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이 책은 파이썬 언어를 빠르게 익히고자 하는 독자들을 위한 책이다. 또한 파이썬을 이용하여 데이터 분석과 기계학습, 딥러닝까지 폭넓게 알아보고자 하는 독자들을 위하여 집필되었다. 파이썬은 간결한 코드로도 엄청나게 많은 일을 할 수 있으며, 이것이 지금의 영예를 누릴 수 있게 된 가장 중요한 이유이다. 특히 최근의 컴퓨터 과학 분야에서 가장 중요한 영역이라 할 데이터 과학에 최적인 언어이면서, 기계학습과 인공지능 분야의 소프트웨어 개발을 가장 효율적으로 해낼 수 있는 언어이다. 저자들은 독자들에게 파이썬의 문법을 설명하는 일 이상을 하고 싶었다. 그러한 이유로 파이썬의 강력한 능력을 드러내어, 더 깊고 풍부한 프로그래밍의 세계로 독자를 안내하기 위해 이 책을 기획하였다. 독자들에게 파이썬 언어의 핵심을 전달하는 일과 함께 수치 데이터, 텍스트와 이미지 데이터를 전문가처럼 다룰 수 있도록 돕는 것이 이 책의 목적이다. 또한 파이썬의 큰 특징인 객체지향 프로그래밍 기법을 이해할 수 있도록 틈틈이 예제 코드와 설명도 추가하였다. 개정판의 특징 - 파이썬을 처음 익히는 독자들을 위한 친절하고 상세한 설명과 많은 예시 그림을 수록하였다. - 각 장은 핵심주제에 맞는 짧은 절로 나뉘어져 있어 간결하게 핵심을 파악할 수 있다. - 초판에서 부족했던 데이터 시각화를 위하여 시본 라이브러리를 익힐 수 있는 장을 추가하였다. - 독자들이 이해한 내용을 스스로 연습하고 확인해 볼 수 있는 LAB과 도전문제를 수록하였다. - 파이썬의 기초부터 시작하지만 실무에 활용 가능한 데이터 처리, 시각화 기술을 다루고 있다. - 기계학습과 인공지능 분야의 기초를 독자들이 쉽게 이해할 수 있도록 하였다. - 기계학습의 주요 라이브러리인 sckit-learn과 최신 버전의 텐서플로 2.0을 사용하였다.

1. ‘이 장에서 배울 것들’에서는 각 장이 시작할 때마다 그 장에서 독자가 알아야 할 핵심 내용을 알려 준다. 2. 각 장은 1~2페이지의 작은 절로 구성되어 있으며, 절의 제목을 통해서 핵심 주제를 알 수 있다. 3. ‘도전문제’를 통해서 독자들은 배운 내용을 한 번 더 복습할 수 있으며, 문제를 해결하는 즐거움을 누릴 수 있다. 4. ‘잠깐’ 칼럼은 잠시 쉬어가는 곳으로 데이터 과학과 관련하여 독자 여러분이 알아두면 좋을 풍부한 시사, 상식 정보를 담고 있다. 5. ‘LAB’은 각 절에서 학습한 내용을 연습해 볼 수 있는 문제를 담고 있다. 문제뿐만 아니라 힌트와 해답 코드가 주어져 있으므로 자신의 풀이와 해답 코드를 비교하며 코딩 실력을 향상시킬 수 있다. 6. ‘핵심 정리’를 통해서 각 장의 핵심을 살펴볼 수 있다. 7. ‘주관식 문제’를 통해서 각 장의 중요한 내용을 복습할 수 있다. 8. ‘심화문제’는 각 장에서 익힌 내용을 깊이 있게 한 번 더 확인하는 데 도움이 될 다양한 문제를 수록하였다.

