헬스케어 빅데이터 분석의 정석 (한 권으로 끝내는 실사례에 기초한 헬스케어 빅데이터 분석 기술)

김선일

경남마산출생,일본문부성및NTT도코모(NTTDocomo)의장학금지원을받아일본국립야마가타(山形)대학공학부정보과학과와동경(東京)대학대학원전자정보학석사과정을수료했다.두학과모두컴퓨터공학에해당하며,일본에서는'컴퓨터'보다'정보'라는표현이더일반적이다.졸업이후삼성테크윈(現한화에어로스페이스)과NHN,LG전자CTO부문소프트웨어센터에서연구원및소프트웨어개발자로경력을쌓았다.
2021년상반기에는헬스케어IT벤처기업빅헤브솔루션㈜을창업했으며,한국과일본에서IoT기반의헬스케어사업을성공적으로진행하고있다.또한,한국과일본의기업들을대상으로데이터분석관련컨설팅과강연도전문적으로진행하고있다.저자의회사웹사이트에서더많은정보를확인할수있다.

1장.헬스케어개론
1.1헬스케어란무엇인가?
1.1.1헬스케어비용
1.1.2헬스케어기술의진보와질병
1.1.3인간의수명연장과기대
1.1.4현대인의고질병인걱정과두려움,스트레스
1.1.5환자정보와프라이버시보호
1.2헬스케어의종류와최신기술트렌드
1.2.1디지털헬스케어의종류
1.2.2최신기술트렌드및사례
1.3헬스케어기업들의특징
1.4헬스케어빅데이터란무엇인가?
1.4.1헬스케어빅데이터분석의위치
1.5향후전망
마치며

2장.빅데이터분석,알고리듬,머신러닝,인공지능개론
2.1빅데이터분석
2.1.1빅데이터와정보의중요성
2.1.2빅데이터분석
2.1.3빅데이터분석가와데이터과학자
2.1.4빅데이터처리과정
2.2알고리듬
2.3인공지능,머신러닝,딥러닝
2.3.1머신러닝의3가지학습방법
2.3.2ChatGPT
향후전망
마치며

3장.파이썬설치및환경구축하기
3.1파이썬설치하기
3.2IPython알아보기
3.3주피터랩알아보기
3.3.1주피터랩설치
3.3.2주피터노트북의명령모드
3.4VSCode를주피터처럼사용하기
3.5데이터분석용필수라이브러리설치하기
3.5.1NumPy
3.5.2pandas
3.5.3matplotlib
3.5.4scikit-learn
3.5.5statsmodels
3.6권장시스템
마치며

4장.파이썬기본문법과빌트인자료형알아보기
4.1파이썬문법
4.1.1주석
4.1.2함수
4.1.3익명함수:람다함수
4.1.4흐름제어문
4.2자료형
4.2.1리스트
4.2.2튜플
4.2.3딕셔너리
4.2.4집합
마치며

5장.NumPy알아보기
5.1파이썬리스트와배열
5.2NumPy알아보기
5.3ndarray(다차원배열객체)다루기
5.3.1생성하기
5.3.2표준데이터타입
5.3.3속성:차원수와모양새,데이터타입
5.3.4전치
5.3.5인덱싱과슬라이싱
5.3.6배열모양새바꾸기
5.3.7팬시인덱싱
5.3.8배열의산술연산
5.3.9배열합치기및나누기
5.3.10조건문으로배열추출하기(데이터마스킹)
5.4유니버설함수
5.4.1대표적인단항유니버설함수
5.4.2대표적인이항유니버설함수
5.4.3합,평균,표준편차,분산,누적값구하기
5.4.4난수생성하기
5.4.5그외유니버설함수
5.5배열정렬하기
5.6배열집합메서드
5.7저장하기및불러오기
5.81차원배열로변형하기
5.9브로드캐스팅
5.10구조화된배열
5.11그외유용한함수
마치며

6장.pandas알아보기
6.1데이터타입
6.2시리즈
6.2.1딕셔너리로부터시리즈생성하기
6.2.2명시적인덱싱과암묵적인덱싱
6.2.3조건문으로배열추출:마스킹
6.2.4벡터연산
6.2.5그외
6.3데이터프레임
6.3.1전치
6.3.2슬라이싱
6.3.3슬라이싱으로역순정렬하기
6.3.4마스킹
6.3.5데이터연산하기
6.4누락된데이터다루기
6.4.1결측치관련메서드
6.4.2결측치데이터조사하기
6.4.3결측치데이터추출하기
6.4.4결측치집계구하기
6.4.5결측치를특정값으로채워넣기
6.4.6결측치데이터처리하기
6.4.7결측치제거하기
6.5Index
6.5.1멀티(계층적)인덱스
6.5.2인덱스로데이터접근하기
6.5.3인덱스설정및해제하기
6.5.4간단한집계및통계
6.6데이터합치기
6.6.1concat함수
6.6.2append메서드
6.6.3insert메서드
6.6.4merge함수와메서드
6.6.5join메서드
6.6.6combine메서드
6.6.7combine_first메서드
6.6.8update메서드
6.7집계및통계구하기
6.7.1rolling및expanding메서드
6.8groupby메서드
6.8.1aggregate/agg메서드
6.8.2filter메서드
6.8.3apply메서드
6.8.4map메서드
6.8.5applymap메서드
6.8.6transform메서드
6.9상관관계및공분산구하기
6.9.1corr메서드
6.9.2corrwith메서드
6.9.3cov메서드
6.10중복,유일요소다루기
6.11데이터피벗과피벗테이블구하기
6.11.1pivot메서드
6.11.2pivot_table함수와메서드
6.11.3melt메서드
6.12문자열다루기
6.12.1정규표현식
6.13query및eval메서드
6.13.1query메서드
6.13.2eval메서드
6.14시계열데이터다루기
6.14.1date_range함수
6.14.2DatetimeIndex만들기
6.14.3PeriodIndex만들기
6.14.4TimedeltaIndex만들기
6.14.5리샘플링하기
6.14.6shift및tshift메서드
6.15카테고리(범주형)데이터다루기
6.16파일로부터읽어오기및저장하기
6.16.1파일로부터읽어오기
6.16.2파일로저장하기
6.17그외메서드와속성
마치며

