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Pandas를 이용한 데이터 분석 실습 : 라이브러리로 다양한 실제 데이터 분석
데이터 과학 시리즈(에이콘)1 ㅣ 스테파니 몰린, 장기식 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Hands-On Data Analysis with Pandas - Second Edition
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2022년 11월 30일/ 초판
  • 페이지수/크기/무게
848page/188*234*49/1683g
  • ISBN
9791161756950/1161756957
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데이터 과학 시리즈(에이콘)(총75건)
공익을 위한 데이터 : 사회 발전을 위한 데이터 액션 활용법     36,000원 (10%↓)
네트워크 2/e     54,000원 (10%↓)
파이썬으로 하는 마케팅 연구와 분석 : 데이터 처리부터 시각화까지     36,000원 (10%↓)
Pandas를 이용한 데이터 분석 실습 : 라이브러리로 다양한 실제 데이터 분석     45,000원 (10%↓)
일래스틱 스택을 이용한 머신러닝 : 머신러닝 피처로 데이터에서 귀중한 인사이트를 얻자     32,400원 (10%↓)
  • 상세정보
  • pandas는 파이썬에서 데이터 과학을 위한 강력하고 인기 있는 라이브러리다. 이 책은 주식 시장과 모의 해킹 시도, 기상 동향, 지진, 와인, 천문학 데이터 등 실제 데이터에 pandas를 이용한 데이터 분석 실습을 제공한다. pandas는 표 형식의 데이터를 효율적으로 다룰 수 있는 기능을 제공해 데이터 랭글링(data wrangling)과 시각화를 쉽게 할 수 있다. 데이터 분석 방법을 배운 다음에 다양한 응용 프로그램을 살펴본다. 파이썬 패키지를 구축한 다음, 데이터 시각화와 데이터 랭클링, 그리고 머신러닝을 위해 널리 사용되는 Matplotlib와 Seaborn, 넘파이(NumPy), Scikit-learn과 같은 추가 라이브러리를 사용해 주가 분석, 이상 탐지, 회귀, 군집화, 분류 문제에 도전한다. 이 책을 읽으면 파이썬으로 여러분만의 데이터 과학 프로젝트를 수행할 준비가 돼 있을 것이다.
  • ◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈ ◆ 데이터 분석가와 과학자가 데이터를 수집하고 분석하는 방법 이해 ◆ 파이썬으로 데이터 분석과 데이터 랭글링 ◆ 여러 출처의 데이터를 결합, 그룹화 그리고 집계 ◆ pandas와 matplotlib, seaborn으로 데이터 시각화 ◆ 머신러닝 알고리듬으로 패턴을 식별, 예측 ◆ 파이썬 데이터 과학 라이브러리를 사용해 실제 데이터세트 분석 ◆ pandas로 일반적인 데이터 표현과 분석 문제 해결 ◆ 분석 코드를 재사용할 수 있도록 파이썬 스크립트와 모듈, 그리고 패키지 생성 ◈ 이 책의 대상 독자 ◈ 이 책은 데이터 과학을 프로젝트에 적용하고 데이터 과학자와 협업하거나 소프트웨어 엔지니어와 함께 머신러닝 제품 코드 작업을 진행하고자 파이썬으로 데이터 과학을 배우려는 다양한 수준의 경험을 가진 사람들을 대상으로 한다. 다음과 같은 경험이 있다면 이 책을 최대로 활용할 수 있을 것이다. R이나 SAS 또는 MATLAB과 같은 다른 언어로 데이터 과학을 경험하고 여러분의 작업을 파이썬으로 전환하고자 pandas를 배우려는 사람, 그리고 파이썬 경험이 있으며 파이썬을 사용해 데이터 과학을 배우려는 사람 모두가 읽기에 적합하다. ◈ 이 책의 구성 ◈ 1장, ‘데이터 분석 소개 데이터 분석과 통계학의 기초’에서는 파이썬에서의 데이터 작업과 주피터 노트북(Jupyter Notebook) 사용을 위한 환경 설정 과정을 안내한다. 2장, ‘pandas 데이터프레임으로 작업하기’에서는 pandas 라이브러리를 소개하고 데이터프레임으로 작업하기 위한 기본 지식을 설명한다. 3장, ‘pandas로 데이터 랭글링하기’에서는 데이터 조작(data manipulation) 과정을 설명하고 API로 통한 데이터 수집 방법을 소개하며 pandas로 데이터 정제(data cleaning)와 재구성(reshaping)을 안내한다. 4장, ‘pandas로 데이터프레임 집계하기’에서는 데이터프레임에 질의(query)하고 병합하는 방법과 데이터프레임에서 이동 평균과 집계를 포함해 복잡한 계산을 하는 방법, 시계열 데이터를 효율적으로 다루는 방법을 다룬다. 5장, ‘pandas와 matplotlib로 데이터 