PART 1 파이썬 기초체력 다지기 Chapter 01 데이터 과학과 파이썬의 세계로 1.1 데이터에 숨겨진 보물 찾기 : 데이터 과학의 세계로 출발 1.2 데이터 처리 과정과 프로그램 1.3 프로그래밍을 꼭 알아야 하나 1.4 파이썬 개발 도구 설치하기 1.5 파이썬 개발도구에서 ‘Hello World’를 출력해보자 1.6 무작정 계산부터 해보자 1.7 대화식 모드와 스크립트 모드를 알아보자 1.8 터틀 그래픽으로 눈에 보이는 결과를 만들어 보자 1.9 파이썬이 정말로 편리한 이유 : 모듈 설치하기 LAB 1-1 자주 사용하게 될 print() 함수를 연습해 보자 LAB 1-2 터틀 그래픽으로 삼각형을 그려 보자 핵심 정리 주관식 문제 심화문제 Chapter 02 값을 담아 다루어 보자 2.1 데이터를 저장하는 공간 : 변수 2.2 변수의 이름은 어떻게 짓나 LAB 2-1 신체 질량 지수를 파이썬으로 계산하기 LAB 2-2 피자의 면적을 계산해보자 LAB 2-3 터틀 그래픽으로 피자그리기 LAB 2-4 복리 이자 계산하기 2.3 변수를 사용해서 좋은 점이 뭘까 2.4 변수의 자료형을 알려면 : type() 함수 2.5 컴퓨터 수치 표현의 한계, 그리고 컴퓨터의 한계 2.6 문자열을 만드는 방법 ... 2.7 왜 오류가 발생할까 : 자료형의 변환 2.8 사용자로부터 정수 입력받기 LAB 2-5 로봇 기자가 야구기사를 쓰다 2.9 객체와 메소드 그리고 함수 LAB 2-6 부동산 광고 만들기에 도전하자 핵심 정리 주관식 문제 심화문제 Chapter 03 연산자로 계산을 해 보자 3.1 수식은 어디에나 있다 3.2 수식과 연산자는 어떻게 쓰는 걸까 3.3 거듭제곱 연산자 : ** LAB 3-1 화씨온도를 섭씨온도로 변환하기 LAB 3-2 몸무게와 키를 입력받아 BMI 계산하기 LAB 3-3 자동 판매기 프로그램을 만들어 보자 3.4 복합 할당 연산자라는 편리한 연산자 3.5 AND, OR, NOT도 연산자로 사용가능하다 : 논리 연산자 LAB 3-4 평균 구하기 - 연산자 우선순위 3.6 이진수를 잘 다루는 컴퓨터에 최적화된 연산자 : 비트 연산자 3.7 연산자 사이에도 먼저 처리하는 것이 있다 3.8 random 모듈과 math 모듈로 다양한 기능을 사용해보자 핵심 정리 주관식 문제 심화문제 Chapter 04 조건을 따져 실행해보자 4.1 프로그램의 기본 제어 구조는 크게 세 가지가 있다 4.2 조건이 맞을 때만 실행되는 if 문 4.3 배타적 조건에 따라 실행하는 if-else 문 4.4 다양한 터틀 그래픽 명령어 4.5 터틀 객체와 스크린 객체 LAB 4-1 입력 숫자에 따라 터틀 그래픽을 제어해보자 LAB 4-2 영화를 볼 수 있는 나이 제한 검사를 하자 LAB 4-3 거북이 제어하기 LAB 4-4 윤년 판단은 어떻게 하지 LAB 4-5 랜덤 함수로 동전 던지기 게임을 만들자 LAB 4-6 원의 내부에 있는 점일까 외부에 있는 점일까 4.6 조건이 거짓일 때 연속하여 다른 조건을 검사 LAB 4-7 로그인 처리하기 LAB 4-8 컴퓨터와 승부차기 게임을 만들어보자 LAB 4-9 입력을 받아서 도형 그리기를 해보자 핵심 정리 주관식 문제 심화문제 Chapter 05 여러 번 반복하는 일을 하자 5.1 왜 반복문이 중요한가 5.2 횟수를 정해놓고 반복시키자 5.3 for 문과 찰떡 궁합인 range() 함수 LAB 5-1 터틀 그래픽으로 여러 개의 원을 그려 보자 LAB 5-2 반복을 사용하여 도형을 그리자 LAB 5-3 