인하대학교 전자책도서관

책소개

통계, 파이썬을 1도 몰라도 데이터를 혼자서 다룰 수 있다!

데이터 분석 프로젝트 전 과정 수록!

데이터 분석 분야의 명강사이며 이 분야 베스트셀러 저자인 김영우 선생님의 강의가 책으로 나왔다. 통계, 프로그래밍, 데이터 분석을 전혀 몰라도 《Do it! 쉽게 배우는 파이썬 데이터 분석》을 통해 최근 주목받는 데이터 분석 기법을 재미있게 배울 수 있다. 데이터 분석에 필요한 파이썬 문법은 이 책에 나온 것만 보면 된다. 이 책은 데이터 정제, 가공, 분석부터 그래프 그리기까지 실제 현업에서 데이터 분석 프로젝트를 할 때와 같은 모든 과정을 직접 해볼 수 있다. 쉬운 예제부터 차근차근 실습하다 보면 문과생도 파이썬 코드에 익숙해지고, 끝에 가서는 자신만의 훌륭한 데이터 분석 프로젝트를 완수할 수 있다!

**본 전자책은 PDF 형식으로 제공되므로 화면이 작은 모바일 기기에서는 보기 불편하실 수 있습니다.

저자소개

김영우(stats7445@gmail.com)

데이터로 세상을 이해하는 일을 하는 데이터 분석가. 기업, 대학, 연구 기관, 시민 단체 등 다양한 조직의 데이터 분석 프로젝트를 진행하고 있다. 측정, 실험, 데이터를 좋아하고 혈액형 성격론, 타로 카드, 자기 계발서를 싫어한다. 데이터에 기반을 둔 대화를 추구하기 때문에 지인으로부터 신뢰할 만하다는 평을 듣지만 친구는 별로 없다.

초보자도 어깨춤을 추며 데이터를 분석하게 되는 강의를 진행하고 있다. SKT, 넥슨네트웍스, 로엔엔터테인먼트, 교육과정평가원, 마소캠퍼스 등에서 강의했다. 데이터 저널리스트로 활동하고 있다. 데이터 저널(datajournal.kr)을 운영하며 오마이뉴스에 기고하고 있다. 현재 레어템을 좋아하는 여인에게 수집돼 함께 살고 있으며, 가장 효율적으로 아무것도 안 하는 고양이 두 마리를 모시고 있다. 저서로는 ‘Do it! 쉽게 배우는 R 데이터 분석’, ‘Do it! 쉽게 배우는 R 텍스트 마이닝’, ‘Do it! 쉽게 배우는 파이썬 데이터 분석’이 있다.

_첫째마당 | 파이썬이랑 친해지기

__01 안녕, 파이썬?

01-1 데이터 분석과 파이썬

01-2 파이썬이 강력한 데이터 분석 도구인 이유

__02 파이썬 데이터 분석 환경 만들기

02-1 아나콘다로 파이썬과 주피터랩 설치하기

02-2 주피터랩과 친해지기

02-3 유용한 환경 설정

__03 데이터 분석을 위한 연장 챙기기

03-1 변하는 수, ‘변수’ 이해하기

03-2 파이썬이 강력한 데이터 분석 도구인 이유

03-3 함수 꾸러미, ‘패키지’ 이해하기

_둘째마당 | 본격 실습! 데이터 갖고 놀기

__04 데이터 프레임의 세계로!

04-1 데이터는 어떻게 생겼나? - 데이터 프레임 이해하기

04-2 데이터 프레임 만들기 - 시험 성적 데이터를 만들어 보자!

04-3 외부 데이터 이용하기 - 축적된 시험 성적 데이터를 불러오자!

__05 데이터 분석 기초! - 데이터 파악하기, 다루기 쉽게 수정하기

05-1 데이터 파악하기

05-2 변수명 바꾸기

05-3 파생변수 만들기

__06 자유자재로 데이터 가공하기

06-1 데이터 전처리 - 원하는 형태로 데이터 가공하기

06-2 조건에 맞는 데이터만 추출하기

06-3 필요한 변수만 추출하기

06-4 순서대로 정렬하기

06-5 파생변수 추가하기

06-6 집단별로 요약하기

06-7 데이터 합치기

__07 데이터 정제 - 빠진 데이터, 이상한 데이터 제거하기

07-1 빠진 데이터를 찾아라! - 결측치 정제하기

07-2 이상한 데이터를 찾아라! - 이상치 정제하기

__08 그래프 만들기

08-1 파이썬으로 만들 수 있는 그래프 살펴보기

08-2 산점도 - 변수 간 관계 표현하기

08-3 막대 그래프 - 집단 간 차이 표현하기

08-4 그래프 - 시간에 따라 달라지는 데이터 표현하기

08-5 상자 그림 - 집단 간 분포 차이 표현하기

_셋째마당 | 실전! 데이터 분석 프로젝트

__09 데이터 분석 프로젝트 - 한국인의 삶을 파악하라!

09-1 한국복지패널 데이터 분석 준비하기

09-2 성별에 따른 월급 차이 - 성별에 따라 월급이 다를까?

09-3 나이와 월급의 관계 - 몇 살 때 월급을 가장 많이 받을까?

09-4 연령대에 따른 월급 차이 - 어떤 연령대의 월급이 가장 많을까?

09-5 연령대 및 성별 월급 차이 - 성별 월급 차이는 연령대별로 다를까?

09-6 직업별 월급 차이 - 어떤 직업이 월급을 가장 많이 받을까?

09-7 성별 직업 빈도 - 성별로 어떤 직업이 가장 많을까?

09-8 종교 유무에 따른 이혼율 - 종교가 있으면 이혼을 덜 할까?

09-8 지역별 연령대 비율 - 어느 지역에 노년층이 많을까?

_넷째마당 | 다양한 데이터 분석의 세계

__10 텍스트 마이닝

10-1 대통령 연설문 텍스트 마이닝

10-2 기사 댓글 텍스트 마이닝

__11 지도 시각화

11-1 시군구별 인구 단계 구분도 만들기

11-2 서울시 동별 외국인 인구 단계 구분도 만들기

__12 인터랙티브 그래프

12-1 인터랙티브 그래프 만들기

__13 마크다운으로 데이터 분석 보고서 만들기

13-1 신뢰할 수 있는 데이터 분석 보고서 만들기

13-2 마크다운 문서 만들기

_다섯째마당 | 데이터 과학의 세계

__14 통계 분석 기법을 이용한 가설 검정

14-1 가설 검정이란?

14-2 t 검정 - 두 집단의 평균 비교하기

14-3 상관분석 - 두 변수의 관계 분석하기

__15 머신러닝을 이용한 예측 분석

15-1 머신러닝 모델 알아보기

15-2 소득 예측 모델 만들기

_여섯째마당 | 한발 더 들어가기

__16 데이터를 추출하는 다양한 방법

16-1 [] 이용하기

16-2 df.loc[] 이용하기

16-3 df.iloc[] 이용하기

__17 자료 구조 다루기

17-1 자료 구조란?

17-2 스칼라

17-3 리스트

17-4 튜플

17-5 딕셔너리

17-6 시리즈

17-7 데이터 프레임

__18 데이터 분석 기술 효율적으로 익히기

18-1 집중할 방향 정하기

18-2 데이터 분석 기술을 효율적으로 익히는 방법

18-3 오픈 소스 생태계에서 어울리기

책소개

저자소개

목차