆÇ´ÜÇϱâ: ...if ±¸¹®°ú ºñ±³ ¿¬»êÀÚ
2.8 °´Ã¼¿Í µ¿Àû ŸÀÔ
2.9 µ¥ÀÌÅÍ°úÇÐ µé¾î°¡±â: ±âº»ÀûÀÎ ±â¼úÀû Åë°è
2.10 ¿ä¾à
Chapter 3 Á¦¾î¹®
3.1 °³¿ä
3.2 Á¦¾î¹®
3.3 if¹®
3.4 if¡¦else¿Í if¡¦elif¡¦else¹®
3.5 while¹®
3.6 for¹®
3.6.1 ÀÌÅÍ·¯ºí, ¸®½ºÆ®, ÀÌÅÍ·¹ÀÌÅÍ
3.6.2 ³»Àå ÇÔ¼ö range
3.7 ÁõºÐ ´ëÀÔ(Augmented Assignments)
3.8 ½ÃÄö½º·Î Á¦¾îµÈ ÀÌÅÍ·¹À̼Ç; Æ÷¸ËµÈ ¹®ÀÚ¿
3.9 ¼¾Æ¼³Î·Î Á¦¾îµÇ´Â ÀÌÅÍ·¹À̼Ç
3.10 ³»Àå ÇÔ¼ö range: ´õ µé¾î°¡±â
3.11 ±ÝÀ¶ °è»êÀ» À§ÇÑ Decimal ŸÀÔ »ç¿ëÇϱâ
3.12 break¿Í continue¹®
3.13 ºÒ¸®¾ð ¿¬»êÀÚ and, or, not
3.14 µ¥ÀÌÅÍ°úÇÐ µé¾î°¡±â: Á᫐ °æÇâ ÃøÁ¤ ¹æ¹ý - Æò±Õ, Áß¾Ó°ª, ÃÖºó°ª
3.15 ¿ä¾à
Chapter 4 ÇÔ¼ö
4.1 °³¿ä
4.2 ÇÔ¼ö Á¤ÀÇÇϱâ
4.3 ´Ù¼öÀÇ ¸Å°³º¯¼ö°¡ ÀÖ´Â ÇÔ¼ö
4.4 ³¼ö ¹ß»ý
4.5 »ç·Ê ¿¬±¸: È®·ü °ÔÀÓ
4.6 ÆÄÀ̽ã Ç¥ÁØ ¶óÀ̺귯¸®
4.7 math ¸ðµâÀÇ ÇÔ¼ö
4.8 IPython¿¡¼ ÅÇÀ¸·Î ÀÚµ¿ ¿Ï¼º½ÃÅ°±â
4.9 ¸Å°³º¯¼ö ±âº»°ª
4.10 Å°¿öµå ÀÎÀÚ
4.11 ÀÓÀÇÀÇ ÀÎÀÚ ¸®½ºÆ®
4.12 ¸Þ¼µå: °´Ã¼¿¡ Á¤ÀÇµÈ ÇÔ¼ö
4.13 ½ºÄÚÇÁ ±ÔÄ¢
4.14 import: ´õ ±íÀÌ µé¾î°¡±â
4.15 ÇÔ¼ö¿¡ ÀÎÀÚ Àü´ÞÇϱâ: ´õ ±íÀÌ µé¾î°¡±â
4.16 Àç±Í È£Ãâ
4.17 ÇÔ¼öÇü ÇÁ·Î±×·¡¹Ö
4.18 µ¥ÀÌÅÍ°úÇÐ µé¾î°¡±â: ºÐ»ê ÃøÁ¤
4.19 ¿ä¾à
Chapter 5 ½ÃÄö½º: ¸®½ºÆ®¿Í Æ©ÇÃ
5.1 °³¿ä
5.2 ¸®½ºÆ®
5.3 Æ©ÇÃ
5.4 ¾ðÆÐÅ· ½ÃÄö½º
5.5 ½ÃÄö½º ½½¶óÀ̽Ì
5.6 del¹®
5.7 ÇÔ¼ö¿¡ ¸®½ºÆ® ³Ñ±â±â
5.8 ¸®½ºÆ® Á¤·ÄÇϱâ
5.9 ½ÃÄö½º¿¡¼ ¿ä¼Ò ã¾Æº¸±â
5.10 ´Ù¸¥ ¸®½ºÆ® ¸Þ¼µå
5.11 ¸®½ºÆ®·Î ½ºÅà ¸¸µé±â
5.12 ¸®½ºÆ® ÄÄÇÁ¸®Çî¼Ç(List Comprehension)
5.13 Á¦³Ê·¹ÀÌÅÍ Ç¥Çö½Ä
5.14 ÇÊÅÍ, ¸Ê, ¸®µà½º
5.15 ´Ù¸¥ ½ÃÄö½º ó¸® ÇÔ¼ö
5.16 2Â÷¿ø ¸®½ºÆ®
5.17 µ¥ÀÌÅÍ°úÇÐ µé¾î°¡±â: ½Ã¹Ä·¹À̼ǰú Á¤Àû ½Ã°¢È
5.17.1 600, 6¸¸, 600¸¸ ¹øÀÇ ÁÖ»çÀ§ ³îÀÌ ±×·¡ÇÁ
5.17.2 ÁÖ»çÀ§ ÃâÇö ºóµµ¿Í ºñÀ² ½Ã°¢ÈÇϱâ
5.18 ¿ä¾à
Chapter 6 µñ¼Å³Ê¸®¿Í ¼¼Æ®
6.1 °³¿ä
6.2 µñ¼Å³Ê¸®
6.2.1 µñ¼Å³Ê¸® »ý¼ºÇϱâ
6.2.2 µñ¼Å³Ê¸® ¼øȸÇϱâ
6.2.3 µñ¼Å³Ê¸®ÀÇ ±âº» µ¿ÀÛ
6.2.4 µñ¼Å³Ê¸®ÀÇ ¸Þ¼µå keys¿Í values
6.2.5 µñ¼Å³Ê¸® ºñ±³Çϱâ
6.2.6 ¿¹: Çлý Á¡¼ö µñ¼Å³Ê¸®
6.2.7 ¿¹: ´Ü¾î ¼¼±â
6.2.8 µñ¼Å³Ê¸® ¸Þ¼µå update
6.2.9 µñ¼Å³Ê¸® ÄÄÇÁ¸®Çî¼Ç