N-각형 그리기 LAB 5-4 반복을 이용하여 팩토리얼을 계산하기 5.4 조건에 따라 반복해서 실행하는 while 문 LAB 5-5 사용자로부터 암호를 받아 로그인하기 5.5 일정한 횟수 반복에 while 사용하기 LAB 5-6 입력받은 수를 사용하는 구구단 출력 LAB 5-7 while 문으로 별 그리기를 해보자 LAB 5-8 간단한 코드로 멋진 나선형 도형 그려보기 LAB 5-9 무한 반복문으로 숫자 맞추기 게임을 만들자 LAB 5-10 암산 문제를 만들어보자 5.6 무한 루프와 break로 빠져나가기 5.7 출력을 예쁘게 만드는 포매팅 핵심 정리 주관식 문제 심화문제 Chapter 06 함수로 일처리를 짜임새있게 하자 6.1 짜임새 있는 기능을 만드는 멋진 기능 : 함수 6.2 함수를 만들고 불러서 일을 시켜보자 158 6.3 함수에 일을 시키고 그 값을 받아오도록 하자 6.4 여러 개의 값을 넘겨주고 여러 개의 값을 돌려받자 LAB 6-1 사각형을 그리는 함수 만들어보기 6.5 변수의 범위는 어디까지인가 6.6 함수에 쉽게 일을 시키는 디폴트 인자 LAB 6-2 주급 계산 프로그램 LAB 6-3 n-각형을 그리는 함수 만들어보기 LAB 6-4 리스트에서 최대/최소값을 찾는 함수 LAB 6-5 리스트에서 최대/최소값을 찾아서 두 개를 반환하는 함수 6.7 자신을 호출하는 재귀함수 LAB 6-6 피보나치 함수 계산하기 6.8 모듈을 이용해서 함수를 재사용하자 6.9 모듈과 별명 만들기 핵심 정리 주관식 문제 심화문제 Chapter 07 데이터를 리스트와 튜플로 묶어보자 7.1 리스트는 무엇이고 왜 필요한가 7.2 리스트 연산을 해보자 LAB 7-1 입력을 받아 맛있는 과일의 리스트를 만들어 보자 LAB 7-2 2에서 100까지의 소수를 구해보자 7.3 인덱싱과 슬라이싱을 해 보자 7.4 리스트의 원소 값을 자유롭게 조작해 보자 LAB 7-3 도시의 인구 자료에 대한 슬라이싱을 해보자 7.5 리스트의 메소드와 여러 기능들 7.6 리스트를 크기에 따라 정렬해보자 LAB 7-4 오늘의 명언을 골라주는 기능을 만들자 LAB 7-5 도시의 이름과 인구를 튜플로 묶어보자 7.7 바퀴의 재발명? 7.8 리스트 객체의 생성과 참조라는 깊이있는 개념 7.9 리스트 함축은 코드를 짧고 간결하게 만드는데 사용된다 7.10 한번 생성하면 그 값을 고칠 수 없는 자료형 : 튜플 7.11 zip() 함수를 사용한 집적화 7.12 클래스와 객체가 무엇인가 핵심 정리 주관식 문제 심화문제 Chapter 08 연관된 데이터를 딕셔너리로 짝을 짓자 8.1 키와 값을 가진 딕셔너리로 자료를 저장하자 8.2 딕셔너리와 리스트의 비교 8.3 딕셔너리의 다양한 메소드 8.4 람다 함수 = 이름이 없는 함수 LAB 8-1 편의점 재고 관리 프로그램을 만들자 LAB 8-2 영한 사전을 만들어 보자 8.5 순서가 중요하지 않은 대상들이 모이면 : 집합 8.6 집합에 적용할 수 있는 다양한 연산들을 살펴보자 8.7 리스트, 튜플, 집합, 딕셔너리를 비교하자 LAB 8-3 파티에 동시에 참석한 사람 알아내기 8.8 파일로부터 자료를 읽고 저장해보자 LAB 8-4 파일에서 사용된 단어 구하기 8.9 두 수의 약수와 최대공약수 그리고 프로그래밍적인 사고 핵심 정리 주관식 문제 심화문제 PART 2 데이터 과학과 인공지능 Chapter 09 텍스트를 처리해보자 9.1 ChatGPT의 충격 9.2 기본적인 텍스트 처리 9.3 텍스트를 변경하고 포매팅하는 방법 LAB 9-1 