※ 제휴 신용카드 결제시 무이자+제휴카드 혜택 가능합니다.
※ 알라딘페이는 토스페이먼츠사 정책으로 5만원 이상 할부 선택이 가능하오니 필요시 다른 결제수단을 이용 부탁드립니다.
※ 오프라인결제/Non ActiveX 결제(간편결제)/카카오페이/네이버페이/페이코 등 간편결제/법인/체크/선불/기프트/문화누리/은행계열카드/ 알라딘 캐시와 같은 정기과금 결제 등은 행사대상에서 제외됩니다.
※ 무이자할부 결제 시 카드사 포인트 적립에서 제외될 수 있습니다.
※ 본 행사는 카드사 사정에 따라 변경 또는 중단될 수 있습니다.
최근 6개월간의 판매 건수, 누적 판매 건수 그리고 구매만족도 점수를 기준으로 부여됩니다.
전문셀러는 알라딘에서 인증한 전문 판매자입니다.
파워셀러 > 골드셀러 > 실버셀러 > 새내기셀러 순서로 체결된 판매건수가 많습니다.
판매등급은 1일 1회 업데이트됩니다.
dbsrud0812 판매자의 구매만족도
기간
평점
평가수
만족
보통
불만족
최근 6개월
-
-
-
-
-
전체 기간
-
-
-
-
-
계산 기간 내에 평가된 주문이 3건 미만이면 구매만족도를 표시하지 않습니다.
중고상품 구매 유의 사항
중고상품 구매 유의 사항
책소개
빅데이터 분석에 관한 가장 완벽한 교재!
이 책은 NumPy, pandas, matplotlib, IPython, Jupyter 등 다양한 파이썬 라이브러리를 사용해서 효과적으로 데이터를 분석하는 방법을 알려준다. pandas의 새로운 기능뿐만 아니라 메모리 사용량을 줄이고 성능을 개선하는 고급 사용법까지 다룬다. 또한 모델링 도구인 statsmodels와 scikit-learn 라이브러리도 소개한다. 연대별 이름 통계 자료, 미 대선 데이터베이스 자료 등 실사례로 따라 하다 보면 어느덧 여러분도 데이터에 알맞게 접근하고 효과적으로 분석하는 전문가가 될 것이다.
목차
CHAPTER 1 시작하기 전에 __1.1 이 책에서 다루는 내용 __1.2 왜 데이터 분석에 파이썬을 사용하나 __1.3 필수 파이썬 라이브러리 __1.4 설치 및 설정 __1.5 커뮤니티와 컨퍼런스 __1.6 이 책을 살펴보는 방법
CHAPTER 2 파이썬 언어의 기본, IPython, 주피터 노트북 __2.1 파이썬 인터프리터 __2.2 IPython 기초 __2.3 파이썬 기초
CHAPTER 3 내장 자료구조, 함수, 파일 __3.1 자료구조와 순차 자료형 __3.2 함수 __3.3 파일과 운영체제 __3.4 마치며
CHAPTER 4 NumPy 기본: 배열과 벡터 연산 __4.1 NumPy ndarray: 다차원 배열 객체 __4.2 유니버설 함수: 배열의 각 원소를 빠르게 처리하는 함수 __4.3 배열을 이용한 배열지향 프로그래밍 __4.4 배열 데이터의 파일 입출력 __4.5 선형대수 __4.6 난수 생성 __4.7 계단 오르내리기 예제 __4.8 마치며
CHAPTER 5 pandas 시작하기 __5.1 pandas 자료구조 소개 __5.2 핵심 기능 __5.3 기술 통계 계산과 요약 __5.4 마치며
CHAPTER 6 데이터 로딩과 저장, 파일 형식 __6.1 텍스트 파일에서 데이터를 읽고 쓰는 법 __6.2 이진 데이터 형식 __6.3 웹 API와 함께 사용하기 __6.4 데이터베이스와 함께 사용하기 __6.5 마치며
CHAPTER 7 데이터 정제 및 준비 __7.1 누락된 데이터 처리하기 __7.2 데이터 변형 __7.3 문자열 다루기 __7.4 마치며
CHAPTER 8 데이터 준비하기: 조인, 병합, 변형 __8.1 계층적 색인 __8.2 데이터 합치기 __8.3 재형성과 피벗 __8.4 마치며
CHAPTER 10 데이터 집계와 그룹 연산 __10.1 GroupBy 메카닉 __10.2 데이터 집계 __10.3 Apply: 일반적인 분리-적용-병합 __10.4 피벗테이블과 교차일람표 __10.5 마치며
CHAPTER 11 시계열 __11.1 날짜, 시간 자료형, 도구 __11.2 시계열 기초 __11.3 날짜 범위, 빈도, 이동 __11.4 시간대 다루기 __11.5 기간과 기간 연산 __11.6 리샘플링과 빈도 변환 __11.7 이동창 함수 __11.8 마치며
CHAPTER 12 고급 pandas __12.1 Categorical 데이터 __12.2 고급 GroupBy 사용 __12.3 메서드 연결 기법 __12.4 마치며
CHAPTER 13 파이썬 모델링 라이브러리 __13.1 pandas와 모델 코드의 인터페이스 __13.2 Patsy를 이용해서 모델 생성하기 __13.3 statsmodels 소개 __13.4 scikit-learn 소개 __13.5 더 공부하기
CHAPTER 14 데이터 분석 예제 __14.1 Bit.ly의 1.USA.gov 데이터 __14.2 MovieLens의 영화 평점 데이터 __14.3 신생아 이름 __14.4 미국농무부 영양소 정보 __14.5 2012년 연방선거관리위원회 데이터베이스 __14.6 마치며
APPENDIX A 고급 NumPy __A.1 ndarray 객체 구조 __A.2 고급 배열 조작 기법 __A.3 브로드캐스팅 __A.4 고급 ufunc 사용법 . __A.5 구조화된 배열과 레코드 배열 __A.6 정렬에 관하여 __A.7 umba를 이용하여 빠른 NumPy 함수 작성하기 __A.8 고급 배열 입출력 __A.9 성능 팁
APPENDIX B IPython 시스템 더 알아보기 __B.1 명령어 히스토리 사용하기 __B.2 운영체제와 함께 사용하기 __B.3 소프트웨어 개발 도구 __B.4 IPython을 이용한 생산적인 코드 개발에 관한 팁 __B.5 IPython 고급 기능 __B.6 마치며