6.3 ¼¼Æ®
6.3.1 ¼¼Æ® ºñ±³Çϱâ
6.3.2 ¼öÇÐÀû ÁýÇÕ ¿¬»ê
6.3.3 ¼¼Æ®¸¦ ¼öÁ¤ÇÏ´Â ¿¬»êÀÚ¿Í ¸Þ¼µå 226
6.3.4 ¼¼Æ® ÄÄÇÁ¸®Çî¼Ç 228
6.4 µ¥ÀÌÅÍ°úÇÐ µé¾î°¡±â: µ¿Àû ½Ã°¢È 228
6.4.1 µ¿Àû ½Ã°¢ÈÀÇ µ¿ÀÛ ¿ø¸® 229
6.4.2 µ¿Àû ½Ã°¢È ±¸ÇöÇϱâ 232
6.5 ¿ä¾à 235
Chapter 7 ³ÑÆÄÀ̸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ¹è¿ ÁöÇâ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö
7.1 °³¿ä
7.2 ±âÁ¸ µ¥ÀÌÅÍ¿¡¼ ¹è¿ »ý¼ºÇϱâ
7.3 ¹è¿ÀÇ ¼Ó¼º
7.4 ƯÁ¤ °ªÀ¸·Î ¹è¿ ä¿ì±â
7.5 ƯÁ¤ ¹üÀ§ÀÇ °ªÀ» °¡Áø ¹è¿ »ý¼ºÇϱâ
7.6 ¸®½ºÆ®¿Í ¹è¿ÀÇ ¼º´É: %timeit ¼Ò°³Çϱâ
7.7 ¹è¿ ¿¬»ê
7.8 ³ÑÆÄÀÌ °è»ê ¸Þ¼µå
7.9 À¯´Ï¹ö¼³ ÇÔ¼ö
7.10 Àε¦½Ì°ú ½½¶óÀ̽Ì
7.11 ºä: ¾èÀº º¹»ç
7.12 ±íÀº º¹»ç(deep copy)
7.13 ¹è¿ÀÇ ¸ð¾ç º¯°æ ¹× ÀüÄ¡
7.14 µ¥ÀÌÅÍ°úÇÐ µé¾î°¡±â: ÆÇ´Ù½ºÀÇ Series¿Í DataFrame
7.14.1 ÆÇ´Ù½º Series
7.14.2 ÆÇ´Ù½º DataFrame
7.15 ¿ä¾à
Chapter 8 ¹®ÀÚ¿: ÇÑ °ÉÀ½ ´õ µé¾î°¡±â
8.1 °³¿ä
8.2 ¹®ÀÚ¿ Æ÷¸ËÆÃ
8.2.1 Ç¥Çö ŸÀÔ
8.2.2 ÇÊµå ±æÀÌ¿Í Á¤·Ä
8.2.3 ¼ýÀÚ Æ÷¸ËÆÃ
8.2.4 ¹®ÀÚ¿ÀÇ format ¸Þ¼µå
8.3 ¹®ÀÚ¿ À̾îºÙÀÌ°í ¹Ýº¹½ÃÅ°±â
8.4 ¹®ÀÚ¿¿¡¼ °ø¹é Á¦°ÅÇϱâ
8.5 ¿µ¹®ÀÚÀÇ ´ë¼Ò¹®ÀÚ ¹Ù²Ù±â
8.6 ¹®ÀÚ¿ ºñ±³ ¿¬»êÀÚ
8.7 ºÎºÐ ¹®ÀÚ¿ ã±â
8.8 ºÎºÐ ¹®ÀÚ¿ ±³Ã¼Çϱâ
8.9 ¹®ÀÚ¿ ³ª´©°í ÇÕÄ¡±â
8.10 ¹®ÀÚµé°ú ¹®ÀÚ Á¶»ç ¸Þ¼µå
8.11 ¿ø½Ã(raw) ¹®ÀÚ¿
8.12 Á¤±Ô Ç¥Çö½Ä ¼Ò°³Çϱâ
8.12.1 re ¸ðµâ°ú fullmatch ÇÔ¼ö
8.12.2 ºÎºÐ ¹®ÀÚ¿ ±³Ã¼ÇÏ°í ¹®ÀÚ¿ ³ª´©±â
8.12.3 ´Ù¸¥ °Ë»ö ÇÔ¼ö; ¸ÅĪµÈ ¹®ÀÚ¿¿¡ Á¢±ÙÇϱâ
8.13 µ¥ÀÌÅÍ°úÇÐ µµÀÔºÎ: ÆÇ´Ù½º, Á¤±Ô½Ä, µ¥ÀÌÅÍ ¸Õ¡
8.14 ¿ä¾à
Chapter 9 ÆÄÀÏ°ú ¿¹¿Ü
9.1 °³¿ä
9.2 ÆÄÀÏ
9.3 ÅؽºÆ® ÆÄÀÏ Ã³¸®Çϱâ
9.3.1 ÅؽºÆ® ÆÄÀÏ ¸¸µé±â: with ±¸¹®ÀÇ ¼Ò°³
9.3.2 ÅؽºÆ® ÆÄÀÏ¿¡¼ µ¥ÀÌÅÍ Àбâ
9.4 ÅؽºÆ® ÆÄÀÏ ¾÷µ¥ÀÌÆ®Çϱâ
9.5 JSONÀ¸·Î Á÷·ÄÈÇϱâ
9.6 º¸¾È: pickleÀ» ÀÌ¿ëÇØ Á÷·ÄÈ¿Í ¿ªÁ÷·ÄÈÇϱâ
9.7 ÆÄÀÏ°ú °ü·ÃµÈ ºÎ¿¬ ¼³¸í
9.8 ¿¹¿Ü ó¸®Çϱâ
9.8.1 0À¸·Î ³ª´©±â¿Í À߸øµÈ ÀÔ·Â
9.8.2 try ±¸¹®
9.8.3 ÇϳªÀÇ exceptÀý¿¡¼ ¿©·¯ ¿¹¿Ü ó¸®Çϱâ
9.8.4 ÇÔ¼ö ¶Ç´Â ¸Þ¼µå°¡ ¾î¶² ¿¹¿Ü¸¦ ¹ß»ý½ÃÅ°³ª?
9.8.5 try ½ºÀ§Æ®¿¡ ¿Í¾ß ÇÏ´Â ÄÚµå´Â ¾î¶² °ÍÀÌ ÀÖ³ª?
