파이썬을 활용한 데이터 길들이기 데이터 전처리 효율화 전략

프로그래밍인사이트

재클린 카질 , 캐서린 자멀 지음 | 이정윤 , 이제원 , 임훤 옮김 | 인사이트 | 2017년 08월 21일 출간

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원서/번역서 : [해외]Data Wrangling with Python (Paperback)

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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

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

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상품상세정보
ISBN	9788966264063(8966264069)
쪽수	536쪽
크기	189 * 241 * 27 mm /1029g 판형알림
이 책의 원서/번역서	Data Wrangling with Python/Jacqueline Kazil, Katharine Jarmul

책소개

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미가공된 데이터를 수집하고, 복사하고, 스프레드시트에 붙여 넣어 쓸모 있는 형태로 정리하는 일은 데이터 분석 과정에서 꼭 필요하지만 가장 지루한 일이다. 매번 거쳐야 하는 이 수작업을 더 효율적으로, 더 똑똑하게 할 수는 없을까? 이에 대한 답을 『파이썬을 활용한 데이터 길들이기』에는 데이터 수집, 정제, 가공과 같은 반복적인 전처리 과정을 파이썬 프로그래밍을 통해 효과적으로 작업하는 방법이 담겨 있다. 이 책은 일반적인 데이터 분석 프로젝트의 흐름을 따라 단계별로 구성되어 있다. 연구 문제를 만들어 내는 것부터 시작해 데이터를 수집, 정리, 분석 및 표시하는 방법을 배우고, 데이터 처리 프로세스를 자동화하는 스크립트를 작성해본다. 이를 통해 예전에는 너무 지저분하거나 방대하여 접근이 어렵고 귀찮다고 생각했던 데이터에서 보다 편리하게 정보를 모을 수 있을 것이다. 매번 되풀이되는 데이터 분석 초기 단계를 좀 더 효율적으로 작업하고 싶었던 독자라면 이 책을 통해 데이터 분석 능력을 한 단계 업그레이드할 수 있을 것이다.

1장 파이썬 소개
__왜 파이썬인가?
__파이썬 시작하기
____파이썬 버전 선택하기
____컴퓨터에 파이썬 설치하기
____파이썬 실행 테스트하기
____pip 설치하기
____코드 에디터 설치하기
____선택사항: IPython 설치하기
__요약

2장 파이썬 기초
__기본적인 데이터 유형
____문자열
____정수와 실수
__데이터 컨테이너
____변수
____리스트
____딕셔너리
__각 데이터 유형으로 무엇을 할 수 있나?
____문자열 메서드: 문자열이 할 수 있는 것들
____수치형(numerical) 메서드: 숫자가 할 수 있는 것들
____리스트 메서드: 리스트가 할 수 있는 것들
____딕셔너리 메서드: 딕셔너리가 할 수 있는 것들
__유용한 도구: type, dir 그리고 help
____type
____dir
____help
__모두 종합하기
__이 모든 것이 무엇을 의미하는가?
__요약

3장 기계가 읽을 수 있는 데이터
__CSV 데이터
____CSV 데이터 불러오기
____파일에 코드 저장하기; 명령 프롬프트에서 실행하기
__JSON 데이터
____JSON 데이터 불러오기
__XML 데이터
____XML 데이터 불러오기
__요약

4장 엑셀 파일 다루기
__파이썬 패키지 설치하기
__엑셀 파일 파싱하기
__파싱 시작하기
__요약

5장 파이썬에서의 PDF와 문제 해결
__PDF 사용을 자제하라!
__PDF 파싱에 대한 프로그램적인 접근
____slate를 사용하여 열고 읽기
____PDF를 텍스트로 변환하기
__pdfminer를 사용해 PDF 파싱하기
__문제 해결 방법 배우기
____예제: 표 추출 사용하기, 다른 라이브러리 사용하기
____예제: 수동으로 데이터 클리닝하기
____예제: 다른 도구 사용하기
__흔치 않은 파일 유형
__요약

6장 데이터 수집 및 저장하기
__모든 데이터가 평등하게 창조되지는 않았다
__사실 확인하기
__가독성, 깔끔함 그리고 데이터의 지속성
__데이터를 어디에서 구할 수 있을까
____전화 걸기
____미 정부 데이터
____전 세계 정부 및 도시 오픈 데이터
____조직 및 비정부조직(NGO) 데이터
____교육 및 대학 데이터
____의료 및 과학 데이터
____크라우드소싱 데이터 및 API
__사례 연구: 데이터 예시 조사
____에볼라 사태
____기차 안전
____축구 선수 연봉
____아동 노동
__데이터 저장하기: 언제, 왜, 어떻게?
__데이터베이스: 간단한 소개
____관계형 데이터베이스: MySQL과 PostgreSQL
____비관계형 데이터베이스: NoSQL
____파이썬에서 로컬 데이터베이스 설정하기
__언제 간단한 파일을 사용하나
____클라우드 저장과 파이썬
____로컬 저장과 파이썬
__대안적인 데이터 저장 방법
__요약

