- 이 책의 특징 ● 각 단원별로 실습 코드에 대한 설명을 포함하여 이론적 이해에서 더 나아가 파이선(python)을 활용하여 스스로 데이터 분석을 할 수 있도록 하였다. 파이선 코드에 대한 경험이 부족한 경우에도 예시 코드를 통해 스스로 데이터를 분석할 수 있도록 구성하였다. ● 데이터 분석에 대한 이론적 이해와 더불어 활용적 적용에 초점을 두었다. ● 자신이 가지고 있는 데이터를 원하는 목적에 맞게 분석하여 원하는 문제 해결을 이룰 수 있을 것이다. ● 나아가 데이터 분석을 통해 통찰력을 구비하여 모두가 인정하는 문제 해결 능력자로 성장할 수 있을 것이다. - 데이터 분석과 파이선(Python) 인공지능에 관심이 집중되기 시작하면서 데이터 분석이 두각을 나타나게 되었다. 인공지능의 핵심 부분에 해당하는 기계학습(Machine Learning)은 기계가 스스로 학습하는 것이고, 기계가 스스로 학습하기 위해서는 데이터가 절대적으로 중요한 요소가 된다. 데이터를 올바르게 분석하지 못한다면, 기계학습의 결과는 무용지물이 될 뿐이다. 원하는 결과를 얻기 위한 데이터 분석의 여정은 결코 쉬운 도전은 아닐 수 있다. 그러나 가치 있는 도전이고, 누군가에게는 피할 수 없는 운명적 도전이 될 것이다. 이러한 도전이 조금 더 효율적이고 쉽게 이루어지도록, 이 책은 독자의 입장에서 최대한 친절하게 설명할 것이다. 데이터 분석을 위하여 프로그래밍은 필수이다. 이 책에서는 파이선(Python)을 사용하여 데이터 분석하는 과정을 소개한다. 파이선은 High-Level Programming Language에 해당하는데, 여기서 High-Level의 의미는 사람이 사용하는 언어에 가장 가까운 프로그래밍 언어로 이해하면 된다. 따라서 간단하고 직관적인 문법으로 이루어져 이해하기 쉽다는 장점이 있다. - 데이터 분석의 목표 데이터 분석의 목표는 파이선을 도구로 하여 데이터가 가지는 의미를 읽어내는 것이다. 의미를 정확하게 이해한다면, 데이터를 학습하여 데이터가 창출하는 가치를 찾을 수 있을 것이다. 새롭게 창출된 가치를 통하여 우리는 우리에게 직면한 문제를 해결할 수 있으며, 우리 앞에 발생할 수 있는 위험들을 예측하여 대비할 수 있을 것이다. 즉, 데이터 분석은 단순히 하나의 학문이 아니라, 우리가 더 나은 삶을 살아가기 위한 필수 항목인 것이다. 그렇지만 이 책 한 권만 공부하면 데이터 분석을 완전 마스터할 것이라 꿈꾸면 안 된다. 이 책은 데이터 분석에 대한 방법론과 접근법에 대한 기초적인 접근을 파이선을 활용하여 설명할 뿐이다. 이 책을 통하여 데이터 완전 정복을 이루는 첫 발걸음을 시작할 수 있을 것이다. - 인공지능과 데이터 데이터는 지금 이 순간에도 쉬지 않고 기하급수적으로 생성되고 있으나 방대한 양의 데이터를 일일이 유의미한 정보로 전환하기에 인간의 두뇌에 한계가 있다. 그렇기에 우리는 현재 컴퓨팅 자원(CPU, GPU 등)을 이용하여 데이터를 병렬적이게, 굉장히 빠른 속도로 처리하여 무수히 많은 정보를 생성하고 있다. 이렇게 생성된 수많은 정보를 또다시 조합하여 지식을 생성하는 데에는 예측의 과정이 필요하며, 예측은 지능을 통해 이루어진다. 정보 생성과 마찬가지로 사람이 예측을 통한 지식 생성을 전부 담당할 수 없기에, 인간 대신 예측을 수행하는 인공지능(Artificial intelligence, AI)이 발명되었다. 인공지능은 알고리즘을 기반으로 학습을 통해 데이터 속에서 규칙을 찾아내어 모델을 생성한다. 오늘날의 과학은 데이터 중심의 과학이라 할 수 있다. 생활 전반에는 인공지능이, 즉 데이터 과학이 숨 쉬고 있으며, 그 영역 또한 확장되고 있다. 그렇기에 데이터 과학의 이해와 이를 실현하기 위해 요구되는 프로그래밍 역량은 현재를 살아가는 세대의 필수 역량이라 할 수 있다.

서문 1장 데이터 분석 1-1 데이터 분석의 여정 1-2 데이터 이해하기 1-3 데이터 분석 개념 2장 데이터 이해와 활용 2-1 빅데이터 이해 2-2 다양한 공공데이터 2-3 CSV 파일 활용 2-4 공공 데이터 활용 3장 데이터 수집 방법 3-1 웹 크롤링 자료 수집 3-2 텍스트 자료 수집 3-3 설문 데이터 수집 3-4 실전 데이터 수집 도전 4장 엑셀 파일 다루기 4-1 엑셀 데이터 읽기 4-2 엑셀 데이터 처리 4-3 엑셀 데이터 활용 도전 5장 탐색적 데이터 분석 5-1 데이터 분석 목적 이해하기 5-2 데이터 처리 과정 5-3 결측치와 이상치 5-4 EDA 도전 6장 데이터 분석 방법론 6-1 데이터 분석 방법론이란? 6-2 회귀 분석 방법 6-3 분류 분석 방법 6-4 군집 분석 방법 6-5 데이터 분석 도전 7장 데이터 분석을 위한 Numpy 7-1 Numpy 이해하기 7-2 배열 프로세싱 7-3 Numpy 데이터 분석 도전 8장 Pandas 활용 데이터 분석 8-1 Pandas 이해하기 8-2 데이터 프레임 프로세싱 8-3 Pandas 데이터 분석 도전 9장 데이터 시각화를 위한 matplotlib 9-1 시각화 이해하기 9-2 pandas 활용 시각화 9-3 Matplotlib 활용 시각화 9-4 데이터 분석 시각화 도전 10장 확률 분석 10-1 확률 분석 이해하기 10-2 확률 변수 10-3 Scipy를 이용한 확률 분석 10-4 확률 분석 도전 11장 통계 분석 11-1 통계 분석 이해하기 11-2 기술 통계 11-3 통계 분석 도전 12장 텍스트 데이터 빈도 분석 12-1 텍스트 데이터 이해하기 12-2 자연어 처리(NLP) 12-3 텍스트 데이터 빈도 분석 도전 13장 감성 분석 13-1 감성 분석 이해하기 13-2 감성 분석 적용 분야 13-3 감성 분석 도전 14장 실전 데이터 분석 14-1 요즘 인기 있는 음악은? 14-2 요즘 인기 있는 Youtube 방송은? 14-3 네이버 월별 키워드 검색 현황은? 부록 부록-1 Python 만나기 부록-2 Python 기본 문법 부록-3 Python 활용