9.9 finallyÀý
9.10 ¸í½ÃÀûÀ¸·Î ¿¹¿Ü ¹ß»ý½ÃÅ°±â
9.11 (¼±ÅÃ) ½ºÅà ¾ð¿ÍÀεù°ú Æ®·¹À̽º¹é
9.12 µ¥ÀÌÅÍ°úÇÐ µµÀÔºÎ: CSV ÆÄÀÏ ´Ù·ç±â
9.12.1 ÆÄÀ̽ã Ç¥ÁØ ¶óÀ̺귯¸® ¸ðµâ csv
9.12.2 CSV ÆÄÀÏÀ» ÆÇ´Ù½º DataFrameÀ¸·Î Àоî¿À±â
9.12.4 ŸÀÌŸ´Ð µ¥ÀÌÅͼ¼Æ®·Î °£´ÜÇÏ°Ô µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®Çϱâ
9.12.5 ½Â°´µéÀÇ ³ªÀÌ È÷½ºÅä±×·¥
9.13 ¿ä¾à
Chapter 10 °´Ã¼ ÁöÇâ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö
10.1 °³¿ä
10.2 »ç¿ëÀÚ Á¤ÀÇ Å¬·¡½º Account
10.2.1 Account Ŭ·¡½º Å×½ºÆ®Çϱâ
10.2.2 Account Ŭ·¡½º Á¤ÀÇÇϱâ
10.2.3 ±¸¼º: Ŭ·¡½º ¸â¹ö·Î¼ÀÇ °´Ã¼ ÂüÁ¶
10.3 ¼Ó¼º¿¡ ´ëÇÑ Á¢±Ù Á¦¾î
10.4 µ¥ÀÌÅÍ Á¢±ÙÀ» À§ÇÑ ÇÁ·ÎÆÛƼ
10.4.1 Å×½ºÆ® ÁÖµµ·Î °³¹ßÇÏ´Â Time Ŭ·¡½º
10.4.2 Time Ŭ·¡½º Á¤ÀÇÇϱâ
10.4.3 Time Ŭ·¡½ºÀÇ µðÀÚÀγëÆ®
10.5 ºñ°ø°³ ¼Ó¼º Èä³»³»±â
10.6 »ç·Ê: Ä«µå ¼¯°í ³ª´²ÁÖ±â
10.6.1 Car, DeckOfCards Ŭ·¡½º ½Ã¿îÀüÇϱâ
10.6.2 Card Ŭ·¡½º - Ŭ·¡½º ¼Ó¼º
10.6.3 DeckOfCards Ŭ·¡½º
10.6.4 ¸ÅÆ®Ç÷Ը®ºê·Î Ä«µå À̹ÌÁö Ãâ·ÂÇϱâ
10.7 »ó¼Ó: ±â¹Ý Ŭ·¡½º¿Í ¼ºê Ŭ·¡½º
10.8 »ó¼Ó ±¸Á¶ ¸¸µé±â: ´ÙÇü¼ºÀÇ ¼Ò°³
10.8.1 ±â¹Ý Ŭ·¡½º CommissionEmployee
10.8.2 ¼ºê Ŭ·¡½º SalariedCommissionEmployee
10.8.3 CommissionEmployee¿Í SalariedCommissionEmployee¸¦ ´ÙÇü¼ºÀ¸·Î ó¸®Çϱâ
10.8.4 °´Ã¼ ±â¹Ý°ú °´Ã¼ ÁöÇâ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö¿¡ ´ëÇØ
10.9 ´öŸÀÌÇΰú ´ÙÇü¼º
10.10 ¿¬»êÀÚ ÀçÁ¤ÀÇÇϱâ
10.10.1 Complex Ŭ·¡½º »ç¿ëÇϱâ
10.10.2 Complex Ŭ·¡½º Á¤ÀÇÇϱâ
10.11 Exception Ŭ·¡½º °èÃþ ±¸Á¶¿Í »ç¿ëÀÚ Á¤ÀÇ ¿¹¿Ü
10.12 ³×ÀÓµåÆ©ÇÃ
10.13 ÆÄÀ̽ã 3.7ÀÇ »õ·Î¿î µ¥ÀÌÅÍ Å¬·¡½º¿¡ ´ëÇÑ °£´ÜÇÑ °³¿ä
10.13.1 Card µ¥ÀÌÅÍ Å¬·¡½º ¸¸µé±â
10.13.2 Card µ¥ÀÌÅÍ Å¬·¡½º »ç¿ëÇϱâ
10.13.3 µ¥ÀÌÅÍ Å¬·¡½º°¡ °¡Áö´Â ³×ÀÓµåÆ©Çà ÀÌ»óÀÇ ÀåÁ¡
10.13.4 ±âÁ¸ÀÇ Å¬·¡½ºº¸´Ù µ¥ÀÌÅÍ Å¬·¡½º°¡ °®´Â ÀÌÁ¡
10.14 µ¶½ºÆ®¸µ°ú doctest ¸ðµâÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ´ÜÀ§ Å×½ºÆÃ
10.15 ³×ÀÓ½ºÆäÀ̽º¿Í ½ºÄÚÇÁ
10.16 µ¥ÀÌÅÍ°úÇÐÀÇ °³¿ä: ½Ã°è¿ µ¥ÀÌÅÍ¿Í °£´ÜÇÑ ¼±Çü ȸ±Í
10.17 ¿ä¾à
Chapter 11 ÀÚ¿¬¾î ó¸®(NLP)
11.1 °³¿ä
11.2 ÅؽºÆ®ºí¶ø
11.2.1 ÅؽºÆ®ºí¶ø »ý¼ºÇϱâ
11.2.2 ÅؽºÆ®¸¦ ¹®Àå°ú ´Ü¾î·Î ÅäÅ«ÈÇϱâ
11.2.3 Ç°»ç °áÁ¤Çϱâ
11.2.4 ¸í»ç±¸ ÃßÃâÇϱâ
11.2.5 ÅؽºÆ®ºí¶øÀÇ ±âº» °¨¼º ºÐ¼®±â¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ °¨¼º ºÐ¼®
