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