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[중고] 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석
2019년 컴퓨터/모바일 분야 146위
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    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 9 그래프와 시각화
    __9.1 matplotlib API 간략하게 살펴보기
    __9.2 pandas에서 seaborn으로 그래프 그리기
    __9.3 다른 파이썬 시각화 도구
    __9.4 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


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    기본정보
    • 반양장본
    • 664쪽
    • 183*235mm
    • 1262g
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