글자 수, 단어 수, 평균 단어 길이 LAB 9-2 불용어 제거하기 9.4 불용어를 쉽게 처리하자 LAB 9-3 트위터 메시지 처리 LAB 9-4 단어 빈도 계산 LAB 9-5 영화평 분석 9.5 워드 클라우드 9.6 한글 워드클라우드와 이미지 형태로 만들기 LAB 9-6 위키피디아 워드 클라우드 9.7 정규식을 알아보자 9.8 정규식을 이용하여 특정한 패턴 찾기 9.9 정규식을 이용하여 패턴 대체하기 LAB 9-7 HTML 태그를 제거하자 핵심 정리 주관식 문제 심화문제 Chapter 10 넘파이로 수치 데이터를 처리해보자 10.1 리스트보다 넘파이의 배열이 훨~씬~ 빠르다 10.2 넘파이의 별칭 만들기, 그리고 간단한 배열 연산하기 10.3 강력한 넘파이 배열의 연산을 알아보자 LAB 10-1 ndarray 객체를 생성하고 속성을 알아보자 LAB 10-2 여러 사람의 BMI를 빠르고 간편하게 계산하기 10.4 인덱싱과 슬라이싱을 넘파이에서도 할 수 있다 10.5 2차원 배열의 인덱싱 10.6 넘파이 스타일의 2차원 배열 슬라이싱 LAB 10-3 2차원 배열 연습하기 LAB 10-4 넘파이 배열의 형태를 알아내고 슬라이싱하여 연산하기 10.7 arange() 함수와 range() 함수의 비교 LAB 10-5 2차원 배열에서 특정 조건을 만족하는 행만 추출하기 10.8 linspace() 함수와 logspace() 함수 10.9 난수를 생성해보자 10.10 정규 분포 난수 생성 LAB 10-6 배열의 형태를 바꾸어 보자 LAB 10-7 평균과 중앙값 계산 연습 10.11 상관관계 계산하기 핵심 정리 주관식 문제 심화문제 Chapter 11 차트를 멋지게 그려보자 11.1 데이터 시각화 11.2 matplotlib 무작정 사용해 보기 11.3 차트 장식을 도와주는 다양한 기법들 LAB 11-1 수학 함수도 쉽게 그려보자 11.4 하나의 차트에 여러 개의 데이터를 그려보자 LAB 11-2 삼각함수의 기본인 사인 그래프 그리기 11.5 막대형 차트도 손쉽게 그려보자 11.6 데이터를 점으로 표현하는 산포도 그래프 그리기 11.7 히스토그램으로 자료의 분포를 한눈에 살펴보자 LAB 11-3 정규분포로 생성된 난수를 눈으로 확인하기 LAB 11-4 차종별 판매량을 파이 차트로 표현하자 11.8 데이터를 효율적으로 표현하는 상자 차트를 알아보자 11.9 한 화면에 여러 그래프 그리기 : subplots( ) LAB 11-5 서브플롯 이용해 보기 핵심 정리 주관식 문제 심화문제 Chapter 12 판다스로 데이터를 분석해보자 12.1 엑셀보다 빠른 일처리는 판다스로 12.2 CSV라고 들어봤니 12.3 CSV에서 원하는 데이터를 뽑아 보자 LAB 12-1 울릉도는 몇 월에 바람이 가장 강할까? 12.4 판다스의 데이터 구조 : 시리즈와 데이터프레임 12.5 판다스로 데이터 파일을 읽기 12.6 열을 기준으로 데이터 선택하기 12.7 슬라이싱으로 행 선택하기 12.8 데이터를 간편하게 분석할 수 있는 기능이 있다 12.9 연도와 월, 일을 다루는 DatetimeIndex와 그룹핑 12.10 데이터를 특정한 값에 기반하여 묶는 기능 : 그룹핑 LAB 12-2 울릉도는 몇 월에 바람이 가장 강할까? - groupby() 활용 12.11 조건에 맞게 골라내자 : 필터링 12.12 빠진 데이터를 깨끗하게 메워 보자 12.13 데이터 구조를 변경해 보자 LAB 12-3 다양한 방법으로 concat 적용해 보기 12.14 데이터베이스 join 방식의 