데이터 분석 맛보기

데이터 분석 맛보기

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Description
오늘날 빅데이터(BigData) 시대가 도래하면서 하루에도 엄청난 양의 데이터가 생성되고 있으며, 데이터 분석은 다양한 분야에서 필수적인 기술로 자리 잡고 있습니다. 데이터 분석은 수집된 데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 도출하는 과정입니다. 기업의 의사결정, 공공정책 수립, 사회현상 분석 등 다양한 분야에서 데이터 분석을 통해 의미 있는 정보를 도출하고, 이를 바탕으로 보다 나은 의사결정을 내리고, 새로운 기회를 발견할 수 있습니다. 4차 산업혁명 시대의 핵심 역량으로 데이터를 분석에서부터 인공지
능 관련 다양한 분야에 이르기까지 ‘데이터’가 가장 중요한 요소라고 해도 과언이 아닙니다.
이 책은 데이터 분석의 기초부터 다양한 패키지를 활용한 실습까지, 누구나 쉽게 데이터 분석을 배울 수 있도록 구성되었습니다. 구글 코랩(Colab)을 사용하여 웹 브라우저에서 바로 코드를 실행할 수 있어, 별도의 환경 설정 없이 데이터 분석을 시작할 수 있습니다. 책의 구성은 다음과 같습니다. 1장에서는 데이터 분석을 위한 개발환경을 소개합니다. 2장에서는 파이썬 프로그래밍의 기초 문법에 대해 학습합니다. 3장에서는 빅데이터 분석을 위한 라이브러리인 판다스(Pandas), 넘파이(NumPy)를 소개합니다. 4장에서는 빅데이터 분석을 시각화하기 위해 맷플롯립(Matplotlib), 시본(Seaborn), 폴리움(Folium)에 대해 알아봅니다. 5장에서는 탐색적 데이터 분석 프로젝트의 예제를 통해서 실제 분석기법에서 사용되는 방법에 대해 알아봅니다. 6장에서는 머신러닝에 대한 이해와 실제 적용방법에 대해 구성하였습니다. 사이킷런(Scikit-Learn) 라이브러리를 활용하여 데이터 전처리, 지도학습 및 비지도학습을 다루는 방법을 알아보게 됩니다. 예측모델을 만들고 훈련시키는 과정을 통해 데이터의 패턴을 발견하고 예측하는 기술을 습득할 것입니다.

이 책을 통해 독자들은 데이터 분석의 기본 개념과 원리를 이해하고, 파이썬을 사용하여 데이터 분석의 기본을 다질 수 있습니다. 다양한 분석 패키지를 활용하여 데이터 분석을 수행할 수 있고 데이터 시각화를 할 수 있는 능력을 기를 수 있을 것입니다. 또한 여러 가지의 탐색적 데이터 분석을 통해 데이터의 의미를 파악할 수 있습니다. 또한 머신러닝을 이해하여 데이터로부터 의미 있는 정보를 도출할 수 있습니다.
이 책은 프로그래밍 경험이 없는 초보자부터 데이터 분석에 관심이 있는 모든 분들을 대상으로 합니다. 특히, 데이터 분석을 처음 공부하는 학생과 데이터 분석에 관심이 있는 일반 독자, 데이터 분석을 업무에 활용하고자 하는 직장인 누구나 데이터 분석에 입문할 수 있도록 도와줍니다.
이 책을 통해 독자들이 데이터 분석의 세계에 입문하고, 데이터 분석을 통해 세상을 이해하고 변화시키는 데 도움이 되기를 바랍니다. 또한 여러분이 이 책을 통해 데이터의 매력적인 세계에 한 걸음 더 가까이 다가갈 수 있기를 바랍니다.
저자

이정아외지음

[주요약력]
현)대구가톨릭대학교SW중심대학사업단교수
현)중소기업기술정보진흥원평가위원
전)영남이공대학교컴퓨터정보과교수
전)일본산업종합연구소(AIST)기술연구원
[주요저서]
나만의앱만들기앱인벤터&아두이노/도서출판청람/2022/공저
컴퓨터활용/이한미디어/2018/공저
데이터베이스기초액세스2016/이한미디어/2017/공저
프레젠테이션기법파워포인트2016/이한미디어/2017/공저

목차

1장데이터분석을위한개발환경
1.1데이터분석
1.2코랩(Colab)이란?
1.3코랩사용방법
1.4마크다운
1.5왜파이썬인가?
1.6챗GPT에서의질문

2장파이썬의기본문법
2.1변수
2.2기본데이터형
2.3컨테이너형
2.4조건문과반복문
2.5함수
2.6모듈과패키지

3장빅데이터분석을위한라이브러리
3.1넘파이(NumPy)
3.2판다스(Pandas)

4장빅데이터분석시각화
4.1맷플롯립(Matplotlib)
4.2시본(Seaborn)
4.3폴리움(Folium)
4.4워드클라우드(WordCloud)

5장탐색적데이터분석
5.1경상북도영덕군수해대피장소
5.2우리나라인구소멸위험지역분석
5.3알코올및약물류중독진단통계
5.4자동차리콜데이터분석

6장머신러닝
6.1머신러닝의이해
6.2사이킷런과머신러닝
6.3지도학습
6.4비지도학습