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혼자 공부하는 데이터 분석 with 파이썬

1:1 과외하듯 배우는 데이터 분석 자습서

박해선 | 한빛미디어 | 2023년 01월 02일 리뷰 총점9.8 정보 더 보기/감추기
내용
4.9점
편집/디자인
4.9점
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혼자 공부하는 데이터 분석 with 파이썬

품목정보

품목정보
발행일 2023년 01월 02일
쪽수, 무게, 크기 496쪽 | 1,050g | 188*257*22mm
ISBN13 9791169210287
ISBN10 1169210287

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책소개

목차

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저자 소개 (1명)

기계공학을 전공했으나 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. 지금은 ML GDE(Machine Learning Google Developer Expert)로 활동하고 있고, 머신러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다. 『Do it! 딥러닝 입문』(이지스퍼블리싱, 2019)을 집필하고, 『핸즈온 머신러닝(2판)』(한빛미디어, 2020), 『미술관... 기계공학을 전공했으나 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. 지금은 ML GDE(Machine Learning Google Developer Expert)로 활동하고 있고, 머신러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다.

『Do it! 딥러닝 입문』(이지스퍼블리싱, 2019)을 집필하고, 『핸즈온 머신러닝(2판)』(한빛미디어, 2020), 『미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트』(한빛미디어, 2019), 『파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북』(한빛미디어, 2019), 『머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로』(길벗, 2019), 『파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝』(한빛미디어, 2019), 『케라스 창시자에게 배우는 딥러닝』(길벗, 2018), 『핸즈온 머신러닝』(한빛미디어, 2018), 『텐서플로 첫걸음』(한빛미디어, 2016)을 우리말로 옮겼다.

만든 이 코멘트

저자, 역자, 편집자를 위한 공간입니다. 독자들에게 전하고 싶은 말씀을 남겨주세요. 코멘트 쓰기
안녕하세요. 이 책의 저자 입니다.
박해선 (haesunrpark@gmail.com) | 2022-12-19
안녕하세요. [혼자 공부하는 데이터 분석 with 파이썬] 책을 쓴 박해선입니다. 이 책을 선택해 주신 많은 독자에게 감사의 말씀 드립니다. 이 책은 파이썬을 사용하여 데이터 분석에 필요한 도구와 개념을 설명합니다. 가상의 출판사 ‘혼공출판사"의 데이터 분석가가 되어 실전 데이터를 가지고 다양한 분석 작업을 배울 수 있습니다. 이 책은 파이썬 과학 생태계의 중요한 패키지인 넘파이, 판다스, 맷플롯립, 사이파이, 사이킷런을 사용합니다. 또 데이터 수집을 위해 리퀘스트, 뷰티플수프 패키지도 소개합니다. 이 책이 다루는 주제는 데이터 수집, 데이터 정제, 데이터 시각화, 가설 검정, 머신러닝 모델 구축입니다. 이 분야는 매우 방대하지만 책에는 꼭 알아 두어야할 중요한 내용만 담았습니다. 이 책을 모두 읽고 난 후 더 상세한 내용을 배우려는 분들을 위해 주제별로 참고할 도서도 안내합니다. 책을 구매하시면 제 블로그의 에러타 페이지(https://bit.ly/hg-da-home)와 깃허브(https://bit.ly/hg-da-git)를 꼭 참고해 주세요. 최신 버전에 맞춘 코드와 에러타를 업데이트 하겠습니다. 한빛미디어 유튜브 채널과 제 유튜브 채널에서 이 책의 동영상 강의도 제공됩니다. [트랜스포머를 활용한 자연어 처리], [케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 2판], [개발자를 위한 머신러닝&딥러닝], [XGBoost와 사이킷런을 활용한 그레이디언트 부스팅], [구글 브레인 팀에게 배우는 딥러닝 with TensorFlow.js], [파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정2판)], [머신러닝 파워드 애플리케이션], [파이토치로 배우는 자연어 처리], [머신러닝 교과서 3판], [딥러닝 일러스트레이티드], [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝], [GAN 인 액션], [핸즈온 머신러닝 2판], [미술관에 GAN 딥러닝] 등에 이어 스물 세 번째 머신러닝 책입니다. 많은 분들의 응원 덕에 큰 힘을 얻습니다. 더 좋은 책으로 찾아 뵙겠습니다. 감사합니다.

출판사 리뷰

누구를 위한 책인가요?

ㆍ데이터 분석을 어떻게 시작할지 막막한 비전공자
ㆍ파이썬을 배운 다음 의미 있는 실습을 해 보고 싶은 파이썬 입문자
ㆍ프로그래밍은 알지만, 분석(통계)에 대한 이해가 필요한 개발자
ㆍ데이터에서 유의미한 결과를 도출해 이를 기획이나 마케팅에 적용해 보고 싶은 직장인
ㆍ데이터 분석가, 데이터 사이언티스트라는 직업에 관심 있는 모든 사람

하나, ‘입문자 맞춤형 7단계 구성’을 따라가며 체계적으로 반복하는 탄탄한 학습 설계!