시각화하기’에서는 파이썬에서 matplotlib 라이브러리를 사용해 데이터를 시각화하는 방법과 pandas 객체에서 직접 시각화하는 방법을 소개한다. 6장, ‘seaborn과 사용자 정의 기술로 그림 그리기’에서는 seaborn 라이브러리를 사용해 긴 형식의 데이터를 시각화하는 방법과 발표에 사용할 수 있도록 시각화를 사용자에게 맞게 수정할 수 있는 도구를 소개하면서 데이터 시각화에 관해 설명을 이어간다. 7장, ‘금융 분석-비트코인과 주식시장’에서는 주가 분석을 위한 파이썬 패키지를 만들고자 1장부터 6장까지 배운 모든 내용을 다룬다. 8장, ‘규칙 기반 이상 탐지’에서는 데이터를 시뮬레이션한 다음, 이상 탐지를 위한 규칙 기반 전략을 사용해서 웹 사이트에 인증을 시도하려는 해커를 잡고자 1장부터 6장까지 배운 모든 내용을 다룬다. 9장, ‘파이썬으로 머신러닝 시작하기’에서는 머신러닝과 Scikit-learn 라이브러리를 사용해 머신러닝 모델을 구축하는 방법을 소개한다. 10장, ‘예측 더 잘하기-모델 최적화’에서는 머신러닝 모델의 성능을 조정하고 개선하기 위한 전략을 알아본다. ◈ 옮긴이의 말 ◈ 이 책을 번역하면서 데이터 분석을 처음 공부했을 때가 생각났다. 학교에서 배웠던 기본 통계학을 다시 공부하면서 관련 내용을 코드로 구현하고, 그 과정 및 결과를 그래프로 시각화하면서 개념을 다시 잡으면서 고생했었다. 이런 책이 있었더라면 많은 사람이 역자처럼 고생하지 않고 쉽게 데이터 분석에 입문하지 않을까 생각하면서 번역을 시작했다. 그러...
  • 1부. pandas 시작하기 1장 데이터 분석 소개 __1장 교재 __데이터 분석 기초 ____데이터 수집 ____데이터 랭글링 ____탐색적 데이터 분석 ____결론 도출 __통계 기초 ____표본 추출 ____기술통계학 ____추론통계학 __가상 환경 설정하기 ____가상 환경 ____필수 파이썬 패키지 설치하기 ____왜 pandas인가? ____주피터 노트북 __요약 __연습 문제 __참고 자료 2장. pandas DataFrame으로 작업하기 __2장 교재 __pandas 데이터 구조 ____시리즈 ____인덱스 ____DataFrame __pandas DataFrame 만들기 ____파이썬 객체로 DataFrame 만들기 ____파일로 DataFrame 만들기 ____데이터베이스로 DataFrame 만들기 ____API에서 DataFrame 만들기 __DataFrame 객체 확인하기 ____데이터 검사하기 ____데이터 설명 및 요약하기 __데이터의 부분집합 선택하기 ____열 선택하기 ____슬라이싱 ____인덱싱 ____필터링 __데이터 추가하고 제거하기 ____새로운 데이터 만들기 ____원하지 않는 데이터 삭제하기 __요약 __연습 문제 __참고 자료 __데이터 2부. pandas로 데이터분석하기 3장. pandas로 데이터 랭글링하기 __3장 교재 __데이터 랭글링 이해하기 ____데이터 정제 ____데이터 변환 __...
  • 스테파니 몰린 [저]
  • 뉴욕 블룸버그 LP의 데이터 과학자이자 소프트웨어 엔지니어로서 정보보호 분야에서 이상 탐지(anomaly detection)와 데이터 수집을 위한 도구 개발, 지식 공유와 같이 어려운 문제를 담당하고 있다. AdTech와 FinTech 산업에서 데이터 과학, 이상 탐지 솔루션 설계, 머신러닝에 R과 파이썬을 활용하는 데 많은 경험이 있으며, 컬럼비아 대학의 후 재단 공과 및 응용과학 대학(Fu Foundation School of Engineering and Applied Science)에서 운용 연구(OR, Operations Research)로 석사 학위를 받았으며 경제학과 기업가 정신 및 혁신(entrepreneurship and innovation)을 부전공했다. 세계를 여행하고, 새로운 요리법을 개발하며, 사람과 컴퓨터 간에 사용되는 새로운 언어를 배우는 것을 즐긴다.
  • 장기식 [저]
  • 경찰청 사이버안전국 디지털포렌식센터에서 디지털 포렌식 업무를 담당했다. 이후 경찰대학 치안정책연구소에서 데이터 분석과 머신러닝 기술을 접한 이후, 데이터 분석을 기반으로 한 머신러닝 기술을 연구했으며, 이 경험을 바탕으로 현재 아이브스 AI LAB에서 데이터 분석과 딥러닝 기반 영상 보안 솔루션 개발 및 연구를 책임지고 있다. 번역서로는 『보안을 위한 효율적인 방법 PKI』(인포북, 2003)와 『EnCase 컴퓨터 포렌식』(에이콘, 2015), 『인텔리전스 기반 사고 대응』(에이콘, 2019), 『적대적 머신러닝』(에이콘, 2020)이 있다.
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