11.2.6 NaiveBayesAnalyzer¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ °¨¼º ºÐ¼®
11.2.7 ¾ð¾î ÆǺ° ¹× ¹ø¿ª
11.2.8 ±¼Àý(inflection ): º¹¼öÈ ¹× ´Ü¼öÈ
11.2.9 öÀÚ °Ë»ç¿Í ±³Á¤
11.2.10 Á¤±ÔÈ: ¾î±Ù ÃßÃâ ¹× Ç¥Á¦¾î ÃßÃâ
11.2.11 ´Ü¾î ÃâÇö ºóµµ °è»êÇϱâ
11.2.12 WordNet¿¡ ´Ü¾îÀÇ ¶æ, µ¿ÀǾî¿Í ¹ÝÀÇ¾î ±¸Çϱâ
11.2.13 ºÒ¿ë¾î Á¦°ÅÇϱâ
11.2.14 n-±×·¥
11.3 ¸·´ë Â÷Æ®¿Í ¿öµå Ŭ¶ó¿ìµå·Î ´Ü¾î ÃâÇö ºóµµ ½Ã°¢ÈÇϱâ
11.3.1 ÆÇ´Ù½º·Î ´Ü¾î ºóµµ ½Ã°¢ÈÇϱâ
11.3.2 ¿öµå Ŭ¶ó¿ìµå·Î ´Ü¾îÀÇ ÃâÇö ºóµµ ½Ã°¢ÈÇϱâ
11.4 ÅؽºÅÂƼ½ºÆ½À¸·Î °¡µ¶¼º Æò°¡Çϱâ
11.5 spaCy·Î ³×ÀÓµå ¿£Æ¼Æ¼ ÀνÄ(NER)
11.6 spaCy·Î À¯»çµµ ÃøÁ¤Çϱâ
11.7 ±âŸ NLP ¶óÀ̺귯¸®¿Í Åø
11.8 ¸Ó½Å·¯´×°ú µö·¯´× ÀÚ¿¬¾î ¾ÖÇø®ÄÉÀ̼Ç
11.9 ÀÚ¿¬¾î µ¥ÀÌÅͼ¼Æ®
11.10 ¿ä¾à
Chapter 12 Æ®À§ÅÍ µ¥ÀÌÅÍ ¸¶ÀÌ´×
12.1 °³¿ä
12.2 Æ®À§ÅÍ API °³°ü
12.3 Æ®À§ÅÍ °èÁ¤ ¸¸µé±â
12.4 Æ®À§ÅÍÀÇ ÀÚ°Ý Áõ¸í(credentials ) µ¥ÀÌÅÍ ¾ò±â - ¾Û ¸¸µé±â
12.5 Æ®À¿¡ ´ã°ÜÀÖ´Â °ÍÀº?
12.6 Æ®À§ÇÇ ¶óÀ̺귯¸®
12.7 Æ®À§ÇǸ¦ ÅëÇØ Æ®À§ÅÍ¿Í ÀÎÁõ ÀýÂ÷ ÁøÇàÇϱâ
12.8 Æ®À§ÅÍ °èÁ¤¿¡ ´ëÇØ Á¤º¸ ¼öÁýÇϱâ
12.9 Æ®À§ÇÇ Ä¿¼ÀÇ °³¿ä: Æȷοö¿Í Ä£±¸ Á¤º¸ ¾ò±â
12.9.1 Æȷοö È®ÀÎÇϱâ
12.9.2 ÆȷοìÇÏ°í ÀÖ´Â °èÁ¤ ¾Ë¾Æ³»±â
12.9.3 »ç¿ëÀÚ ÃÖ±Ù Æ®À °¡Á®¿À±â
12.10 ÃÖ±Ù Æ®À °Ë»öÇϱâ
12.11 Æ®·»µå È®ÀÎÇϱâ: Æ®À§ÅÍÀÇ Æ®·»µå API
12.11.1 Æ®·»µù ÅäÇÈ°ú °ü·ÃµÈ Áö¿ª
12.11.2 Æ®·»µù ÅäÇÈ ¸ñ·Ï ±¸Çϱâ
12.11.3 Æ®·»µù ÅäÇÈ ÀÌ¿ëÇØ ¿öµå Ŭ¶ó¿ìµå ¸¸µé±â
12.12 ºÐ¼®À» À§ÇØ Æ®À Á¤¸®/Àüó¸®Çϱâ
12.13 Æ®À§ÅÍ ½ºÆ®¸®¹Ö API
12.13.1 StreamListener¸¦ »ó¼Ó¹ÞÀº ¼ºê Ŭ·¡½º ¸¸µé±â
12.13.2 ½ºÆ®¸² ó¸® ÃʱâÈÇϱâ
12.14 Æ®À °¨¼º ºÐ¼®
12.15 Áö¿ÀÄÚµù°ú ¸ÊÇÎ
12.15.1 Æ®À °¡Á®¿Í¼ Áöµµ¿¡ ¸ÊÇÎÇϱâ
12.15.2 tweetutilities.py¿¡ ÀÖ´Â À¯Æ¿¸®Æ¼ ÇÔ¼ö
12.15.3 LocationListener Ŭ·¡½º
12.16 Æ®ÀÀ» ÀúÀåÇÏ´Â ¹æ¹ý
12.17 Æ®À§ÅÍ¿Í ½Ã°è¿
12.18 ¿ä¾à
Chapter 13 IBM ¿Ó½¼°ú ÀÎÁö ÄÄÇ»ÆÃ
13.1 °³¿ä: IBM ¿Ó½¼°ú ÀÎÁö ÄÄÇ»ÆÃ
13.2 IBM Ŭ¶ó¿ìµå °èÁ¤°ú Ŭ¶ó¿ìµå ÄܼÖ
13.3 ¿Ó½¼ ¼ºñ½º
13.4 Ãß°¡ÀûÀÎ ¼ºñ½º¿Í Åø
13.5 ¿Ó½¼ °³¹ßÀÚ Å¬¶ó¿ìµå ÆÄÀ̽ã SDK
13.6 »ç·Ê ¿¬±¸: ¿©ÇàÀÚ ¹ø¿ª ¾Û
13.6.1 ¾ÛÀ» ½ÇÇàÇϱâ Àü
13.6.2 ¾Û ½Ã¿îÀüÇϱâ
13.6.3 SimpleLanguageTranslator.py ½ºÅ©¸³Æ® »ìÆ캸±â
13.7 ¿Ó½¼ ¸®¼Ò½º
13.8 ¿ä¾à
Chapter 14 ¸Ó½Å·¯´×: ºÐ·ù, ȸ±Í, Ŭ·¯½ºÅ͸µ
14.1 ¸Ó½Å·¯´×ÀÇ °³¿ä
14.1.1 »çÀÌŶ-·±
14.1.2 ¸Ó½Å·¯´×ÀÇ Á¾·ù
14.1.3 »çÀÌŶ-·±¿¡ Æ÷ÇÔµÈ µ¥ÀÌÅͼ¼Æ®
14.1.4 µ¥ÀÌÅÍ°úÇÐ ¿¬±¸ÀÇ ÀϹÝÀûÀÎ ¼ø¼
