모두의 데이터 과학 WITH 파이썬

누구나 파이썬으로 데이터를 분석하고 시각화할 수 있다!

UNIT 1~12 | 데이터 과학의 개념과 파이썬 핵심 배우기
데이터 과학이 무엇인지 개념을 알아보고, 기본 문자열 함수, 자료구조, 카운터, 리스트, 정규 표현식, pickle과 같은 데이터 과학에서 주로 사용하는 파이썬 핵심도 배웁니다.

UNIT 13~40 | 다양한 데이터 다루기
HTML, CSV, JSON 파일 등의 텍스트를 Beautiful Soup, NLTK를 사용해 다루는 방법, NumPy를 사용해 수치형 데이터를 처리하는 방법, Pandas를 사용해 테이블형 데이터를 다루는 방법, NetworkX를 사용한 네트워크 분석을 다룹니다. MySQL(관계형 데이터베이스)과 MongoDB(비관계형 데이터베이스)와 같은 외부 데이터베이스를 사용하는 방법도 설명합니다.


UNIT 41~51 | 데이터 시각화와 확률 통계, 머신 러닝
pyplot, Pandas를 사용해 여러 가지 플롯을 그리고 꾸미는 방법을 설명합니다. 예측 분석, 확률 분포, 파이썬 통계 분석, K-평균 클러스터링으로 데이터 묶기, 랜덤 포레스트와 같은 색다른 주제도 간단히 살펴봅니다.

저자 : 드미트리 지노비에프

모스크바 국립 대학교에서 물리학 석사 학위를, 스토니브룩대학교에서 컴퓨터공학 박사 학위를 취득했다. 주요 연구 분야는 컴퓨터 시뮬레이션과 모델링, 네트워크 과학, 소셜 네트워크 분석, 디지털 인류학이다. 2001년부터 매사추세츠 보스턴에 위치한 서퍽대학교에서 학생들을 가르치고 있다.

역자 : 황준식

경영학과를 졸업한 후 뒤늦게 수학과 프로그래밍의 매력에 빠진 데이터 분석가로, 현재 넥슨코리아에서 데이터 분석가로 일하고 있다. 수학적인 모형으로 현상을 정의하고 의사결정에 대한 결과를 측정할 수 있는 데이터 과학에 큰 재미를 느끼고 있다. 최근에는 머신 러닝을 사용한 이상행동 탐지나 강화학습 분야에 관심을 기울이고 있다. 주위에서 발견하는 크고 작은 호기심을 데이터로 접근해보는 개인 블로그인 jsideas.net을 운영하고 있다.