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파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석

오승환 지음 | 정보문화사 | 2019년 06월 15일 출간
| 5점 만점에 5점 리뷰 3개 리뷰쓰기

이 책의 다른 상품 정보

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상품상세정보
ISBN 9788956748337(8956748330)
쪽수 366쪽
크기 188 * 235 * 24 mm /940g 판형알림

책소개

이 책이 속한 분야

데이터 과학자가 되기 위한 첫걸음!

파이썬 초급자나 중급자가 데이터 분석과 머신러닝을 배우고자 마음먹었다면 이 책을 선택해야 한다. 필수 라이브러리를 소개하고 설치부터 예제 코드를 따라 하면서 자연스럽게 익숙해지도록 안내하고 있기 때문이다. 어려울 것 같은 수학과 통계학적 이론은 가능한 한 낮추고 실습하며 최소한의 설명으로 결과값과 확인할 수 있도록 하였다. 또한 방대한 텍스트보다는 다이어그램 등과 같은 도식화에 신경을 기울여 한눈에 이해할 수 있도록 구성하였다. 누구나 데이터 과학자가 될 수 있다. 그 출발 선상에 섰다면 이 책과 함께 예제코드를 하나씩 실행해보면, 파이썬 데이터 분석을 즐기고 있는 본인을 발견할 것이다.

학습에 필요한 예제 코드와 자료 파일은 정보문화사 홈페이지(infopub.co.kr) 자료실에서 다운로드할 수 있다. 또한 저자의 블로그(okkam76.blog.me)에 질의응답 게시판을 운영하고 있으니 궁금한 점이나 책과 관련된 요청사항은 피드백할 수 있다.

저자소개

저자 : 오승환

과학고, 서울대를 졸업하고, 중국 CKGSB MBA, FRM(미국 재무위험관리사) 자격을 보유하고 있다. 국내 주요 금융기관과 대기업에서 기업(산업) 분석 및 전략 기획 전문가로 근무했다. IT 비전공자이지만 Python과 R을 익히고, 데이터 기반 전략적 의사결정을 실무에 적용하기 위한 연구 중이다. Python 데이터 분석의 저변확대를 위해 블로그 운영 및 강연 활동 등을 통한 지식 나눔 활동을 병행하고 있다.

목차

PART 1. 판다스 입문
1. 데이터과학자가 판다스를 배우는 이유
2. 판다스 자료구조
2-1. 시리즈
2-2. 데이터프레임
3. 인덱스 활용
4. 산술연산
4-1. 시리즈 연산
4-2. 데이터프레임 연산

PART 2. 데이터 입출력
1. 외부 파일 읽어오기
1-1. CSV 파일
1-2. Excel 파일
1-3. JSON 파일
2. 웹(web)에서 가져오기
2-1. HTML 웹 페이지에서 표 속성 가져오기
2-2. 웹 스크래핑
3. API 활용하여 데이터 수집하기
4. 데이터 저장하기
4-1. CSV 파일로 저장
4-2. JSON 파일로 저장
4-3. Excel 파일로 저장
4-4. 여러 개의 데이터프레임을 하나의 Excel 파일로 저장

PART 3. 데이터 살펴보기
1. 데이터프레임의 구조
1-1. 데이터 내용 미리보기
1-2. 데이터 요약 정보 확인하기
1-3. 데이터 개수 확인
2. 통계 함수 적용
2-1. 평균값
2-2. 중간값
2-3. 최대값
2-4. 최소값
2-5. 표준편차
2-6. 상관계수
3. 판다스 내장 그래프 도구 활용

PART 4. 시각화 도구
1. Matplotlib - 기본 그래프 도구
1-1. 선 그래프
1-2. 면적 그래프
1-3. 막대 그래프
1-4. 히스토그램
1-5. 산점도
1-6. 파이 차트
1-7. 박스 플롯
2. Seaborn 라이브러리 - 고급 그래프 도구
3. Folium 라이브러리 - 지도 활용

PART 5. 데이터 사전 처리
1. 누락 데이터 처리
2. 중복 데이터 처리
3. 데이터 표준화
3-1. 단위 환산
3-2. 자료형 변환
4. 범주형(카테고리) 데이터 처리
4-1. 구간 분할
4-2. 더미 변수
5. 정규화
6. 시계열 데이터
6-1. 다른 자료형을 시계열 객체로 변환
6-2. 시계열 데이터 만들기
6-3. 시계열 데이터 활용