14.2 »ç·Ê ¿¬±¸: k-ÃÖ±ÙÁ¢ ÀÌ¿ô ¾Ë°í¸®Áò°ú Digits µ¥ÀÌÅͼ¼Æ®·Î ºÐ·ùÇϱâ, ÆÄÆ® 1
14.2.1 k-ÃÖ±ÙÁ¢ ÀÌ¿ô ¾Ë°í¸®Áò
14.2.2 µ¥ÀÌÅͼ¼Æ® ·ÎµùÇϱâ
14.2.3 µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢ÈÇϱâ
14.2.4 ÈƷÿë°ú Å×½ºÆ®¿ëÀ¸·Î µ¥ÀÌÅÍ ³ª´©±â
14.2.5 ¸ðµ¨ »ý¼ºÇϱâ
14.2.6 ¸ðµ¨ ÈƷýÃÅ°±â
14.2.7 ¼ýÀÚ ºÐ·ù ¿¹ÃøÇϱâ
14.3 »ç·Ê ¿¬±¸: k-ÃÖ±ÙÁ¢ ÀÌ¿ô ¾Ë°í¸®Áò°ú Digits µ¥ÀÌÅͼ¼Æ®·Î ºÐ·ùÇϱâ, ÆÄÆ® 2
14.3.1 ¸ðµ¨ Á¤È®µµ Æò°¡
14.3.2 K-Æúµå ±³Â÷ °ËÁõ
14.3.3 ÃÖ¼±ÀÇ ¸ðµ¨À» ã±â À§ÇØ ´Ù¼öÀÇ ¸ðµ¨ ½ÇÇàÇϱâ
14.3.4 ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ Æ©´×
14.4 »ç·Ê ¿¬±¸: ½Ã°è¿°ú ´Ü¼ø ¼±Çü ȸ±Í
14.5 »ç·Ê ¿¬±¸: Ķ¸®Æ÷´Ï¾Æ ÁÖÅà µ¥ÀÌÅÍ¿¡ ´ÙÁß ¼±Çü ȸ±Í Àû¿ëÇϱâ
14.5.1 µ¥ÀÌÅͼ¼Æ® ·ÎµùÇϱâ
14.5.2 ÆÇ´Ù½º·Î µ¥ÀÌÅÍ Á¶»çÇϱâ
14.5.3 Ư¼º ½Ã°¢ÈÇϱâ
14.5.4 ÈÆ·Ã¿ë ¹× Å×½ºÆ®¿ë µ¥ÀÌÅÍ ³ª´©±â
14.5.5 ¸ðµ¨ ÈƷýÃÅ°±â
14.5.6 ¸ðµ¨ Å×½ºÆ®Çϱâ
14.5.7 expected¿Í predicted º¯¼ö°ª ½Ã°¢ÈÇϱâ
14.5.8 ȸ±Í ¸ðµ¨ Æò°¡ ÁöÇ¥
14.5.9 ÃÖÀûÀÇ ¸ðµ¨ ¼±ÅÃÇϱâ
14.6 »ç·Ê ¿¬±¸: ºñÁöµµ ¸Ó½Å·¯´×, 1ºÎ- Â÷¿ø Ãà¼Ò
14.7 »ç·Ê ¿¬±¸: ºñÁöµµ ¸Ó½Å·¯´×, 2ºÎ- k-Æò±Õ Ŭ·¯½ºÅ͸µ
14.7.1 Iris µ¥ÀÌÅͼ¼Æ® ·ÎµùÇϱâ
14.7.2 Iris µ¥ÀÌÅͼ¼Æ® Á¶»çÇϱâ: ÆÇ´Ù½º¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ±â¼úÀû Åë°è
14.7.3 ½Ãº»ÀÇ pairplotÀ¸·Î ½Ã°¢ÈÇϱâ
14.7.4 KMeans ÃßÁ¤ÀÚ »ç¿ëÇϱâ
14.7.5 ÁÖ¼ººÐ ºÐ¼®À¸·Î Â÷¿ø Ãà¼ÒÇϱâ
14.7.6 ÃÖÀûÀÇ Å¬·¯½ºÅ͸µ ÃßÁ¤ÀÚ ¼±Á¤Çϱâ
14.8 ¿ä¾à
Chapter 15 µö·¯´×
15.1 °³¿ä
15.1.1 µö·¯´× ÀÀ¿ë ÇÁ·Î±×·¥
15.1.2 µö·¯´× µ¥¸ð
15.1.3 ÄÉ¶ó½º ¸®¼Ò½º
15.2 Äɶ󽺿¡ Æ÷ÇÔµÈ µ¥ÀÌÅͼ¼Æ®
15.3 »ç¿ëÀÚ Á¤ÀÇ ¾Æ³ªÄܴ٠ȯ°æ
15.4 ½Å°æ¸Á
15.5 ÅÙ¼
15.6 ¿µ»óÀ» À§ÇÑ ÇÕ¼º°ö ½Å°æ¸Á; MNIST µ¥ÀÌÅͼ¼Æ®ÀÇ ´ÙÇ× ºÐ·ù
15.6.1 MNIST µ¥ÀÌÅͼ¼Æ® ·ÎµùÇϱâ
15.6.2 µ¥ÀÌÅÍ Å½»öÇϱâ
15.6.3 µ¥ÀÌÅÍ ÁغñÇϱâ
15.6.4 ½Å°æ¸Á »ý¼ºÇϱâ
15.6.5 ¸ðµ¨ ÈƷýÃÅ°°í Æò°¡Çϱâ
15.6.6 ¸ðµ¨ ÀúÀåÇÏ°í ·ÎµåÇϱâ
15.7 ÅÙ¼º¸µå·Î ½Å°æ¸Á ÈÆ·Ã ½Ã°¢ÈÇϱâ
15.8 ConvnetJS: ºê¶ó¿ìÀú ±â¹ÝÀÇ µö·¯´× ÈÆ·Ã ¹× ½Ã°¢È
15.9 ¼øȯ ½Å°æ¸Á; IMDb µ¥ÀÌÅͼ¼Æ®·Î °¨¼º ºÐ¼®
15.9.1 IMDb ¿µÈ ¸®ºä µ¥ÀÌÅͼ¼Æ® ·ÎµùÇϱâ
15.9.2 µ¥ÀÌÅÍ Å½»öÇϱâ
15.9.3 µ¥ÀÌÅÍ ÁغñÇϱâ
15.9.4 ½Å°æ¸Á »ý¼ºÇϱâ
15.9.5 ¸ðµ¨ ÈÆ·Ã ¹× °ËÁõÇϱâ
15.10 µö·¯´× ¸ðµ¨ Æ©´×Çϱâ
15.11 À̹ÌÁö³ÝÀ» ¹Ì¸® ÈƷýÃŲ ÄÁºê³Ý ¸ðµ¨
15.12 ¿ä¾à
Chapter 16 ºòµ¥ÀÌÅÍ: ÇϵÓ, ½ºÆÄÅ©, NoSQL, »ç¹°ÀÎÅͳÝ
16.1 °³¿ä
16.2 °ü°èÇü µ¥ÀÌÅͺ£À̽º¿Í ±¸Á¶ÈµÈ ÁúÀÇ ¾ð¾î(SQL)