이 책은 데이터 분석의 핵심 내용을 7단계에 걸쳐 반복 학습하면서 자연스럽게 머릿속에 기억되도록 구성했습니다. [핵심 키워드]와 [시작하기 전에]에서 각 절의 주제에 대한 대표 개념을 워밍업하고, 이론과 실습을 거쳐 마무리에서는 [핵심 포인트]와 [확인 문제]로 한번에 복습합니다. ‘혼자 공부할 수 있는’ 커리큘럼을 그대로 믿고 끝까지 따라가다 보면 데이터 분석 공부가 난생 처음인 입문자도 무리 없이 책을 끝까지 마칠 수 있습니다!

둘, 실제로 일어날 법한 흥미로운 스토리에 담긴 문제를 직접 해결하며 익히는 ‘진짜’ 데이터 분석!

현장감 넘치는 스토리를 통해 데이터를 다루는 방법을 알려 주어 ‘파이썬’과 ‘데이터’가 낯설어도 몰입감 있는 학습을 할 수 있도록 구성했습니다. 이 책에서는 API와 웹 스크래핑을 통해 실제 도서관 데이터와 온라인 서점 웹사이트에서 데이터를 가져오는 등 내 주변에 있는 데이터를 직접 수집할 수 있는 방법을 가이드합니다. 또한 판다스, 넘파이, 맷플롯립 등 데이터 분석에 유용한 각종 파이썬 라이브러리를 활용해 보며 코딩 감각을 익히고, 핵심 통계 지식으로 기본기를 탄탄하게 다질 수 있습니다. 마지막에는 분석을 바탕으로 미래를 예측하는 머신러닝까지 맛볼 수 있어 데이터 분석의 처음부터 끝까지 제대로 배울 수 있습니다.

셋, ‘혼공’의 힘을 실어줄 동영상 강의와 혼공 학습 사이트 지원!

책으로만 학습하기엔 여전히 어려운 입문자를 위해 저자 직강 동영상도 지원합니다. 또한 학습을 하며 궁금한 사항은 언제든지 저자에게 질문할 수 있도록 학습 사이트를 제공합니다. 저자가 질문 하나하나에 직접 답변을 달아 주는 것은 물론, 관련 최신 기술과 정보도 얻을 수 있습니다. 게다가 혼자 공부하고 싶지만 정작 혼자서는 자신 없는 사람들을 위해 혼공 학습단을 운영합니다. 혼공 학습단과 함께하면 마지막까지 포기하지 않고 완주할 수 있을 것입니다.
▶ https://hongong.hanbit.co.kr
▶ https://github.com/rickiepark/hg-da

넷, 언제 어디서든 가볍게 볼 수 있는 혼공 필수 [용어 노트] 제공!

꼭 기억해야 할 핵심 개념과 용어만 따로 정리한 [용어 노트]를 제공합니다. 처음 공부하는 사람들이 프로그래밍을 어려워하는 이유는 낯선 용어 때문입니다. 그러나 어려운 것이 아니라 익숙하지 않아서 헷갈리는 것이므로, 용어나 개념이 잘 생각나지 않을 때는 언제든 부담 없이 [용어 노트]를 펼쳐 보세요. 제시된 용어 외에도 새로운 용어를 추가하면서 자신만의 용어 노트를 완성해가는 과정도 또 다른 재미가 될 것입니다.

먼저 읽은 베타리더들의 한 마디

ㆍ실제 데이터 분석 과정대로 이야기를 풀어나가니 쉽게 읽히고, 가상의 사례가 설정되어 있어 읽는 재미도 있었습니다. _김진형 님

ㆍ데이터 분석에 어떤 방법을 사용하는지 쉽게 알려 주어서 좋았습니다. 간단한 것은 스스로 만들어서 적용해 보고 싶을 정도로 설명과 예시가 잘 되어 있습니다. _도윤 님

ㆍAPI, JSON, 웹 스크래핑까지 설명하고 있어 다른 도서와 차별성이 있고, 예제가 실제 환경에서 사용하기 좋습니다. _김형훈 님

ㆍ친절하고 쉬운 설명, 직관적인 도해가 있어 초보자도 쉽게 해낼 수 있다는 것을 경험할 수 있었습니다. _이종원 님

ㆍ절마다 키워드와 함수가 요약되어 있어 지금까지 학습한 내용을 복기하고 기초를 탄탄하게 쌓을 수 있습니다. _전지민 님

ㆍ꼭 필요한 용어와 개념, 비주얼한 설명, 간단한 손코딩 코드로 파이썬 데이터 분석을 익힐 수 있습니다. _홍창수 님

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