Description
누구나 코딩에 대한 부담 없이 몇 번의 클릭으로 빅데이터 분석을 할 수 있을까? 비주얼 파이썬은 코딩의 진입장벽을 낮추어 일반인들도 거부감 없이 손쉽게 빅데이터 분석을 할 수 있는 길을 열었다. 코딩을 잘해야만 빅데이터 분석을 할 수 있는 시대는 저물어 가고 있다.
이 책은 누구나 빅데이터 분석에 대한 기본적인 지식을 가지고 있으면, 다양한 분석을 쉽게 활용할 수 있는 방법을 설명하고 있다. 빅데이터 분석의 가장 핵심은 데이터를 이해하여 업무에 활용하는 것이다. 하지만 많은 사람들이 빅데이터 분석보다는 코딩에 더 많은 시간과 노력을 들이지만, 코딩의 높은 장벽을 경험하여 쉽게 좌절한다. 비주얼 파이썬은 코딩의 시간과 노력을 줄여주어 빅데이터 분석의 본질, 즉 업무에 적용할 수 있는 빅데이터 분석 방법을 이야기해주고 있다.
저자들은 No code가 아닌 Low code를 강조하고 있다. 기존의 No code 플랫폼들도 코딩이 필요 없다고 하지만 미리 정해진 기능이 외에는 사용할 수 없다. 하지만 비주얼 파이썬은 빅데이터 분석에 필요한 모든 코드를 자동으로 생성해주기 때문에 데이터와 업무에 필요한 코드를 매우 다양하고 폭넓게 구현할 수 있다. 게다가 코딩에 들어가는 시간과 노력을 줄여 뿐만 아니라 쉽게 코드와 친해지게 된다.
이 책은 비주얼 파이썬을 활용하여 빅데이터 분석의 전체 과정을 손쉽게 따라 할 수 있을 뿐만 아니라 실제 데이터를 활용하여 분석을 실습해 볼 수 있는 다양한 방법을 담고 있다.
1장은 비주얼 파이썬에 대한 소개와 활용 범위를 소개하고 있다. 비주얼 파이썬이 어떻게 탄생했으며, 설치 방법 등을 알려주고 있다. 또한 비주얼 파이썬이 구현할 수 있는 기능과 방법을 소개하고 있다. 데이터 분석 실습 주제와 내용에 대한 이야기를 소개하고 있다.
2장은 데이터를 분석하기 위한 준비 과정으로 흔히 전처리 과정(pre-processing)
을 소개하고 있다. 데이터를 불러와서 합치고, 특정 열의 평균값을 구하고 추출하거나 삭제하고, 변수의 이름을 바꾸고 구간을 나누고, 결측치 제거하는 등의 과정으로 구성되어 있다.
3장은 빅데이터 알고리즘을 적용하여 결과를 예측하는 모델을 만드는 과정을 소개하고 있다. 데이터 분할, 모델 생성, 학습, 시험, 평가, 그리고 중요 변수 도출 등의 과정을 다루고 있다.
4장은 빅데이터 알고리즘으로 도출한 결과를 시각화하는 과정을 소개하고 있다. 데이터를 다양한 그래프로 시각화하여 보다 효과적으로 비교 및 분석하는 과정으로 구성되어 있다.
5장은 빅데이터 분석을 토대로 목표와 문제를 규명하는 과정을 소개하고 있다.
6장은 Low code의 지향점에 대한 이야기를 담고 있다.
이 책은 누구나 빅데이터 분석에 대한 기본적인 지식을 가지고 있으면, 다양한 분석을 쉽게 활용할 수 있는 방법을 설명하고 있다. 빅데이터 분석의 가장 핵심은 데이터를 이해하여 업무에 활용하는 것이다. 하지만 많은 사람들이 빅데이터 분석보다는 코딩에 더 많은 시간과 노력을 들이지만, 코딩의 높은 장벽을 경험하여 쉽게 좌절한다. 비주얼 파이썬은 코딩의 시간과 노력을 줄여주어 빅데이터 분석의 본질, 즉 업무에 적용할 수 있는 빅데이터 분석 방법을 이야기해주고 있다.
저자들은 No code가 아닌 Low code를 강조하고 있다. 기존의 No code 플랫폼들도 코딩이 필요 없다고 하지만 미리 정해진 기능이 외에는 사용할 수 없다. 하지만 비주얼 파이썬은 빅데이터 분석에 필요한 모든 코드를 자동으로 생성해주기 때문에 데이터와 업무에 필요한 코드를 매우 다양하고 폭넓게 구현할 수 있다. 게다가 코딩에 들어가는 시간과 노력을 줄여 뿐만 아니라 쉽게 코드와 친해지게 된다.
이 책은 비주얼 파이썬을 활용하여 빅데이터 분석의 전체 과정을 손쉽게 따라 할 수 있을 뿐만 아니라 실제 데이터를 활용하여 분석을 실습해 볼 수 있는 다양한 방법을 담고 있다.
1장은 비주얼 파이썬에 대한 소개와 활용 범위를 소개하고 있다. 비주얼 파이썬이 어떻게 탄생했으며, 설치 방법 등을 알려주고 있다. 또한 비주얼 파이썬이 구현할 수 있는 기능과 방법을 소개하고 있다. 데이터 분석 실습 주제와 내용에 대한 이야기를 소개하고 있다.
2장은 데이터를 분석하기 위한 준비 과정으로 흔히 전처리 과정(pre-processing)
을 소개하고 있다. 데이터를 불러와서 합치고, 특정 열의 평균값을 구하고 추출하거나 삭제하고, 변수의 이름을 바꾸고 구간을 나누고, 결측치 제거하는 등의 과정으로 구성되어 있다.
3장은 빅데이터 알고리즘을 적용하여 결과를 예측하는 모델을 만드는 과정을 소개하고 있다. 데이터 분할, 모델 생성, 학습, 시험, 평가, 그리고 중요 변수 도출 등의 과정을 다루고 있다.
4장은 빅데이터 알고리즘으로 도출한 결과를 시각화하는 과정을 소개하고 있다. 데이터를 다양한 그래프로 시각화하여 보다 효과적으로 비교 및 분석하는 과정으로 구성되어 있다.
5장은 빅데이터 분석을 토대로 목표와 문제를 규명하는 과정을 소개하고 있다.
6장은 Low code의 지향점에 대한 이야기를 담고 있다.
코딩 없이(Low code) 클릭으로 한 번에 빅데이터 분석하기 (비주얼 파이썬으로)
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