16.2.1 books µ¥ÀÌÅͺ£À̽º
16.2.2 SELECT Äõ¸®
16.2.3 WHEREÀý
16.2.4 ORDER BYÀý
16.2.5 ¿©·¯ Å×À̺íÀÇ µ¥ÀÌÅÍ °áÇÕÇϱâ: INNER JOIN
16.2.6 INSERT INTOÀý
16.2.7 UPDATE ¸í·É
16.2.8 DELETE FROM ¸í·É
16.3 NoSQL°ú NewSQL ºòµ¥ÀÌÅÍ µ¥ÀÌÅͺ£À̽º: µÑ·¯º¸±â
16.3.1 NoSQL Å°-°ª µ¥ÀÌÅͺ£À̽º
16.3.2 NoSQL µµÅ¥¸ÕÆ® µ¥ÀÌÅͺ£À̽º
16.3.3 NoSQL Ä÷³ µ¥ÀÌÅͺ£À̽º
16.3.4 NoSQL ±×·¡ÇÁ µ¥ÀÌÅͺ£À̽º
16.3.5 NewSQL µ¥ÀÌÅͺ£À̽º
16.4 »ç·Ê ¿¬±¸: ¸ù°íDB JSON µµÅ¥¸ÕÆ® µ¥ÀÌÅͺ£À̽º
16.4.1 ¸ù°íDB ¾ÆƲ¶ó½º Ŭ·¯½ºÅÍ »ý¼ºÇϱâ
16.4.2 ¸ù°íDB·Î Æ®À§ÅÍ ½ºÆ®¸®¹ÖÇϱâ
16.5 ÇϵÓ
16.5.1 ÇϵÓÀÇ °³¿ä
16.5.2 ¸Ê¸®µà½º·Î ¡®·Î¹Ì¿À¿Í ÁÙ¸®¿§¡¯¿¡ ÀÖ´Â ´Ü¾îÀÇ ±æÀÌ Á¾ÇÕÇϱâ
16.5.3 ¸¶ÀÌÅ©·Î¼ÒÇÁÆ® ¾ÖÀú HDInsight¿¡ ¾ÆÆÄÄ¡ ÇÏµÓ Å¬·¯½ºÅÍ »ý¼ºÇϱâ
16.5.4 ÇÏµÓ ½ºÆ®¸®¹Ö
16.5.5 ¸ÊÆÛ ±¸ÇöÇϱâ
16.5.6 ¸®µà¼ ±¸ÇöÇϱâ
16.5.7 ¸Ê¸®µà½º ¿¹Á¦ ½ÇÇàÇÒ ÁغñÇϱâ
16.5.8 ¸Ê¸®µà½º Àâ ½ÇÇàÇϱâ
16.6 ½ºÆÄÅ©
16.6.1 ½ºÆÄÅ©ÀÇ °³¿ä
16.6.2 µµÄ¿¿Í ÁÖÇÇÅÍ µµÄ¿ ½ºÅÃ
16.6.3 ½ºÆÄÅ©·Î ´Ü¾î ¼¼±â
16.6.4 ¸¶ÀÌÅ©·Î¼ÒÇÁÆ® ¾ÖÀú¿¡¼ ½ºÆÄÅ© ´Ü¾î ¼¼±â ÇÁ·Î±×·¥ ½ÇÇàÇϱâ
16.7 ½ºÆÄÅ© ½ºÆ®¸®¹Ö: pyspark-notebook µµÄ¿ ½ºÅà »ç¿ëÇØ Æ®ÀÀÇ Çؽà ÅÂ±× ¼ö ¼¼±â
16.7.1 Æ®ÀµéÀ» ¼ÒÄÏÀ¸·Î ½ºÆ®¸®¹ÖÀ¸·Î º¸³»±â
16.7.2 Æ®À ÇؽÃÅÂ±× Á¾ÇÕÇϱâ: ½ºÆÄÅ© SQL ¼Ò°³Çϱâ
16.8 »ç¹°ÀÎÅͳݰú ´ë½Ãº¸µå
16.8.1 ¹ß»ý°ú ±¸µ¶
16.8.2 FreeboardÀÇ ´ë½Ãº¸µå·Î PubNub »ùÇà ¶óÀÌºê ½ºÆ®¸² ½Ã°¢ÈÇϱâ
16.8.3 ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ÀÎÅͳݿ¡ ¿¬°áµÈ ¿Âµµ Á¶Àý ÀåÄ¡ ½Ã¹Ä·¹À̼ÇÇϱâ
16.8.4 Freeboard.io·Î ´ë½Ãº¸µå »ý¼ºÇϱâ
16.8.5 ÆÄÀ̽ã PubNub ±¸µ¶ÀÚ »ý¼ºÇϱâ
16.9 ¿ä¾à
Index »öÀÎ
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Æú µ¥ÀÌÅÚ [Àú]
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Deitel & Associates ÁÖ½Äȸ»çÀÇ CEOÀ̸ç ÃÖ°í ±â¼ú Ã¥ÀÓÀÚÀÎ ±×´Â MIT¿¡¼ Á¤º¸ ±â¼úÀ» °øºÎÇß´Ù. ±×´Â ÀÚ¹Ù °øÀÎ ÇÁ·Î±×·¡¸Ó, ÀÚ¹Ù °øÀÎ °³¹ßÀÚ ÀÚ°Ý ±×¸®°í ¿À¶óŬ Àڹ٠èÇǾðÀÌ´Ù. Deitel & Associates ÁÖ½Äȸ»ç¿¡¼ ½Ã½ºÄÚ, IBM, Áö¸à½º, ½ã ¸¶ÀÌÅ©·Î½Ã½ºÅÛ, µ¨, Çǵ¨¸®Æ¼, Äɳ׵ð ¿ìÁÖ¼¾ÅÍ NASA, ±¹¸³ Æødz ¿¬±¸¼Ò, ÈÀÌÆ® »÷Áî ¹Ì»çÀÏ ·¹ÀÎÁö, ·Î±× ¿þÀÌºê ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î, º¸À×, ¼±°¡µå °íµî ±³À°, ³ëÅÚ ³×Æ®¿öÅ©, Ǫ¸¶, ¾ÆÀ̷κ¿, Àκ¥½Ã½º µî ¸¹Àº ȸ»ç¿Í ±â°ü¿¡ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ±³À° °úÁ¤À» Á¦°øÇß´Ù.
