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딥러닝 데이터 전처리 입문 파이썬과 R로 배우는 데이터 다루기

앨런 비소첵 지음 | 김창엽, 강병호 옮김 | 에이콘출판 | 2018년 05월 24일 출간

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ISBN 9791161751580(1161751580)
쪽수 232쪽
크기 189 * 236 * 14 mm /553g 판형알림
이 책의 원서/번역서 Practical Data Wrangling/Allan Visochek

책소개

이 책이 속한 분야

실제 데이터 분석에 가장 중요한 기초 데이터 전처리를 다룬다. 데이터 전처리 과정은 머신 러닝을 통해 만든 모델의 성능을 크게 좌우한다. 데이터 분석에 입문한다면 데이터 전처리를 위한 데이터 전처리 개념과 사용 도구, 주요 파일 형식, 정규 표현식 등 꼭 알아야 할 내용을 실습을 통해 쉽게 익힐 수 있다.

저자소개

저자 : 앨런 비소첵

저자 앨런 비소첵은 코네티컷 주 뉴 헤이븐에서 활동하고 있는 프리랜서 웹 개발자이자 데이터 분석가며, 업무 외적으로 머신 러닝과 인공지능에 관심이 많다.

지식을 가르치고 공유하기를 즐긴다. 유다시티(Udacity)의 데이터 분석 나노 학위(Nanodegree) 프로그램을 수료한 후, 유다시티에서 수개월간 포럼 멘토 및 프로젝트 검수자로 활동하면서 데이터 분석 프로젝트를 수행하는 학생들에게 도움을 줬다. learntoprogram.tv에 기술 자료를 기고하기도 한다.

역자 : 김창엽

역자 김창엽은 데이터 분석과 머신 러닝에 관심이 많아 현재 고려대학교 산업경영공학과 데이터 사이언스 및 비즈니스 어낼리틱스(DSBA) 연구실에서 박사 과정을 밟고 있다. 이전에는 안랩에서 9년간 근무하며 악성코드 대응 및 침해 사고 분석 업무를 수행했다. 에이콘출판사에서 펴낸 『텐서플로 入門』(2016), 『리눅스 바이너리 분석』(2016), 『모의 해킹을 위한 메타스플로잇』(2014), 『케라스로 구현하는 딥러닝과 강화학습』(2017) 등을 번역했다.

역자 : 강병호

역자 강병호는 한양대학교 공과대학 컴퓨터공학부 및 동 대학원 컴퓨터·소프트웨어학과를 졸업했으며, 현재 한국전자통신연구원(ETRI)에 근무하고 있다. 관심 분야는 컴퓨터 보안과 머신 러닝이다.

작가의 말

최종 사용자용으로 가공되지 않은 데이터가 있다. 프로젝트별로 데이터의 개수가 너무 많거나, 너무 적거나, 누락돼 있거나, 잘못돼 있거나, 또는 구조화되지 않거나 부적절한 형태로 구성돼 있을 수 있다. 이 책은 사용 가능한 데이터를 모으고 출력 데이터를 구성하는 방법을 다룬다. 각 장에서는 데이터 다루기에 대한 새로운 접근법을 보여주기 위해 하나 이상의 예시를 사용한다.

목차

1장. 데이터 프로그래밍
데이터 처리의 이해
데이터의 수집과 읽어오기
데이터 정리
데이터 형성 및 구조화
데이터 저장
데이터 처리 도구
파이썬
R
요약

2장. 파이썬 프로그래밍 소개
외부 리소스
이번 장 살펴보기
설치 요구 사항
다른 학습 리소스
파이썬 2와 파이썬 3의 차이점
파이썬에서 프로그램 실행
텍스트 편집기를 사용해 프로그램 작성 및 관리
터미널을 사용해 프로그램 실행
동작하지 않면 어떻게 해야 할까?
데이터 유형, 변수, 파이썬 셸
숫자: 정수와 실수
문자열
부울 데이터 형식
print 함수
변수
배열(파이썬에서의 리스트)
사전
복합문
복합문 문법과 들여쓰기 수준
for문과 이터러블
if문
함수
프로그램에서 주석 달기
프로그래머 리소스
공식 문서
온라인 포럼과 메일링 리스트
요약

