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Pandas로 하는 데이터 과학 2/e
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Pandas로 하는 데이터 과학 2/e

파이썬 통계 분석 라이브러리

마이클 헤이트 저/이태상 | 에이콘출판사 | 2018년 09월 27일 | 원서 : Learning pandas - Second Edition: High-performance data manipulation and analysis in Python 리뷰 총점7.0 정보 더 보기/감추기
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상품정보

출간일 2018년 09월 27일
쪽수,무게,크기 472쪽 | 188*235*23mm
ISBN13 9791161752136
ISBN10 1161752137

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책소개

파이썬 기반의 통계 패키지인 Pandas는 고성능의 데이터 구조를 제공함으로써 데이터 탐색과 분석을 매우 용이하게 해주는, 데이터 분석가의 효율적인 도구다. 이 책은 Pandas 라이브러리의 완전한 기능을 배움으로써 효율적인 데이터 조작과 분석의 길로 안내한다. 데이터 분석과 반복 프로세스에 대한 기초부터 데이터 모델링, 원격 데이터 접근, 수치 해석과 통계 분석, 데이터 인덱싱과 집계 분석, 그리고 통계 데이터의 시각화와 금융 분석까지 수행하는 과정을 통해 데이터 과학의 핵심 단계를 설명한다.

저자 소개

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 마이클 헤이트

Michael Heydt 십수 년의 전문 소프트웨어 개발과 금융 및 상품 거래 경험을 갖춘 기술자이자 사업가이며 교육자다. 오랫동안 월스트리트에서 행위자 기반의 병행 및 분산 시스템이자 고성능과 고가용성을 갖춘 금융 거래 시스템 개발 업무를 했다. 또한 금융 및 상품 거래를 위한 클라우드 방식의 마이크로서비스 기반 소프트웨어 솔루션 제작을 주로 하는 마이크로 트레이딩 서비스(Micro Trading Services)라는 기업의 창업자다. 드렉셀대학교에서 수학 및 컴퓨터 과학 석사 학위를 취득하고 펜실베니아대학교 와튼 스쿨에서 기술 경영 석사 학위를 취득했다.

작가파일보기 관심작가알림 신청 역 : 이태상

자바와 웹 전문가로서 교육과 컨설팅을 주로 했으며, 오랜 기간 전자 금융 업무를 담당했다. 현재 한 금융기관의 재무회계 시스템 구축 프로젝트에 참여하고 있다. 에이콘출판사의 『톰캣 최종분석』(2005), 『리액트 네이티브 앱 제작 원론』(2018) 등 다수의 IT 서적을 번역했다.

목차

1장. pandas와 데이터 분석
pandas 소개
데이터 조작, 분석, 과학과 pandas
데이터 조작
데이터 분석
데이터 과학
pandas의 적정 영역
데이터 분석 프로세스
프로세스
이 책에서 각 단계의 관련 위치
pandas 여행을 위한 데이터와 분석의 개념
데이터 유형
변수
시계열 데이터
분석과 통계의 기초 개념
기타 유용한 파이썬 라이브러리
수학과 과학: NumPy와 SciPy
통계 분석: StatsModels
머신 러닝: scikit-learn
스토캐스틱 베이지안 모델링: PyMC
데이터 시각화: matplotlib과 seaborn
정리


2장. pandas의 설치와 가동
아나콘다 설치
아이파이썬과 주피터 노트북
아이파이썬
주피터 노트북
pandas Series와 데이터 프레임 소개
pandas의 임포트
pandas Series
pandas DataFrame
데이터 프레임으로 파일 데이터 로딩
시각화
정리


3장. Series로 단변량 데이터 표현
pandas 설정
Series 생성
파이썬 리스트와 딕셔너리를 사용한 생성
NumPy 함수를 사용한 생성
스칼라 값을 사용한 생성
.index와 .values 속성
Series의 크기와 형태
생성 시 인덱스 지정
head, tail, take
레이블과 포지션으로 값 가져오기
[] 연산자
... 펼처보기