-
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¾ÈÁø¼· [Àú]
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|
-
°í·Á´ëÇб³ ÄÄÇ»ÅÍÇаú¸¦ Á¹¾÷ÇÏ°í »ï¼ºSDS¿¡¼ ¿©·¯ ÇÁ·ÎÁ§Æ®ÀÇ °³¹ßÀÚ·Î ¸®´ª½º ¹Ìµé¿þ¾î, ¾ÖÇø®ÄÉÀÌ¼Ç °¡»óÈ ¼Ö·ç¼Ç, B2B ¸ð¹ÙÀÏ ¼Ö·ç¼Ç µîÀ» °³¹ßÇÏ¿´´Ù. ÀÌÈÄ IoT ¼Ö·ç¼Ç °³¹ß ȸ»çÀÎ ¸ÅÁ÷¿¡ÄÚ¸¦ °øµ¿À¸·Î â¾÷ÇØ CTO·Î ¼Ö·ç¼Ç °³¹ß¿¡ Èû½è´Ù. ÇöÀç´Â SAP Labs Korea¿¡¼ Àθ޸𸮠µ¥ÀÌÅͺ£À̽º ¼Ö·ç¼ÇÀ» °³¹ßÇÏ°í ÀÖ´Ù. Àú¼·Î´Â ¡ºÁøÂ¥ ½±°í ¾µ¸ð ÀÖ´Â ¾ð¾î ÆÄÀ̽㡻(2016, ¼º¾È´ç), ¡ºiPhone ½ÇÀü ÇÁ·ÎÁ§Æ®¡»(2012, ¿µÁø´åÄÄ)°¡ ÀÖ°í, ¿ª¼·Î´Â ¡ººòµ¥ÀÌÅÍ Àü¹®°¡ÀÇ ÇϵӰü¸®¡»(2018, ¼º¾È´ç), ¡º´õ źźÇÏ°Ô ¹è¿ì´Â ÆÄÀ̽ã3¡»(2018, ¼º¾È´ç), ¡º¸®´ª½ºÄ¿³Î µðÀÚÀÎÀÇ ±â¼ú¡»(2015, ¿µÁø´åÄÄ)ÀÌ ÀÖ´Ù.
-
-
Àüü 0°³ÀÇ ±¸¸ÅÈıⰡ ÀÖ½À´Ï´Ù.
|
ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼´Â °í°´´ÔÀÇ ´Ü¼ø º¯½É¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯°ú ¹ÝÇ°¿¡ µå´Â ºñ¿ëÀº °í°´´ÔÀÌ ÁöºÒÄÉ µË´Ï´Ù.
´Ü, »óÇ°À̳ª ¼ºñ½º ÀÚüÀÇ ÇÏÀÚ·Î ÀÎÇÑ ±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°Àº ¹«·á·Î ¹ÝÇ° µË´Ï´Ù. |
|
±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°ÀÌ °¡´ÉÇÑ °æ¿ì |
»óÇ°À» °ø±Þ ¹ÞÀº ³¯·ÎºÎÅÍ 7ÀÏÀ̳» °¡´É
°ø±Þ¹ÞÀ¸½Å »óÇ°ÀÇ ³»¿ëÀÌ Ç¥½Ã, ±¤°í ³»¿ë°ú ´Ù¸£°Å³ª ´Ù¸£°Ô ÀÌÇàµÈ °æ¿ì¿¡´Â °ø±Þ¹ÞÀº ³¯·ÎºÎÅÍ 3°³¿ù À̳», ȤÀº ±×»ç½ÇÀ» ¾Ë°Ô µÈ ³¯ ¶Ç´Â ¾Ë ¼ö ÀÖ¾ú´ø ³¯·ÎºÎÅÍ 30ÀÏ À̳»
»óÇ°¿¡ ¾Æ¹«·± ÇÏÀÚ°¡ ¾ø´Â °æ¿ì ¼ÒºñÀÚÀÇ °í°´º¯½É¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯Àº »óÇ°ÀÇ Æ÷Àå»óÅ µîÀÌ ÀüÇô ¼Õ»óµÇÁö ¾ÊÀº °æ¿ì¿¡ ÇÑÇÏ¿© °¡´É |
|
±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°ÀÌ ºÒ°¡´ÉÇÑ °æ¿ì |
±¸¸ÅÈ®Á¤ ÀÌÈÄ(¿ÀǸ¶ÄÏ»óÇ°¿¡ ÇÑÇÔ)
°í°´´ÔÀÇ Ã¥ÀÓ ÀÖ´Â »çÀ¯·Î »óÇ° µîÀÌ ¸ê½Ç ¶Ç´Â ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì
(´Ü, »óÇ°ÀÇ ³»¿ëÀ» È®ÀÎÇϱâ À§ÇÏ¿© Æ÷Àå µîÀ» ÈѼÕÇÑ °æ¿ì´Â Á¦¿Ü)
½Ã°£ÀÌ Áö³²¿¡ µû¶ó ÀçÆǸŰ¡ °ï¶õÇÒ Á¤µµ·Î ¹°Ç°ÀÇ °¡Ä¡°¡ ¶³¾îÁø °æ¿ì
Æ÷Àå °³ºÀµÇ¾î »óÇ° °¡Ä¡°¡ ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì |
|
´Ù¹è¼ÛÁöÀÇ °æ¿ì ¹ÝÇ° ȯºÒ |
´Ù¹è¼ÛÁöÀÇ °æ¿ì ´Ù¸¥ Áö¿ªÀÇ ¹ÝÇ°À» µ¿½Ã¿¡ ÁøÇàÇÒ ¼ö ¾ø½À´Ï´Ù.
