Description
이 책은 파이썬 기반의 데이터 분석의 기본을 다루는 책으로 데이터 분석에 필요한 기본 파이썬 문법, 데이터 분석 라이브러리 기반의 전처리/시각화, 회귀/시계열/분산 분석 등의 기본 통계 분석 및 분류/회귀분석 머신러닝까지 학습합니다.
● 파이썬을 활용한 데이터 분석의 전반적인 과정 설명
● 클라우드 기반의 구글 코랩을 데이터 분석 툴로 사용
● 데이터 분석에 필요한 파이썬 기본 문법 학습
● 데이터 전처리/시각화, 기본 통계 분석 및 머신러닝까지 학습
● 공공 데이터를 활용한 다양한 프로젝트 예제로 데이터 분석 실전 연습
● 챕터별 핵심 내용을 담은 요약 동영상 제공(구글 NotebookLM 사용)
-챕터별 내용 소개-
CHAPTER 01 데이터 분석의 개요
데이터 분석의 목적과 이를 위해 필요한 것을 학습
CHAPTER 02 파이썬 개발 환경 설정
파이썬 툴을 데이터 분석에 사용하기 위한 개발 환경을 설정하고, 데이터와 소스코드 파일을 배치해 프로젝트 구조로 개발하는 방식을 학습
CHAPTER 03 파이썬 기본 문법: 데이터 분석을 위한
데이터 분석의 순서를 살펴보고, 각 데이터 분석의 단계에서 필요한 파이썬 기본 문법을 학습
CHAPTER 04 데이터 분석에 필요한 주요 라이브러리
데이터프레임을 다루기 전에 알고 있어야 하는 고속 연산 라이브러리와 시각화 라이브러리를 학습
CHAPTER 05 실무 데이터 로드 및 데이터프레임 다루기
데이터 분석에 필요한 데이터프레임을 생성하기 위해 정형/비정형 데이터 파일을 로드하는 방법과 생성된 데이터프레임을 다루는 방법을 학습
CHAPTER 06 데이터 전처리: 분석 데이터 준비
실무 데이터인 데이터프레임으로부터 의미 있는 설명을 얻어내기 위해 데이터를 전처리할 때 사용하는 전처리 함수/메서드 및 결측치/이상치를 처리하는 방법을 학습
CHAPTER 07 데이터 시각화: 탐색적 데이터 분석
탐색적 데이터 분석을 위해 데이터 시각화 학습을 통해서 데이터의 현 상황을 파악하는 방법을 학습
CHAPTER 08 통계적 데이터 분석
통계적 데이터 분석은 데이터를 수집·해석해 의미 있는 정보를 얻고, 현 상태 검증·미래 예측·인과관계 파악에 활용하는 과정으로, 선형 모형, 랜덤 포레스트 등 주요 기법을 익혀 실질적인 분석 방법을 학습
CHAPTER 09 데이터 분석 프로젝트
앞에서 다룬 내용을 종합적으로 적용하는 방법을 학습하는 데이터 분석 프로젝트로, 이를 통해 데이터 분석을 실무에 적용하는 방법을 학습
CHAPTER 10 머신러닝
머신러닝은 정형 데이터를 인공지능에 학습시켜 분류와 회귀를 통해 예측에 활용하는 방법으로, 머신러닝의 개요와 분류분석 및 회귀분석 모델링을 학습
● 파이썬을 활용한 데이터 분석의 전반적인 과정 설명
● 클라우드 기반의 구글 코랩을 데이터 분석 툴로 사용
● 데이터 분석에 필요한 파이썬 기본 문법 학습
● 데이터 전처리/시각화, 기본 통계 분석 및 머신러닝까지 학습
● 공공 데이터를 활용한 다양한 프로젝트 예제로 데이터 분석 실전 연습
● 챕터별 핵심 내용을 담은 요약 동영상 제공(구글 NotebookLM 사용)
-챕터별 내용 소개-
CHAPTER 01 데이터 분석의 개요
데이터 분석의 목적과 이를 위해 필요한 것을 학습
CHAPTER 02 파이썬 개발 환경 설정
파이썬 툴을 데이터 분석에 사용하기 위한 개발 환경을 설정하고, 데이터와 소스코드 파일을 배치해 프로젝트 구조로 개발하는 방식을 학습
CHAPTER 03 파이썬 기본 문법: 데이터 분석을 위한
데이터 분석의 순서를 살펴보고, 각 데이터 분석의 단계에서 필요한 파이썬 기본 문법을 학습
CHAPTER 04 데이터 분석에 필요한 주요 라이브러리
데이터프레임을 다루기 전에 알고 있어야 하는 고속 연산 라이브러리와 시각화 라이브러리를 학습
CHAPTER 05 실무 데이터 로드 및 데이터프레임 다루기
데이터 분석에 필요한 데이터프레임을 생성하기 위해 정형/비정형 데이터 파일을 로드하는 방법과 생성된 데이터프레임을 다루는 방법을 학습
CHAPTER 06 데이터 전처리: 분석 데이터 준비
실무 데이터인 데이터프레임으로부터 의미 있는 설명을 얻어내기 위해 데이터를 전처리할 때 사용하는 전처리 함수/메서드 및 결측치/이상치를 처리하는 방법을 학습
CHAPTER 07 데이터 시각화: 탐색적 데이터 분석
탐색적 데이터 분석을 위해 데이터 시각화 학습을 통해서 데이터의 현 상황을 파악하는 방법을 학습
CHAPTER 08 통계적 데이터 분석
통계적 데이터 분석은 데이터를 수집·해석해 의미 있는 정보를 얻고, 현 상태 검증·미래 예측·인과관계 파악에 활용하는 과정으로, 선형 모형, 랜덤 포레스트 등 주요 기법을 익혀 실질적인 분석 방법을 학습
CHAPTER 09 데이터 분석 프로젝트
앞에서 다룬 내용을 종합적으로 적용하는 방법을 학습하는 데이터 분석 프로젝트로, 이를 통해 데이터 분석을 실무에 적용하는 방법을 학습
CHAPTER 10 머신러닝
머신러닝은 정형 데이터를 인공지능에 학습시켜 분류와 회귀를 통해 예측에 활용하는 방법으로, 머신러닝의 개요와 분류분석 및 회귀분석 모델링을 학습
처음 시작하는 파이썬 데이터 분석 (AI·빅테이터 시대를 위한 파이썬 기반의 데이터 분석 첫걸음)
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