출고예상일 안내
주문하신 상품이 한국에서 현지 배송을 위한 출고단계가 이루어질 것으로 예상되는 날짜입니다. 상품을 준비하는 과정에서 내부적인 사정으로 인해 출고예상일에 다소 오차가 생길 수 있습니다.
여러 상품(예약상품포함)을 함께 주문하신 경우 출고예상일이 가장 늦은 날짜에 맞춰 함께 배송됩니다.


-
코리아교육그룹 교육연구소
-
거트루드(박태현)
-
이와사키 히로마사
-
성구(강성규)
- 19,800
- 23,400
- 15,120
- 21,600
- [시리즈] 모두의 시리즈 [35]
반디앤루니스 리뷰
초보자와 비전공자를 위한 가장 쉬운 데이터 분석 입문서. 기온, 인구, 대중교통 같은 공공데이터를 활용한 데이터 분석 프로젝트를 진행한다. 데이터 다운로드부터 정제, 문제 해결 방법 구상, 파이썬 코드로 구현까지 차근차근 진행하면서, 초보자가 데이터 분석의 성공적인 첫걸음을 내딛도록 도와준다.
이어서 막대그래프 그리기, 파이 차트 그리기, 버블 차트 그리기 같은 다양한 시각화 방법부터 numpy, pandas 같은 라이브러리 활용법까지 다룬다. 최소한의 파이썬 문법만을 사용하여 설명하므로 프로그래밍 경험이 적은 사람도 충분히 따라 할 수 있다.
출판사 리뷰
누구나 파이썬으로 생활 속 데이터를 분석하고 활용할 수 있다!
1. 데이터 분석 실행 환경 만들기
데이터 분석에 필요한 아나콘다를 설치하고 환경 설정을 합니다.
2. 공공/오픈데이터를 활용한 실생활 프로젝트 실습하기
기온 공공데이터, 인구 공공데이터, 대중교통 데이터를 활용해서 질문을 던지고 질문의 답을 찾습니다. 또 꺾은선 그래프, 막대그래프, 항아리 그래프, 파이 차트 등 다양한 형태로 데이터를 시각화하고 분석하면서 나만의 인사이트를 발견합니다.
3. 파이썬 라이브러리 활용하기
데이터 분석 분야에서 가장 많이 사용되는 파이썬 라이브러리인 numpy, pandas를 활용해 프로젝트를 진행합니다.
Part 1. 기온 공공데이터
Unit 1 기온 데이터 분석 시작하기
Unit 2 서울의 기온 데이터 분석하기
Unit 3 서울이 가장 더웠던 날은 언제였을까
Part 2. 데이터 시각화 기초
Unit 4 기본 그래프 그리기
Unit 5 내 생일의 기온 변화를 그래프로 그리기
Unit 6 기온 데이터를 다양하게 시각화하기
Part 3. 인구 공공데이터
Unit 7 우리 동네 인구 구조 시각화하기
Unit 8 인구 구조를 다양한 형태로 시각화하기
Unit 9 우리 동네 인구 구조를 파이 차트로 나타내기
Unit 10 우리 동네 인구 구조를 산점도로 나타내기
Part 4. 대중교통 데이터 프로젝트
Unit 11 대중교통 데이터 시각화하기
Unit 12 지하철 시간대별 데이터 시각화하기
Part 5. 파이썬 데이터 분석 라이브러리를 활용한 프로젝트
Unit 13 숫자 데이터를 쉽게 다루게 돕는 numpy 라이브러리
Unit 14 numpy를 활용한 나만의 프로젝트 만들기
Unit 15 테이블 형태의 데이터를 쉽게 다루도록 도와주는 pandas 라이브러리
부록: 파이썬 병아리반










































