Description
많은 연구원에게 파이썬은 데이터를 저장, 가공하고 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있는 라이브러리 덕분에 데이터를 다루기에 최고의 도구로 여겨진다. 여러 참고 자료에서 파이썬 라이브러리를 소개하지만, 대부분은 각 라이브러리를 개별적으로 다룬다. 하지만 《파이썬 데이터 사이언스 핸드북》 개정판에서는 IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn을 비롯한 관련 도구를 모두 다루며, 데이터 과학 및 머신러닝 활용에 꼭 필요한 도구를 성공적으로 설정하고 사용하는 데 도움이 되는 명확하고 따라 하기 쉬운 예제를 제공한다.
파이썬 코드를 읽고 작성하는 데 익숙한 과학자나 데이터 분석가라면 이 책이 데이터의 가공, 변환, 정제와 다른 유형의 데이터 시각화, 통계 모델이나 머신러닝 모델 구축을 위한 데이터 활용 면에서 흔히 발생하는 문제를 해결하기에 가장 이상적인 종합 참고서가 될 것이다. 간단히 말해, 이 책은 파이썬으로 데이터 사이언스 분야를 배우기 위해 반드시 소장해야 할 책이다.
이 핸드북을 통해 다음 도구의 사용법을 학습할 수 있다.
◎ IPython과 Jupyter: 파이썬을 이용하는 데이터 과학자를 위한 컴퓨팅 환경 제공
◎ NumPy: 파이썬의 복잡한 데이터 배열을 효율적으로 저장하고 가공할 수 있는 ndarray(n 차원 배열 객체) 제공
◎ Pandas: 파이썬에서 레이블이 붙거나 칼럼 형식의 데이터를 효율적으로 저장하고 가공하기 위한 DataFrame 자료구조 제공
◎ Matplotlib: 파이썬을 이용한 유연한 데이터 시각화 기능 제공
◎ Scikit-Learn: 기존 머신러닝 알고리즘 중 가장 중요한 것을 파이썬으로 효율적이고 깔끔하게 구현한 라이브러리
파이썬 코드를 읽고 작성하는 데 익숙한 과학자나 데이터 분석가라면 이 책이 데이터의 가공, 변환, 정제와 다른 유형의 데이터 시각화, 통계 모델이나 머신러닝 모델 구축을 위한 데이터 활용 면에서 흔히 발생하는 문제를 해결하기에 가장 이상적인 종합 참고서가 될 것이다. 간단히 말해, 이 책은 파이썬으로 데이터 사이언스 분야를 배우기 위해 반드시 소장해야 할 책이다.
이 핸드북을 통해 다음 도구의 사용법을 학습할 수 있다.
◎ IPython과 Jupyter: 파이썬을 이용하는 데이터 과학자를 위한 컴퓨팅 환경 제공
◎ NumPy: 파이썬의 복잡한 데이터 배열을 효율적으로 저장하고 가공할 수 있는 ndarray(n 차원 배열 객체) 제공
◎ Pandas: 파이썬에서 레이블이 붙거나 칼럼 형식의 데이터를 효율적으로 저장하고 가공하기 위한 DataFrame 자료구조 제공
◎ Matplotlib: 파이썬을 이용한 유연한 데이터 시각화 기능 제공
◎ Scikit-Learn: 기존 머신러닝 알고리즘 중 가장 중요한 것을 파이썬으로 효율적이고 깔끔하게 구현한 라이브러리
파이썬 데이터 사이언스 핸드북 - 위키북스 데이터 사이언스 시리즈 89 (개정판)
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