데이터 과학 기반의 파이썬 빅데이터 분석

이지영 지음 | 한빛아카데미 | 2020년 12월 30일 출간

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도서 소득공제란?

2018년7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입을 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다.
(추가 공제한도 100만원까지 인정)

*총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
*현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
*시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공

도서 소득공제 대상

도서(국내도서,외국도서,해외주문도서), eBook(구매) , 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)

*제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
*상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.

도서 소득공제 가능 결제수단

카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함), 제휴신용카드

현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에 한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 교보문고 기프트카드, 실시간계좌이체, 온라인입금

간편결제 : 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO

* 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
* 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인가능합니다.
* 페이나우, 11PAY와 휴대폰결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가

부분 취소 안내

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(신용카드 결제 후 예치금으로 환원된 경우 승인취소 되지 않습니다.)

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상품상세정보
ISBN	9791156645078(1156645077)
쪽수	440쪽
크기	191 * 236 * 20 mm /811g 판형알림

책소개

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이 책의 주제어

■ 데이터 과학과 빅데이터 분석의 개념을 이해하고 빅데이터 분석에 필요한 핵심 파이썬 문법을 배울 수 있습니다.
4차 산업혁명, 데이터 과학, 빅데이터의 관계를 이해하고 빅데이터 분석에 적용할 데이터 과학 방법론을 배웁니다. 빅데이터 분석에 필요한 핵심 파이썬 문법을 살펴보고 빅데이터 수집 방법으로 유용한 파이썬 크롤링 방법도 실습과 함께 살펴봅니다.

■ 기본 분석부터 머신러닝 기반의 프로젝트까지 14개 핵심 분석 방법을 실습으로 배울 수 있습니다.
데이터 과학 방법론과 빅데이터에 대한 이해를 바탕으로 통계 분석, 텍스트 빈도 분석, 지리 정보 분석과 같은 기본적인 분석 프로젝트를 실습으로 배울 수 있습니다. 그리고 머신러닝의 지도 학습 방식인 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리를 사용하는 분류 분석과 비지도 학습의 K-평균 군집화를 프로젝트로 다루고 텍스트 마이닝 프로젝트로 실습을 마무리합니다.

* 본 도서는 대학 강의용 교재로 개발되었으므로 연습문제 해답은 제공하지 않습니다.

상세이미지

PART 01 빅데이터 분석 - 이해
Chapter 01 4차 산업혁명과 데이터 과학
01 4차 산업혁명의 이해
02 4차 산업혁명을 실현하는 데이터 과학
03 4차 산업혁명 서비스 사례
요약/연습문제

Chapter 02 빅데이터의 이해와 활용
01 빅데이터의 이해
02 빅데이터의 활용
요약/연습문제

Chapter 03 데이터 과학 기반의 빅데이터 분석
01 빅데이터 산업의 이해
02 빅데이터 분석 방법과 접근법
03 빅데이터 분석을 위한 데이터 과학 방법론
요약/연습문제

PART 02 빅데이터 분석 - 준비
Chapter 04 파이썬 프로그래밍 기초
01 파이썬 시작하기
02 변수와 객체
03 자료형과 연산자
04 조건문과 반복문
05 함수
06 파일 처리
07 데이터 분석을 위한 주요 라이브러리
요약/연습문제

Chapter 05 파이썬 크롤링 - API 이용
01 네이버 API를 이용한 크롤링
02 공공데이터 API 기반 크롤링
요약/연습문제

Chapter 06 파이썬 크롤링 - 라이브러리 이용
01 정적 웹 페이지 크롤링
02 동적 웹 페이지 크롤링
요약/연습문제

PART 03 빅데이터 분석 - 기본 프로젝트
Chapter 07 통계 분석
01 [기술 통계 분석 + 그래프] 와인 품질 등급 예측하기
02 [상관 분석 + 히트맵] 타이타닉호 생존율 분석하기

Chapter 08 텍스트 빈도 분석
01 [영문 분석 + 워드클라우드] 영문 문서 제목의 키워드 분석하기
02 [한글 분석 + 워드클라우드] 한글 뉴스 기사의 키워드 분석하기

Chapter 09 지리 정보 분석
01 [주소 데이터 분석 + 지오맵] 지리 정보 분석 후 맵 생성하기
02 [행정구역별 데이터 분석 + 블록맵] 행정구역별 의료기관 현황 분석하기

PART 04 빅데이터 분석 - 머신러닝 프로젝트
Chapter 10 회귀 분석
01 [선형 회귀 분석 + 산점도/선형 회귀 그래프] 환경에 따른 주택 가격 예측하기
02 [회귀 분석 + 산점도/선형 회귀 그래프] 항목에 따른 자동차 연비 예측하기

Chapter 11 분류 분석
01 [로지스틱 회귀 분석] 특징 데이터로 유방암 진단하기
02 [결정 트리 분석 + 산점도/선형 회귀 그래프] 센서 데이터로 움직임 분류하기

Chapter 12 군집 분석
01 [K-평균 군집화 분석 + 그래프] 타깃 마케팅을 위한 소비자 군집 분석하기

Chapter 13 텍스트 마이닝
01 [감성 분석 + 토픽 모델링] 영화 리뷰 데이터로 감성 예측하기
02 [감성 분석 + 바 차트] 코로나 뉴스 텍스트의 감성 분석하기
03 [토픽 분석 + LDA 토픽 모델] 뉴스 텍스트에서 코로나 토픽 분석하기

부록
01 아나콘다 주피터 노트북 설치 및 사용하기
02 개발자 모드 사용하기
03 KoNLPy 라이브러리 설치하기

출판사 서평

데이터 과학 방법론으로 배우는 파이썬 빅데이터 분석 프로젝트
데이터 과학의 개념, 파이썬 기초, 데이터 크롤링 방법을 익힌 후 14개의 프로젝트를 ‘연구 목표 설정→데이터 수집→데이터 준비→데이터 탐색→데이터 모델링→결과 시각화’ 순의 데이터 과학 방법론에 따라 실습하는 책입니다. 통계 분석, 텍스트 빈도 분석, 지리 정보 분석부터 머신러닝 기반의 회귀 분석, 분류 분석, 군집 분석, 텍스트 마이닝 등의 핵심 분석 방법과 시각화 기법도 함께 익힐 수 있습니다.

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상품 품절	공급사(출판사) 재고 사정에 의해 품절/지연될 수 있으며, 품절 시 관련 사항에 대해서는 이메일과 문자로 안내드리겠습니다.
소비자 피해보상 환불지연에 따른 배상	상품의 불량에 의한 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은 소비자분쟁해결 기준 (공정거래위원회 고시)에 준하여 처리됨 대금 환불 및 환불지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리함