PART 6. 데이터프레임의 다양한 응용
1. 함수 매핑
1-1. 개별 원소에 함수 매핑
1-2. 시리즈 객체에 함수 매핑
1-3. 데이터프레임 객체에 함수 매핑
2. 열 재구성
2-1. 열 순서 변경
2-2. 열 분리
3. 필터링
3-1. 불린 인덱싱
3-2. isin( ) 메소드 활용
4. 데이터프레임 합치기
4-1. 데이터프레임 연결
4-2. 데이터프레임 병합
4-3. 데이터프레임 결합
5. 그룹 연산
5-1. 그룹 객체 만들기(분할 단계)
5-2. 그룹 연산 메소드(적용-결합 단계)
6. 멀티 인덱스
7. 피벗

PART 7. 머신러닝 데이터 분석
1. 머신러닝 개요
1-1. 머신러닝이란?
1-2. 지도 학습 vs 비지도 학습
1-3. 머신러닝 프로세스
2. 회귀분석
2-1. 단순회귀분석
2-2. 다항회귀분석
2-3, 다중회귀분석
3. 분류
3-1. KNN
3-2. SVM
3-3. Decision Tree
4. 군집
4-1. k-Means
4-2. DBSCAN

출판사 서평

너도 할 수 있어, 판다스!

사회적으로 데이터 분석에 대한 관심이 커지면서 머신러닝에 입문하려는 사용자들도 늘어났다. 하지만 복잡하고 어려운 고급적인 수학과 통계학 이론 도서들로는 금방 포기하게 된다. 이 책의 저자는 독학으로 공부한 만큼 여러 시행착오를 겪으며 초보자의 입장을 제일 잘 이해하므로 쉽게 알려주는 방식으로 안내하고 있다.

판다스 라이브러리는 데이터를 수집하고 정리하는데 최적화된 도구인데, 오픈소스라는 장점도 갖고 있다. 또한 배우기 쉬운 파이썬을 기반으로 하기 때문에 전공자가 아니라도 쉽게 따라하며 배우는... 더보기

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  • # IT # 파이썬머신러닝판다스데이터분석 요즘 들어 저 자신에 대해 생각하는 시간을 가졌었는데, 내가 가장 흥미있게 했던 일, 하고 싶었던 일이 뭘까 생각해보니 프로그래밍과 데이터 과학이라는 결론이 났어요. 진로를 전향하기 위해서 컴퓨터과학/공학을 공부하려는데, 초보자인 저에게 몹시 필요한 책인 것 같아서 읽게 되었습니다. 금융으로 커리어를 쌓은 저자도 IT 전공자가 아니기 때문에 문과생인 저로서도 편하게 책을 볼 수 있... 더보기
  • 약 1년간 자바 개발을 배우는 기관에서 공부하면서 해외 취업에 성공하였고, 내년의 입사 전까지 지금까지 배웠던 기술 이외에 최근에 인기있는 파이썬 공부를 해보고 싶다는 생각을 하던 중 본 책을 리뷰할 기회가 생겼다. 본 책의 독자 대상이다. 책의 예제 코드는 모두 파이썬 기본 문법을 익혔다는 가정 하에 ... 더보기
  • 풍부한 예제와 상세한 설명으로 이해하기 쉬운 책. 초보자도 쉽게 따라할 수 있게 자신감이 팍팍 심어지는 책이다. 강력하게 추천하고, 초보자부터 고급입문자까지 다 봐야할 책이다. 풍부한 예제와 상세한 설명으로 이해하기 쉬운 책. 초보자도 쉽게 따라할 수 있게 자신감이 팍팍 심어지는 책이다. 강력하게 추천하고, 초보자부터 고급입문자까지 다 봐야할 책이다. 풍부한 예제와 상세한 설명으로 이해하기 쉬운 책. 초보자도 쉽게 따라할 수 있게 자신감이 팍팍 심어지는 책이다. 강력하게 추천하고, 초보자부터 고급입문자까지 다 봐야할 ... 더보기

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