책속으로

Pandas는 현실 세계의 데이터 분석을 위한 인기 있는 파이썬(Python) 패키지다. Pandas는 효율적이고 빠른 고성능의 데이터 구조를 제공함으로써 데이터 탐색과 분석을 매우 용이하게 해준다. 이 책은 Pandas 라이브러리의 완전한 기능을 배울 수 있게 도와 효율적인 데이터 조작과 분석의 길로 안내할 것이다. --- 지은이의 말 중에서

“데이터를 고문하라. 그러면 모든 걸 자백할 것이다(Toture the data, and it will confess to anything).” ㅡ 로널드 코스(Ronald Coase)
1991년 노벨 경제학상을 받은 영국의 경제학자 로널드 코스가 무려 1981년에 했던 말입니다. 35년도 더 지난 지금의 우리는 그야말로 데이터 고문(Data Torturing)의 시대에 살고 있습니다. 데이터에겐 미안하지만(?), 그래야만 우리에게 진실을 죄다 털어놓으니까 말입니다. 여기서 재미있는 점은 그 고문자가 ‘우리 모두’라는 매우 중요한 사실입니다.
로널드 코스를 인용하느라 ‘고문’이라는 단어를 썼지만, 실은 ‘과학’입니다. 지나치게 간단히 말하자면 데이터 과학(Data science)이란 무차별로 축적된 데이터로부터 ‘유의미한 정보’를 선별하고 분석해 이를 ‘미래에 대
... 펼처보기 --- 본문 중에서

줄거리

1장, ‘Pandas와 데이터 분석’에서는 Pandas의 주요 특징을 소개한다. 1장의 목적은 통계와 데이터 과학의 맥락에서 Pandas의 역할을 제시하는 것이다. 즉, 데이터 과학과 관련한 여러 개념을 알아보고 이를 Pandas가 어떻게 지원하는지 설명한다. 이로써 데이터 과학과 데이터 과학 프로세스와 관련한 이후의 각 장을 공부할 준비를 갖춘다.
2장, ‘Pandas의 설치와 가동’에서는 Pandas를 다운로드해 설치하는 방법과 몇 가지 기본 개념을 알아본다. 또한 iPython과 주피터 노트북(Jupyter Notebook)을 사용해 실습을 진행하는 모습을 보여준다.
3장, ‘Series로 단변량 데이터 표현’에서는 인덱스를 갖는 1차원의 데이터 표현 방법인 Pandas의 Series로 작업을 시작한다. Series 객체를 만드는 방법과 그 안의 데이터를 조작하는 방법을 공부할 것이며, 추가로 인덱싱, 데이터 정렬, 슬라이싱 등에 대해 알아본다.
4장, ‘DataFrame으로 다변량 데이터 표현’에서는 인덱스를 갖는 2차원의 데이터 표현 방법인 Pandas의 DataFrame에 대해 알아본다. DataFrame 객체를 만드는 방법과 정적 데이터셋의 사용 방법, 특정 칼럼이나 로우를 선택하는 방법 등을 배운다.
5장
... 펼처보기

출판사 리뷰

이 책에서 다루는 내용

- 데이터 분석가와 과학자가 데이터를 수집하고 파악하는 방식의 이해
- 데이터 분석의 처음부터 끝까지 지원하는 Pandas의 활용
- 시리즈와 데이터 프레임을 사용한 단변량과 다변량 데이터 표현
- 데이터의 분할과 분리, 여러 출처의 데이터 조합, 그룹화, 집계 방법
- 파일, 데이터베이스, 웹 서비스 등의 외부 데이터 접근
- 시계열 데이터의 표현, 조작, 다양한 의미 파악
- 통계 정보의 시각화
- Pandas를 이용한 다양한 금융 데이터 표현과 분석

이 책의 대상 독자로는 Pandas를 이용한 데이터 분석에 빠져보고 싶은 데이터 과학자, 데이터 분석가, 파이썬 프로그래머 또는 데이터 분석에 관심이 있는 누구에게나 적합하다. 통계와 프로그래밍에 대한 약간의 지식이 있다면 더욱 도움이 되겠지만, 반드시 필요한 조건은 아니다. Pandas에 대한 경험 역시 필요하지 않다.

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