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The Python - 파이썬 프로그래밍(합본)

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분야기타 > 과학/IT
작가허진경
출판형태종이책
페이지수 830 Pages
인쇄컬러표지-컬러, 내지-흑백
판형 B5
출판사부크크
ISBN979-11-272-7729-1
출판일2019.07.09
총 상품 금액 54,800

저자 소개

허진경

저자 허진경은 대학에서 전산학을 전공했으며, 석사과정에서는 영상처리, 박사과정에서는 분산처리로 학위를 취득하였습니다. 현재 연세대학교 디지털애널리틱스학과의 교수로 재직중이며 IT 교육 컨설턴트와 데이터 사이언티스트로 활동하고 있습니다.

저자는 데이터 사이언티스트 강의를 통해 데이터 분석에 대해 명확한 정의를 내렸습니다. 그리고, 데이터 분석과 머신러닝 그리고 딥러닝 등을 프로젝트와 강의 경험을 기반으로 원리와 현업의 사례를 잘 알고 있습니다.

저자는 이 책을 통해 파이썬 프로그래밍 언어의 기본 개념과 언어의 활용 그리고와 데이터 분석에 대한 강의 노하우를 이 책을 통해 전달하고자 합니다. 파이썬 프로그래밍 언어를 배어고 이를 기반으로 '데이터 사이언티스트', '분석가', '머신러닝', '데이터 분석' 등과 관련된 단어에 관심을 갖는 여러분이라면 이 책을 선택한 것에 대해 후회가 없을 것입니다.

번역자 소개 (번역서인 경우 입력해주세요.)

목차

1부. 프로그래밍 언어 기본

1장. 파이썬 개요 및 개발환경 구성 - 파이썬이 뭐죠? 그리고 어떻게 시작해요?
1절. 파이썬 개요
2절. 파이썬 인터프리터
3절. 아나콘다를 이용한 개발 환경
4절. 연습문제

2장. 자료형과 연산자 - 기억은 변수에게, 복잡한 계산은 연산자에게
1절. 변수
2절. 화면 입출력
3절. 기본 자료형
4절. 출력 형식 지정
5절. 연산자
6절. 문자열 다루기
7절. 날짜 다루기
8절. 연습문제

3장. 데이터 구조 - 저장할 정보가 많으면 어떻게 해요?
1절. 리스트
2절. 튜플
3절. 딕셔너리
4절. 셋
5절. enumerate
6절. 연습문제

4장. 제어문 - 할까? 말까?, 계속할까? 그만할까?
1절. 조건문
2절. 반복문
3절. 중첩 루프
4절. 중첩 루프 탈출
5절. 연습문제

5장. 함수 - 함수를 사용하는 나는 개발자!
1절. 함수의 정의 및 사용
2절. 함수의 실행 결과를 반환하는 return
3절. 함수 매개변수
4절. 람다식
5절. 파이썬 내장 함수
6절. 연습문제


2부. 프로그래밍 언어 활용

6장. 모듈과 패키지 - 남이 만든 것 사용하기, 내가 만든 것 남이 사용하게 하기
1절. 모듈 사용하기
2절. 사용자 정의 모듈
3절. 패키지
4절. 파이썬 표준 라이브러리
5절. 연습문제

7장. 객체지향 프로그래밍 - 신기한 객체 세상
1절. 객체와 클래스
2절. 변수와 메소드
3절. 생성자와 소멸자
4절. 상속과 재정의
5절. 연습문제

8장. 예외 처리 - 앗! 이러면 안 되는데
1절. 예외 처리
2절. try ~ except로 예외 처리하기
3절. raise로 예외 발생시키기
4절. raise로 추상 클래스 정의하기
5절. 사용자 정의 예외
6절. 정리 작업
7절. 연습문제

9장. 파일 입/출력 프로그래밍 - 파일에 자료를 저장할 수 있습니까?
1절. 파일에 데이터 저장하고 불러오기
2절. 피클을 이용한 객체 저장하고 불러오기
3절. CSV 형식 파일 읽기/쓰기
4절. JSON 데이터 저장하고 불러오기
5절. HDF5 파일 읽기/쓰기
6절. 하둡 파일시스템(HDFS) 데이터 조회
7절. 파일을 이용한 고객관리 애플리케이션 프로젝트
8절. 연습문제

