이 책은 파이썬 기반의 데이터 분석의 기본을 다루는 책으로 데이터 분석에 필요한 기본 파이썬 문법, 데이터 분석 라이브러리 기반의 전처리/시각화, 회귀/시계열/분산 분석 등의 기본 통계 분석 및 분류/회귀분석 머신러닝까지 학습합니다.

 

● 파이썬을 활용한 데이터 분석의 전반적인 과정 설명

● 클라우드 기반의 구글 코랩을 데이터 분석 툴로 사용

● 데이터 분석에 필요한 파이썬 기본 문법 학습

● 데이터 전처리/시각화, 기본 통계 분석 및 머신러닝까지 학습

● 공공 데이터를 활용한 다양한 프로젝트 예제로 데이터 분석 실전 연습

● 챕터별 핵심 내용을 담은 요약 동영상 제공(구글 NotebookLM 사용)

 

-챕터별 내용 소개-

CHAPTER 01 데이터 분석의 개요

데이터 분석의 목적과 이를 위해 필요한 것을 학습

 

CHAPTER 02 파이썬 개발 환경 설정

파이썬 툴을 데이터 분석에 사용하기 위한 개발 환경을 설정하고, 데이터와 소스코드 파일을 배치해 프로젝트 구조로 개발하는 방식을 학습

 

CHAPTER 03 파이썬 기본 문법: 데이터 분석을 위한

데이터 분석의 순서를 살펴보고, 각 데이터 분석의 단계에서 필요한 파이썬 기본 문법을 학습

 

CHAPTER 04 데이터 분석에 필요한 주요 라이브러리

데이터프레임을 다루기 전에 알고 있어야 하는 고속 연산 라이브러리와 시각화 라이브러리를 학습

 

CHAPTER 05 실무 데이터 로드 및 데이터프레임 다루기

데이터 분석에 필요한 데이터프레임을 생성하기 위해 정형/비정형 데이터 파일을 로드하는 방법과 생성된 데이터프레임을 다루는 방법을 학습

 

CHAPTER 06 데이터 전처리: 분석 데이터 준비

실무 데이터인 데이터프레임으로부터 의미 있는 설명을 얻어내기 위해 데이터를 전처리할 때 사용하는 전처리 함수/메서드 및 결측치/이상치를 처리하는 방법을 학습

 

CHAPTER 07 데이터 시각화: 탐색적 데이터 분석

탐색적 데이터 분석을 위해 데이터 시각화 학습을 통해서 데이터의 현 상황을 파악하는 방법을 학습

 

CHAPTER 08 통계적 데이터 분석

통계적 데이터 분석은 데이터를 수집·해석해 의미 있는 정보를 얻고, 현 상태 검증·미래 예측·인과관계 파악에 활용하는 과정으로, 선형 모형, 랜덤 포레스트 등 주요 기법을 익혀 실질적인 분석 방법을 학습

 

CHAPTER 09 데이터 분석 프로젝트

앞에서 다룬 내용을 종합적으로 적용하는 방법을 학습하는 데이터 분석 프로젝트로, 이를 통해 데이터 분석을 실무에 적용하는 방법을 학습

 

CHAPTER 10 머신러닝

머신러닝은 정형 데이터를 인공지능에 학습시켜 분류와 회귀를 통해 예측에 활용하는 방법으로, 머신러닝의 개요와 분류분석 및 회귀분석 모델링을 학습

[목 차]
  

PART I 데이터 분석 개요, 개발 환경 설정, 기본 문법

CHAPTER 01 데이터 분석의 개요

01 데이터 분석의 개념과 목적

02 데이터 분석에 필요한 것

▶ 마무리(정리&연습문제)

 

CHAPTER 02 파이썬 개발 환경 설정

01 데이터 분석을 위한 파이썬 개발 환경 설정

02 데이터 분석을 위한 프로젝트 구조 설정

▶ 마무리(정리&연습문제)

 

CHAPTER 03 파이썬 기본 문법: 데이터 분석을 위한

01 데이터 분석 순서와 각 단계에서 기본 문법의 사용

02 데이터 분석에 필요한 기본 문법

▶ 마무리(정리&연습문제)

 

PART II 파이썬을 사용한 데이터 분석

CHAPTER 04 데이터 분석에 필요한 주요 라이브러리

01 고속 연산 라이브러리와 과학 계산 라이브러리

02 시각화 라이브러리

▶ 마무리(정리&연습문제)

 

CHAPTER 05 실무 데이터 로드 및 데이터프레임 다루기

01 정형/비정형 데이터 파일 로드

02 데이터프레임 다루기

▶ 마무리(정리&연습문제)

 

CHAPTER 06 데이터 전처리: 분석 데이터 준비

01 데이터 전처리 방법

02 결측치/이상치 처리, 스케일링/인코딩 방법

▶ 마무리(정리&연습문제)

 

CHAPTER 07 데이터 시각화: 탐색적 데이터 분석

01 pandas 라이브러리를 사용한 데이터프레임 시각화

02 folium 라이브러리를 사용한 공간 데이터 시각화

▶ 마무리(정리&연습문제)

 

CHAPTER 08 통계적 데이터 분석

01 통계적 데이터 분석 개요

02 온실가스 데이터 분석: 회귀분석, 주기성을 갖는 시계열 데이터 예측

03 서울시 하수처리장 데이터 분석: 분산분석(ANOVA)

▶ 마무리(정리&연습문제)

 

CHAPTER 09 데이터 분석 프로젝트

01 상권 데이터 분석

02 보안 데이터 분석

03 삼일운동 데이터 군집분석

▶ 마무리(정리&연습문제)

 

CHAPTER 10 머신러닝

1. 머신러닝 개요

2. 머신러닝 분류분석/회귀분석 예측 모델링

▶ 마무리(정리&연습문제)

 

■ 연습문제 정답

■ 찾아보기

■ 영어 용어 정리

작가의 말

4차 산업혁명은 이미 시작되어 우리의 삶에 많은 영향을 주고 있습니다. 4차 산업혁명은 기존 산업과의 융합을 데이터와 AI를 활용해서 구현합니다. 따라서 4차 산업에서는 데이터로부터 정보를 얻어내서 각 산업에 활용할 수 있는 것이 중요합니다. 이를 위해서 AI를 학습시켜 데이터로부터 정보를 얻어내고 판단하는 것이 자율적으로 이루어지도록 구현합니다.

이런 산업 변화에 발맞추기 위한 첫 스타트는 데이터가 의미하는 것을 찾는 과정인 데이터 분석을 이해하는 것입니다. 이 책의 목적은 데이터로부터 의미 있는 설명을 얻어내는 과정을 초보자를 위해서 처음부터 차근차근 학습할 수 있도록 방향을 제시하는 것입니다. 기본이 있어야 향후 어려운 분석을 AI를 활용해서 할 수 있습니다.

이 책에서는 데이터 분석의 툴로 파이썬을 사용합니다. 파이썬을 사용해서 데이터 분석한다는 것은 AI 학습을 통한 머신러닝/딥러닝 부분까지도 염두에 두고 하겠다는 의미입니다. 파이썬 데이터 분석은 데이터 분석을 위한 전처리, 시각화, 통계 분석 기본부터 머신러닝까지가 기본 데이터 분석의 흐름입니다. 이것이 끝나면 다양한 비정형 데이터를 학습시켜 문제를 해결하는 딥러닝을 할 수 있는 기본이 갖춰지게 됩니다.

이 책이 독자 여러분들이 데이터 분석을 시작하는 데 도움이 되는 기본서가 되기를 바랍니다.