7장.데이터수집과전처리하기
7.1데이터전처리에앞서
7.2데이터수집하기
7.2.1웹크롤링
7.2.2DBMS로부터CSV파일만들기
7.3데이터전처리
7.3.1정제하기
7.3.2정규표현식으로치환하기
7.3.3열선택해서수정하기
마치며


8장.사례#1-데이터를시각화해보기
8.1MySQL테이블에서CSV파일추출하기
8.1.1MySQLshell접속하기
8.1.2MySQL사용자권한부여하기
8.1.3쿼리결과를CSV파일로저장하기
8.2히트맵그래프로시각화해보기
8.2.1CSV파일내용살펴보기
8.2.2시각화해보기
8.2.3여러그래프를만들어보기
8.2.4일부데이터제외한그래프만들어보기
마치며

9장.사례#2-시계열데이터다루기
9.1쿼리결과를CSV파일로저장하기
9.2시계열데이터시각화
9.2.1데이터의정제
9.2.2활동지수평가함수만들기
9.2.310분단위로그룹화하기
9.2.41시간단위로그룹화하기
9.2.51일단위로그룹화하기
9.31일데이터시각화
9.3.1데이터정제및시각화
9.3.2그래프를4개로나열하기
마치며


10장.사례#3-누적막대그래프와회귀분석해보기
10.1CSV파일살펴보기
10.2센서29개의한달간상태별집계데이터시각화
10.3특정센서의활동누적데이터비교
10.4주의와낙상의상관관계
10.5주의와낙상회귀분석해보기
마치며

11장.자동화및웹대시보드만들어보기
11.1배치프로그램이란?
11.2구글파이어베이스다루기
11.2.1파이어베이스실시간DB프로젝트설정하기
11.2.2분석한데이터를파이어베이스실시간DB에업로드하기
11.3웹대시보드만들기
11.3.1자바스크립트에서파이어베이스연동하기
11.3.2라인차트그래프만들기
11.3.3누적막대그래프만들기
11.4자동화시스템구축하기
11.4.1크론탭으로자동화하기
11.4.2파이썬scheduler라이브러리로자동화하기
11.4.3윈도우작업스케줄러로자동화하기
마치며

◈이책에서다루는내용◈
◆헬스케어와빅데이터,AI(인공지능)개론
◆IPython,주피터노트북,VSCode사용법
◆파이썬의기본문법
◆NumPy라이브러리사용법
◆데이터분석의핵심pandas라이브러리사용법
◆사례에기초한데이터수집과전처리
◆DBMS로부터분석대상데이터를파일로추출
◆사례에기초한시계열데이터정제및분석,그룹화,시각화
◆사용자정의함수로데이터분석고도화
◆자동화를위한배치프로그램작성및크론탭,scheduler라이브러리사용법
◆간단한웹대시보드제작

◈이책의대상독자◈
컴퓨터공학전공자및보건의료종사자,카드사,보험사직원등으로,파이썬을활용한빅데이터분석경험이풍부하지않은사람을대상으로한다.파이썬지식이부족한독자들도쉽게따라올수있도록구성했다.
◆파이썬으로빅데이터를분석하고싶은입문자
◆시계열데이터를다양한기법으로분석,그룹화,시각화하기를원하는독자
◆실제IT기업에서빅데이터분석및시각화를어떻게구현하는지궁금한독자
◆상업용빅데이터분석과자동화시스템구축,웹대시보드를만들고싶은독자
◆파이썬의기초부터pandas라이브러리사용법레퍼런스가필요한독자

◈이책의구성◈
처음책을기획할때에는사례중심으로책을구성하고,파이썬문법및pandas에대해서는간략하게다룰계획이었다.그러나책을집필하는과정에서다른서적의pandas내용에대한불만족감이생겨,이책이분석업무를수행할수있는완결된가이드가되도록NumPy와pandas를상세하게다루게됐다.다만,matplotlib은이번에는포함하지않았다.matplotlib의사용방법은어렵지않아,다른서적이나인터넷자료를참조하면충분할것이다.