1°³ Áö¿ªÀÇ ¹ÝÇ°ÀÌ ¿Ï·áµÈ ÈÄ ´Ù¸¥ Áö¿ª ¹ÝÇ°À» ÁøÇàÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸¹Ç·Î, ÀÌÁ¡ ¾çÇØÇØ Áֽñ⠹ٶø´Ï´Ù. |
|
Áß°í»óÇ°ÀÇ ±³È¯ |
Áß°í»óÇ°Àº Á¦ÇÑµÈ Àç°í ³»¿¡¼ ÆǸŰ¡ ÀÌ·ç¾îÁö¹Ç·Î, ±³È¯Àº ºÒ°¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
|
¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°ÀÇ È¯ºÒ |
¿ÀǸ¶ÄÏ»óÇ°¿¡ ´ëÇÑ Ã¥ÀÓÀº ¿øÄ¢ÀûÀ¸·Î ¾÷ü¿¡°Ô ÀÖÀ¸¹Ç·Î, ±³È¯/¹ÝÇ° Á¢¼ö½Ã ¹Ýµå½Ã ÆǸÅÀÚ¿Í ÇùÀÇ ÈÄ ¹ÝÇ° Á¢¼ö¸¦ ÇϼžßÇϸç, ¹ÝÇ°Á¢¼ö ¾øÀÌ ¹Ý¼ÛÇϰųª, ¿ìÆíÀ¸·Î º¸³¾ °æ¿ì »óÇ° È®ÀÎÀÌ ¾î·Á¿ö ȯºÒÀÌ ºÒ°¡´ÉÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸´Ï À¯ÀÇÇϽñ⠹ٶø´Ï´Ù. |
|
|
|
¹è¼Û¿¹Á¤ÀÏ ¾È³» |
ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼´Â ¸ðµç »óÇ°¿¡ ´ëÇØ ¹è¼Û¿Ï·á¿¹Á¤ÀÏÀ» À¥»çÀÌÆ®¿¡ Ç¥½ÃÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù.
|
<ÀÎÅÍÆÄÅ© Á÷¹è¼Û »óÇ°> |
»óÇ°Àº ¿ù~Åä¿äÀÏ ¿ÀÀü 10½Ã ÀÌÀü ÁÖ¹®ºÐ¿¡ ´ëÇÏ¿© ´çÀÏ Ãâ°í/´çÀÏ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÏ´Â »óÇ°ÀÔ´Ï´Ù. |
»óÇ°Àº ¼¿ïÁö¿ª/ÆòÀÏ ÁÖ¹®ºÐÀº ´çÀÏ Ãâ°í/ÀÍÀÏ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇϸç,
¼¿ï¿ÜÁö¿ª/ÆòÀÏ ÁÖ¹®ºÐÀÇ °æ¿ì´Â ¿ÀÈÄ 6½Ã±îÁö ÁÖ¹®ºÐ¿¡ ´ëÇÏ¿© ÀÍÀÏ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÏ´Â »óÇ°ÀÔ´Ï´Ù.
(´Ü, ¿ù¿äÀÏÀº 12½Ã±îÁö ÁÖ¹®¿¡ ÇÑÇÔ)
|
»óÇ°Àº, ÀÔ°í¿¹Á¤ÀÏ(Á¦Ç°Ãâ½ÃÀÏ)+Åùè»ç¹è¼ÛÀÏ(1ÀÏ)¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÕ´Ï´Ù. |
~
»óÇ°Àº À¯ÅëƯ¼º»ó ÀÎÅÍÆÄÅ©¿¡¼ Àç°í¸¦ º¸À¯ÇÏÁö ¾ÊÀº »óÇ°À¸·Î ÁÖ¹®ÀÏ+±âÁØÃâ°íÀÏ+Åùè»ç¹è¼ÛÀÏ(1ÀÏ)¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÕ´Ï´Ù.(Åä/°øÈÞÀÏÀº ¹è¼Û±â°£¿¡ Æ÷ÇÔµÇÁö ¾Ê½À´Ï´Ù.)
¡Ø±âÁØÃâ°íÀÏ:ÀÎÅÍÆÄÅ©°¡ »óÇ°À» ¼ö±ÞÇÏ¿© ¹°·ùâ°í¿¡¼ Æ÷Àå/Ãâ°íÇϱâ±îÁö ¼Ò¿äµÇ´Â ½Ã°£
|
|
<¾÷ü Á÷Á¢¹è¼Û/¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°> |
~
»óÇ°Àº ¾÷ü°¡ ÁÖ¹®À» È®ÀÎÇÏ°í, Ãâ°íÇϱâ±îÁö °É¸®´Â ½Ã°£ÀÔ´Ï´Ù. ÁÖ¹®ÀÏ+±âÁØÃâ°íÀÏ+Åùè»ç¹è¼ÛÀÏ(2ÀÏ)¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÕ´Ï´Ù.(Åä/°øÈÞÀÏÀº ¹è¼Û±â°£¿¡ Æ÷ÇÔµÇÁö ¾Ê½À´Ï´Ù.)
¡Ø5ÀÏÀ̳» Ãâ°í°¡ ½ÃÀÛµÇÁö ¾ÊÀ»½Ã, ¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°Àº ÀÚµ¿À¸·Î ÁÖ¹®ÀÌ Ãë¼ÒµÇ¸ç, °í°´´Ô²² Ç°Àýº¸»ó±ÝÀ» Áö±ÞÇØ µå¸³´Ï´Ù.
|
|
|
¹è¼Ûºñ ¾È³» |
µµ¼(Áß°íµµ¼ Æ÷ÇÔ)¸¸ ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 2,000¿ø (1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û) À½¹Ý/DVD¸¸ ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 1,500¿ø (2¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
ÀâÁö/¸¸È/±âÇÁÆ®¸¸ ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 2,000¿ø (2¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
µµ¼¿Í À½¹Ý/DVD¸¦ ÇÔ²² ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 1,500¿ø 1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
µµ¼¿Í ÀâÁö/¸¸È/±âÇÁÆ®/Áß°íÁ÷¹è¼Û»óÇ°À» ÇÔ²² ±¸¸ÅÇϽøé : 2,000¿ø (1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
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