7장 데이터 클리닝하기: 조사, 매칭 그리고 서식화
__왜 데이터를 클리닝하는가?
__데이터 클리닝 기초
____데이터 클리닝을 위한 값 찾기
____데이터 서식화하기
____이상치와 불량 데이터 찾기
____중복 기록 찾기
____퍼지 매칭
____정규식 매칭
____중복 기록 처리하기
__요약

8장 데이터 클리닝하기: 표준화와 스크립트
__데이터 정규화 및 표준화
__데이터 저장하기
__프로젝트에 적절한 데이터 클리닝 방식 결정하기
__클리닝 스크립트 만들기
__새 데이터 테스트하기
__요약

9장 데이터 탐색과 분석
__데이터 탐색하기
____데이터 불러오기
____표 함수 탐색하기
____다수의 데이터세트 결합하기
____상관관계 판별하기
____이상치 판별하기
____그룹화하기
____추가 탐색하기
__데이터 분석하기
____데이터를 분리하고 집중하기
____데이터가 무엇을 말하고 있나?
____결론 도출하기
____결론 문서화 하기
__요약

10장 데이터 표현하기
__스토리텔링의 함정을 방지하기
____스토리를 어떻게 전달할 것인가?
____청중을 알라
__데이터 시각화하기
____차트
____시간 관련 데이터
____지도
____인터랙티브
____단어
____이미지, 비디오, 일러스트
__프레젠테이션 도구
__데이터 게재하기
____가능한 사이트 사용하기
____오픈소스 플랫폼: 새로운 사이트 만들기
____Jupyter(기존 IPython Notebooks)
__요약

11장 웹 스크래핑 : 웹에서 데이터를 획득하고 저장하기
__스크래핑 대상과 방법
__웹 페이지 분석하기
____요소 검사 : 마크업 구조
____Network/Timeline 탭 : 페이지 로드 현황보기
____콘솔 탭 : 자바스크립트와 상호작용하기
____페이지 심층분석
__페이지 가져오기 : 페이지 요청 방법
__뷰티풀수프를 사용하여 웹페이지 읽어 들이기
__LXML로 웹페이지 읽어들이기
____XPath 사례
__요약

12장 고급 웹 스크래핑 : 스크린 스크래퍼와 스파이더
__브라우저 기반 파싱
____셀레니움(Selenium)으로 하는 스크린 리딩
____Ghost.Py로 스크린 리딩하기
__웹 스파이더링
____Scrapy를 이용한 스파이더 구축
____Scrapy로 웹사이트 전체를 크롤링하기
__네트워크 : 인터넷의 작동 원리와 스크립트가 망가지는 이유
__변화하는 인터넷(또는 당신의 스크립트가 망가지는 이유)
__몇 가지 주의 사항
__요약

13장 API
__API에서 제공하는 기능들
____REST API vs. 스트리밍 API
____요청 제한
____데이터 볼륨 계층
____API 키와 토큰
__REST API로부터 간단한 데이터 받아 오기
__트위터 REST API를 사용한 고급 데이터 수집
__트위터 스트리밍 API를 통한 고급 데이터 수집
__요약

14장 자동화와 규모 확장
__왜 자동화를 해야 할까?
__자동화 단계
__무엇이 잘못될 수 있는가?
__자동화 수행 위치
__자동화를 위한 특별한 도구들
____로컬 파일과 인자값(argv), 그리고 설정 파일 사용하기
____데이터 처리를 위해 클라우드 사용하기
____병렬 프로세싱 사용하기
____분산 프로세싱 사용하기
__단순 자동화
____크론잡(CronJob)
____웹 인터페이스
____주피터 노트북(Jupyter Notebooks)
__대규모 자동화
____셀러리(Celery) : 큐 기반 자동화
____Ansible을 이용한 운영 자동화
__자동화 모니터링하기
____파이썬으로 로깅(logging)하기
____자동화된 메시지 보내기
____파일 업로드 및 기타 보고 방법
____로깅 및 모니터링 서비스
__완벽한 시스템은 없다
__요약

15장 결론
__데이터 랭글러의 의무
__데이터 랭글링을 넘어
____더 나은 데이터 분석가가 되기
____더 나은 개발자가 되기
____더 나은 시각적 스토리텔러가 되기
____더 나은 시스템 아키텍트가 되기
__이젠 무엇을 할까?

부록 A 프로그래밍 언어 비교
부록 B 초보자를 위한 파이썬 참고자료
부록 C 커맨드라인 배우기
부록 D 파이썬 고급 설정
부록 E 파이썬 주의사항
부록 F IPython 도움말
부록 G 아마존 웹 서비스 이용하기

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