3장. 데이터 입력, 탐색, 수정: 1부
외부 리소스
이번 장 살펴보기
설치 요구 사항
데이터
파일시스템 설정
기본 데이터 처리 작업 흐름 소개
JSON 파일 형식 소개
파이썬의 파일 I/O를 이용한 파일 열기와 닫기
open 함수와 파일 객체
파일 구조: 데이터 저장을 위한 좋은 방법
파일 열기
파일 내용 읽기
파이썬 모듈
json 모듈을 이용한 JSON 파일 파싱
데이터 파일의 내용 탐색
데이터의 주요 내용 추출
데이터상의 모든 변수 출력
데이터셋 수정
원본 데이터셋에서 데이터 변수 추출
수정된 데이터를 새 파일에 기록
터미널에서 입출력 파일명 지정
터미널에서 파일명 지정
요약

4장. 데이터 입력, 탐색, 수정: 2부
이번 장 살펴보기
파일시스템 설정
데이터
pandas 설치
CSV 형식 이해
csv 모듈 소개
CSV 데이터를 읽고 처리하기 위해 csv 모듈 사용
CSV 데이터 기록을 위한 csv 모듈 사용
데이터를 읽고 처리하기 위해 pandas 모듈 사용
2011년 총 도로 길이 다시 계산
비표준 CSV 인코딩과 다이얼렉트 처리
XML 이해
XML과 JSON 비교
XML 데이터 파싱을 위한 xmletreeElementTree 모듈 사용
Xpath
요약

5장. 텍스트 데이터 처리: 정규 표현식 소개
이번 장 살펴보기
데이터
파일 구조 설정
패턴 인식의 필요성
정규 표현식 소개
정규 표현식 작성
특수 문자
공백 문자 탐색
시작 문자 탐색
종료 문자 탐색
문자 또는 숫자의 범위 탐색
여러 패턴의 탐색
하나의 문자가 아닌 문자열 시퀀스 탐색
패턴 결합
문자열로부터 패턴 추출
정규 표현식의 split() 함수
파이썬 정규 표현식 문서
패턴 탐색
패턴 정량화
도로명 주소를 탐색하는 정규 표현식 작성
탐색 횟수 측정
탐색 정확도 검증
패턴 추출
출력 결과 파일 저장
요약

6장. 수치 데이터 정리: R과 RStudio 소개
이번 장 살펴보기

데이터
디렉터리 구조
R과 Rstudio 설치
R과 RStudio 소개
RStudio 연습
R 명령어 실행
작업 디렉터리 지정
데이터 불러오기
R 데이터프레임
R 벡터
R 데이터프레임 인덱싱
R을 활용한 2001년 데이터 분석
기본적인 이상치 탐지 및 제거
NA 값 처리
결측치 제거
결측치를 상수로 대체
결측치 대체
변수명과 내용
요약

7장. dplyr을 이용한 데이터 처리 간소화
이번 장 살펴보기
데이터
파일시스템 구성
dplyr 및 tibble 패키지 설치
dplyr 소개
dplyr 시작하기
명령어 체인 사용
데이터프레임의 행 필터링
항목별로 데이터 요약하기
dplyr을 이용한 코드 재작성
요약

8장. 웹에서 데이터 수집하기
이번 장 살펴보기
파일시스템 설정
requests 모듈 설치
인터넷 연결
API 소개
API를 통해 파이썬으로 데이터 추출하기
결과 필터링을 위한 URL 파라미터 사용
요약

9장. 대용량 데이터 처리
이번 장 살펴보기
시스템 요구 사항
데이터
파일시스템 설정
MongoDB 설치
시간 계획
정리
컴퓨터 메모리 이해
데이터베이스 이해
MongoDB 소개
파이썬에서 MongoDB 사용하기
요약

출판사 서평

★ 이 책에서 다루는 내용 ★
■ 파이썬과 R로 CSV를 읽어 데이터의 통계량 출력하기
■ 데이터 형식과 API를 활용한 데이터 추출에 필요한 프로그래밍 구조 학습
■ 데이터 정리 과정에 필요한 정규 표현식의 효과적인 사용
■ 수치 데이터 분석에 필요한 도구와 패키지 탐색
■ 더 나은 데이터 구조 제어 방법 탐색
■ 프로그래밍 방식을 통한 데이터의 읽기, 검사, 수정, 형태 변경
■ 데이터셋을 불러오고 정제하고 출력하는 프로그램 작성

★ 이 책의 대상 독자 ★
데이터를 분석해보고 싶은 데이터 과학자, 데이터 분석... 더보기

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