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파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석
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파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석

오승환 | 정보문화사 | 2019년 06월 15일 리뷰 총점9.2 정보 더 보기/감추기
내용
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편집/디자인
4.7점
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파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석

품목정보

품목정보
출간일 2019년 06월 15일
쪽수, 무게, 크기 392쪽 | 940g | 187*235*21mm
ISBN13 9788956748337
ISBN10 8956748330

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책소개

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목차

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저자 소개 (1명)

과학고, 서울대를 졸업하고, 중국 CKGSB MBA, FRM(미국 재무위험관리사) 자격을 보유하고 있다. 국내 주요 금융기관과 대기업에서 기업(산업) 분석 및 전략 기획 전문가로 근무했다. IT 비전공자이지만 Python과 R을 익히고, 데이터 기반 전략적 의사결정을 실무에 적용하기 위한 연구 중이다. Python 데이터 분석의 저변확대를 위해 블로그 운영 및 강연 활동 등을 통한 지식 나눔 활동을 병행하고 있다. 과학고, 서울대를 졸업하고, 중국 CKGSB MBA, FRM(미국 재무위험관리사) 자격을 보유하고 있다. 국내 주요 금융기관과 대기업에서 기업(산업) 분석 및 전략 기획 전문가로 근무했다. IT 비전공자이지만 Python과 R을 익히고, 데이터 기반 전략적 의사결정을 실무에 적용하기 위한 연구 중이다. Python 데이터 분석의 저변확대를 위해 블로그 운영 및 강연 활동 등을 통한 지식 나눔 활동을 병행하고 있다.

만든 이 코멘트

저자, 역자, 편집자를 위한 공간입니다. 독자들에게 전하고 싶은 말씀을 남겨주세요. 코멘트 쓰기
안녕하세요. 이 책의 저자 입니다.
okkam (okkam76@naver.com) | 2019-06-03
판다스는 머신러닝, 인공지능 모델에 입력하기 위한 데이터를 가공, 저장하는데 사용한다. 우리가 학교에서 그리고 회사에서 엑셀을 이용하여 복잡한 데이터를 수집, 정리하는 과정과 비슷하다. 한편, 데이터 개수가 많아지면 엑셀이 버거워하는 것을 느껴본 적이 있을 것이다. 셀의 개수가 많아지면 한눈에 파악하기도 어려워지고 입력 오류도 많아지게 된다. 하지만, 파이썬과 판다스를 이용하면 수십만, 수백만 개의 데이터마저도 어렵지 않게 처리할 수 있다. 엑셀을 배운다는 마음으로 판다스를 이해하면 쉽게 다가갈 수 있다. 파이썬 코드에 익숙해지는 데는 시간이 다소 필요하겠지만, 판다스의 자료구조인 시리즈(series)와 데이터프레임(dataframe)을 이해하는 것은 어렵지 않을 것이다. 자료구조를 이해하였다면, 예제코드를 조금씩 변형하면서 실행해 보자. 다음 단계로는 예제 밖의 데이터를 가져와서 예제코드의 여러 함수와 명령을 적용해 보기를 권한다. 간단한 코드라도 조금씩 변화를 주면서 실행 결과의 차이를 비교하다 보면, 판다스 자료구조에 기반한 데이터 분석에 대한 개념을 조금씩 잡아나갈 수 있을 것이다. 이 책은 판다스를 이용한 데이터 수집, 가공, 저장을 주로 다루고, 부가적으로 그래프를 이용한 시각화와 간단한 머신러닝 알고리즘을 소개하고 있다. 머신러닝은 방대한 데이터로부터 인간이 인지하지 못하는 통찰(insight)을 구하는 과정이고, 그 핵심은 데이터에 있다. 판다스는 데이터를 다루는 가장 기본적이고 중요한 도구라는 점에서 데이터 분석을 시작하는 분들이 익혀두면 좋다.

출판사 리뷰

너도 할 수 있어, 판다스!

사회적으로 데이터 분석에 대한 관심이 커지면서 머신러닝에 입문하려는 사용자들도 늘어났다. 하지만 복잡하고 어려운 고급적인 수학과 통계학 이론 도서들로는 금방 포기하게 된다. 이 책의 저자는 독학으로 공부한 만큼 여러 시행착오를 겪으며 초보자의 입장을 제일 잘 이해하므로 쉽게 알려주는 방식으로 안내하고 있다.

판다스 라이브러리는 데이터를 수집하고 정리하는데 최적화된 도구인데, 오픈소스라는 장점도 갖고 있다. 또한 배우기 쉬운 파이썬을 기반으로 하기 때문에 전공자가 아니라도 쉽게 따라하며 배우는 것이 가능하다. 판다스는 데이터 분석에 필요한 두 가지 종류의 기본 데이터 시리즈와 데이터프레임을 제공한다. 이를 활용하여 데이터의 입출력부터 머신러닝 데이터 분석까지 직접 응용하며 실력향상을 할 수 있기 바란다.

※ 학습에 필요한 예제 코드와 자료 파일은 정보문화사 홈페이지(infopub.co.kr) 자료실에서 다운로드할 수 있다. 또한 저자의 블로그(okkam76.blog.me)에 질의응답 게시판을 운영하고 있으니 궁금한 점이나 책과 관련된 요청사항은 피드백할 수 있다.

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