데이터 병합 - merge LAB 12-4 다양한 방법으로 merge 적용해 보기 핵심 정리 주관식 문제 심화문제 Chapter 13 데이터의 성질을 알아보는 시본 13.1 데이터 사이의 관련성을 알아보자 13.2 구글 코랩 환경 소개 13.3 상관계수와 시각화 13.4 상관계수의 시각화와 해석 13.5 간단한 시본 튜토리얼로 시작하기 13.6 tips 데이터의 구조 13.7 산점도 그래프로 관계를 상세하게 나타내 보자 13.8 변수 사이의 관계를 알아보기에 편리한 쌍 그래프 13.9 Anscombe’s quartet 데이터 셋 13.10 비선형 함수를 사용하여 데이터를 설명하자 13.11 항공기 이용 승객 데이터 셋 13.12 항공기 이용 승객 데이터 셋을 고쳐보자 13.13 히트맵을 알아보자 핵심 정리 주관식 문제 심화문제 Chapter 14 기계학습으로 똑똑한 컴퓨터를 만들자 14.1 이세돌을 이긴 컴퓨터 프로그램 : 비결이 뭘까 14.2 기계학습을 깊이 알아보자 14.3 회귀문제를 알아보자 14.4 가장 간단한 회귀 : 선형 회귀 분석 14.5 선형회귀로 예측하기 : 키와 몸무게는 상관관계가 있을까 LAB 14-1 키가 비슷해도 남, 여의 몸무게는 다를 것 : 다차원 선형회귀 LAB 14-2 주택의 실면적과 대중교통 접근성 그리고 가격 14.6 사이킷런의 당뇨병 예제와 학습 데이터 생성 14.7 체질량지수와 당뇨수치는 어떤 상관관계가 있을까 14.8 당뇨병 예제를 학습 데이터와 테스트 데이터로 구분하자 LAB 14-3 데이터 80%로 학습하여 예측한 결과와 실제 데이터 비교 14.9 알고리즘이 가지는 오차 14.10 닥스훈트와 사모예드 개를 분류하는 문제 14.11 k-NN 알고리즘을 이용한 분류 14.12 k-NN 알고리즘을 적용할 데이터를 살펴보자 14.13 새로운 꽃에 대해서 모델을 적용하고 분류해 보자 14.14 사례 분석 - 선형회귀 : 기대수명 예측하기 14.15 각 특징들 사이의 상관관계를 살펴보자 14.16 간단한 회귀모델을 만들자 핵심 정리 주관식 문제 심화문제 Chapter 15 딥러닝의 맛을 보자 15.1 인간의 신경세포를 흉내내는 퍼셉트론 15.2 딥러닝의 구조를 알아보자 15.3 티처블 머신을 알아보자 15.4 티처블 머신으로 코딩없이 이미지 인식하기 15.5 가장 인기있는 기계학습과 딥러닝 플랫폼 : 텐서플로 15.6 MNIST라는 예시 데이터를 살펴보자 15.7 MNIST 데이터와 이미지의 구조 15.8 딥러닝 모델을 만드는 단계 15.9 딥러닝 모델을 학습시켜 보자 15.10 이미지를 예측해 보자 15.11 패션 MNIST라는 예시 데이터 알아보기 15.12 다시 한번 인공 신경망을 구축해 보자 15.13 학습된 신경망을 새 이미지 인식에 적용해 보자 15.14 층을 쌓아 얼마나 좋아졌는지 눈으로 확인해 보자 핵심 정리 주관식 문제 심화문제

강영민 [저]

1996年 부산대학교 전자계산학과 이학사, 1999年 부산대학교 전자계산학과 이학석사, 2002年 스위스 제네바대학 미라랩 Virtual Clothing 프로젝트 참여, 2003年 부산대학교 전자계산학과 이학박사, 2003年~2005年 한국전자통신연구원 디지털콘텐츠연구단, 2005年~현재 동명대학교 게임공학과 교수, 동명대학교 산학협력단장, 정보전산센터장, ACE 사업 단장, 기획처장 등 역임, 2020年 한국전자통신연구원 인공지능연구소 스마트데이터연구실 파견연구원을 지냈다. github : https://github.com/dknife