목차정보
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서명 : 혼자 공부하는 데이터 분석 : with 파이썬 : 1:1 과외하듯 배우는 데이터 분석 자습서 Chapter 01 데이터 분석을 시작하며 01-1 데이터 분석이란 = 24 데이터 분석과 데이터 과학 = 25 데이터 분석가 = 27 데이터 분석을 위한 도구 = 28 [좀 더 알아보기] 데이터 마이닝과 머신러닝 = 34 3가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 36 학습에 꼭 필요한 핵심 패키지 = 36 확인 문제 = 37 01-2 구글 코랩과 주피터 노트북 = 38 구글 코랩 = 39 노트북 = 47 [좀 더 알아보기] 마크다운 서식 = 55 5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 56 표로 정리하는 텍스트 셀 툴바 = 56 확인 문제 = 57 01-3 이 도서가 얼마나 인기가 좋을까요? = 58 도서 데이터 찾기 = 59 코랩에서 데이터 확인하기 = 63 파이썬으로 CSV 파일 출력하기 = 66 데이터프레임 다루기: 판다스 = 70 [문제 해결 과정] 적절한 데이터를 찾아서 업로드하고 읽기 = 77 [좀 더 알아보기] 공개 데이터 세트 대표 사이트와 유명 포럼 = 78 5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 80 표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 80 확인 문제 = 81 Chapter 02 데이터 수집하기 02-1 API 사용하기 = 84 API란 = 85 파이썬에서 JSON 데이터 다루기 = 88 파이썬에서 XML 데이터 다루기 = 95 API로 20대가 가장 좋아하는 도서 찾기 = 101 [문제 해결 과정] 공개 API로 웹에서 데이터 가져오기 = 112 4가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 113 표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 113 확인 문제 = 114 02-2 웹 스크래핑 사용하기 = 116 도서 쪽수를 찾아서 = 117 검색 결과 페이지 가져오기 = 119 HTML에서 데이터 추출하기: 뷰티플수프 = 125 전체 도서의 쪽수 구하기 = 137 웹 스크래핑할 때 주의할 점 = 143 [문제 해결 과정] 웹 스크래핑으로 HTML 수집하기 = 144 [좀 더 알아보기] merge() 함수의 매개변수 = 146 2가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 149 표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 149 확인 문제 = 150 Chapter 03 데이터 정제하기 03-1 불필요한 데이터 삭제하기 = 154 열 삭제하기 = 155 행 삭제하기 = 164 중복된 행 찾기 = 169 그룹별로 모으기 = 171 원본 데이터 업데이트하기 = 173 [문제해결 과정] 일괄 처리 함수 만들기 = 179 6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 181 표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 181 확인 문제 = 182 03-2 잘못된 데이터 수정하기 = 184 데이터프레임 정보 요약 확인하기 = 185 누락된 값 처리하기 = 187 정규 표현식 = 196 잘못된 값 바꾸기 = 201 누락된 정보 채우기 = 208 [문제해결 과정] 데이터를 이해하고 올바르게 정제하기 = 215 2가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 217 표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 217 확인 문제 = 218 Chapter 04 데이터 요약하기 04-1 통계로 요약하기 = 222 기술통계 구하기 = 223 평균 구하기 = 226 중앙값 구하기 = 229 최솟값, 최댓값 구하기 = 231 분위수 구하기 = 231 분산 구하기 = 235 표준편차 구하기 = 237 최빈값 구하기 = 239 [문제해결 과정] 데이터프레임에서 기술통계 구하기 = 240 [좀 더 알아보기] 넘파이의 기술통계 함수 = 242 6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 251 표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 251 확인 문제 = 252 04-2 분포 요약하기 = 254 산점도 그리기 = 255 히스토그램 그리기 = 261 상자 수염 그림 그리기 = 268 [문제해결 과정] 통계량을 시각적으로 표현하기 = 273 [좀 더 알아보기] 판다스의 그래프 함수 = 274 6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 277 표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 277 확인 문제 = 278 Chapter 05 데이터 시각화하기 05-1 맷플롯립 기본 요소 알아보기 = 282 Figure 객체 = 283 rcParams 객체 = 291 여러 개의 서브플롯 출력하기 = 294 5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 299 표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 299 확인 문제 = 300 05-2 선 그래프와 막대 그래프 그리기 = 302 연도별 발행 도서 개수 구하기 = 303 주제별 도서 개수 구하기 = 306 선 그래프 그리기 = 308 막대 그래프 그리기 = 314 [문제 해결 과정] 맷플롯립으로 선 그래프와 막대 그래프 그리기 = 318 [좀 더 알아보기] 이미지 출력하고 저장하기 = 319 [좀 더 알아보기] 그래프를 이미지로 저장하기 = 322 2가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 324 표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 324 확인 문제 = 325 Chapter 06 복잡한 데이터 표현하기 06-1 객체지향 API로 그래프 꾸미기 = 328 pyplot 방식과 객체지향 API 방식 = 329 그래프에 한글 출력하기 = 331 출판사별 발행 도서 산점도 그리기 = 335 [문제 해결 과정] 맷플롯립의 다양한 기능으로 그래프 개선하기 = 345 3가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 346 표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 346 확인 문제 = 346 06-2 맷플롯립의 고급 기능 배우기 = 348 실습 준비하기 = 349 하나의 피겨에 여러 개의 선 그래프 그리기 = 351 하나의 피겨에 여러 개의 막대 그래프 그리기 = 360 원 그래프 그리기 = 366 여러 종류의 그래프가 있는 서브플롯 그리기 = 369 [문제 해결 과정] 맷플롯립으로 복잡한 그래프 그리기 = 372 [좀 더 알아보기] 판다스로 여러 개의 그래프 그리기 = 373 5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 377 표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 377 확인 문제 = 378 Chapter 07 검증하고 예측하기 07-1 통계적으로 추론하기 = 382 모수검정이란 = 383 표준점수 구하기 = 383 중심극한정리 알아보기 = 388 모집단의 평균 범위 추정하기: 신뢰구간 = 393 통계적 의미 확인하기: 가설검정 = 397 정규분포가 아닐 때 가설 검증하기: 순열검정 = 402 [문제 해결 과정] 표본 데이터에서 의사 결정 도출하기 = 406 6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 408 표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 408 확인 문제 = 409 07-2 머신러닝으로 예측하기 = 410 알아 두면 좋은 머신러닝 용어 = 411 모델 훈련하기 = 413 훈련된 모델을 평가하기: 결정계수 = 418 연속적인 값 예측하기: 선형회귀 = 420 카테고리 예측하기: 로지스틱 회귀 = 421 [문제 해결 과정] 도서권수로 대출건수 예측하기 = 425 [좀 더 알아보기] 평균제곱오차와 평균절댓값오차로 모델 평가하기 = 426 8가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트 = 428 표로 정리하는 핵심 함수와 메서드 = 429 확인 문제 = 429 부록 A_ 한발 더 나아가기: 데이터베이스와 SQL = 432 부록 B_ 이 책에서 배운 함수와 메서드 = 459 부록 C_ 에필로그 = 476 확인 문제 정답 = 478 찾아보기 = 490 |