10장. 데이터베이스 연동 - 데이터베이스를 이용해 자료를 관리하자!
1절. SQLite 데이터베이스 연결
2절. 오라클 데이터베이스 연결
3절. MariaDB 데이터베이스 연결
4절. 회원관리 데이터베이스 애플리케이션 프로젝트
5절. 연습문제


3부. 데이터 분석 라이브러리 활용

11장. N차원 배열 다루기 - Numpy로 차원을 넘나들다.
1절. 넘파이 패키지
2절. 넘파이 배열
3절. 배열 합치기/분할하기
4절. 복사와 뷰
5절. 고급 인덱싱
6절. 선형대수학
7절. 유용한 정보 및 팁
8절. 연습문제

12장. 데이터프레임과 시리즈 - 데이터 분석을 위한 필수 패키지 Pandas
1절. 판다스 패키지
2절. 데이터프레임 만들기
3절. 이름 지정하기
4절. 부분 데이터 조회
5절. 데이터 추가 및 삭제
6절. 정렬
7절. 기초 통계 분석
8절. 데이터 그룹화 및 집계
9절. 데이터 구조 변경
10절. 데이터프레임에 함수 적용하기
11절. 데이터 전처리
12절. 시리즈
13절. 연습문제

13장. 데이터 시각화 - 가까이 하기엔 먼 숫자, 곁에 두고 싶은 그래프
1절. 시각화 개요
2절. Matplotlib
3절. Seaborn
4절. 연습문제

14장. 웹 데이터 수집 - 웹 데이터는 나의 것, 웹 데이터 크롤링
1절. 뷰티풀솝과 파서
2절. requests를 이용한 웹 데이터 수집
3절. Selenium을 이용한 웹 데이터 수집
4절. 연습문제

15장. 텍스트 마이닝 - 자연어에서 의미 있는 정보를 찾자.
1절. 텍스트 마이닝
2절. NLTK 자연어 처리 패키지
3절. KoNLPy 한글 형태소 분석기
4절. 워드클라우드
5절. 연습문제

16장. 연관 분석 - 오렌지주스를 구매하는 사람은 와인을 구매할까?
1절. 연관 분석 개요
2절. 트랜잭션 데이터
3절. 연관 분석
4절. 뉴스 기사 연관 분석 실습
5절. 연습문제

도서 정보

이 책은 파이썬 학습 로드맵을 기반으로 작성되었으며 총 3부, 16장으로 구성되어 있습니다.

[1부. 프로그래밍 언어 기본]은 개발자, 데이터 과학자, 비즈니스 분석가 모두 파이썬을 사용할 사람이라면 반드시 배워야 하는 공통과목입니다. 1부에서는 개발환경 구성, 자료형과 연산자, 데이터 구조, 제어문, 함수에 대해 설명합니다.

[2부. 프로그래밍 언어 활용]은 개발자와 데이터 과학자는 반드시 배워야 하는 핵심과목입니다. 비즈니스 분석가는 [3장. 데이터 분석 라이브러리]를 배우기 전에 선택적으로 배울 수 있습니다. 2부에서는 모듈과 패키지, 객체지향 프로그래밍, 예외처리, 파일 입/출력, 데이터베이스 연동에 대해 설명합니다.

[3부. 데이터 분석 라이브러리 활용]은 데이터 과학자와 비즈니스 분석가가 반드시 배워야 하는 실무과목입니다. 파이썬을 이용해 웹 개발을 하거나 윈도우 애플리케이션을 개발하려면 3부 내용은 배우지 않아도 되지만 머신러닝과 딥러닝으로 데이터를 분석하는 개발자라면 3부 내용은 반드시 배워야 합니다. 3부는 N차원 배열 다루기, 데이터 프레임, 시각화, 데이터 수집, 텍스트 데이터 처리와 형태소 분석, 그리고 연관분석에 대해 설명합니다.