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출판사 리뷰

누구나 바로 따라할 수 있다 - 시본(seaborn)을 이용한 문자 지정 및 그래프 작성(히트맵, 회귀직선, 산점도 행렬) - 초보자를 위한 정규분포 작성법, 회귀분석 - 절반 정도의 스크립트가 x\u003d, y\u003d의 형태로 작성되어 있어, 업무나 학습에 바로 활용 가능 - 대표적인 그래프(막대그래프, 원그래프, 꺾은선그래프, 상자수염그림, 히스토그램) 작성법에 대한 스크립트 대상 데이터 분석 방법을 알고 싶은 초보자 책의 포인트 기초지식을 알 수 있다 / 프로그램의 구조를 알 수 있다 / 개별 체험을 할 수 있다 염소 선생님과 유미 양이 데이터 분석의 개념부터 정중하게 해설한다. 데이터를 분석할 때 필요한 전처리 방법 및 데이터 보는 방법, 데이터를 보기 쉬운 그래프로 만드는 방법, 데이터의 분포를 보는 방법, 예측을 하는 방법을 설명한다. *** 아마존 서평 *** * 전혀 프로그래밍을 모르는 상태에서 일에 다만 Python이 필요해서 시리즈부터 읽었는데, 프로그래밍을 전혀 몰라도 왠지 알 것 같은 느낌이 드는 책이다. * 웹뿐만 아니라, IoT과 AI 등으로도 활용되고 있는 언어인 만큼 지금부터 새롭게 배우는 거라면 당연히 Python이 될 것이다. * 이 책은 매우 알기 쉬운 것이 특징이다. * 내용이 데이터 분석이여서 좋았다. 직장에서 품질 관리를 하고 있기 때문에, 이런 통계적 방법을 자주 사용한다. 식 자체는 심플하지만, 양이 많으면 계산이 매우 복잡하다. 그래서 계산은 컴퓨터를 사용하는 것이 최선이다. * 지금까지도 JavaScript 등으로 계산했기에 Python아니라 라이브러리로 대체할 수 있어 매달리기 쉬운 것입니다. * Python뿐만 아니라 통계 및 데이터 분석에 대해서도 알기 쉽게 쓰여 있어 처음인 사람에게도 추천한다. 즉, 이 책 한 권이면 Python과 통계 양쪽을 모두 배울 수 있다.

제1장 데이터 분석이란 뭘까?
LESSON 01 데이터 분석이란
LESSON 02 데이터 분석 과정：PPDAC 사이클
LESSON 03 주피터 노트북을 설치하자
LESSON 04 주피터 노트북 사용법

제2장 수집한 데이터는 전처리가 필요
LESSON 05 표 데이터를 불러오자
LESSON 06 데이터를 대략적으로 검토한다
LESSON 07 데이터의 어디를 사용할까?
LESSON 08 데이터의 오류를 체크한다

제3장 데이터 수집을 한 마디로 하면? : 대푯값
LESSON 09 데이터를 평균화한다
LESSON 10 평균값을 대표라고 해도 좋을까?
LESSON 11 평균값이 같으면 똑같다고 할 수 있을까?

제4장 그림으로 특징을 이미지화하자 : 그래프
LESSON 12 데이터의 분산을 이해한다
LESSON 13 기본적인 그래프를 만들자
LESSON 14 분포를 알 수 있는 그래프
LESSON 15 그래프를 알기 쉽게 조정하다

제5장 이건 흔한 일? 흔치 않은 일? : 정규분포
LESSON 16 데이터의 편차를 수치로 나타낸다
LESSON 17 연적인 편차
LESSON 18 이 값은 흔하다? 흔하지 않다?
LESSON 19 이 데이터는 자연적인 편차?
LESSON 20 편차가 다른 데이터를 비교할 수 있다

제6장 관계로 예측하자 : 회귀분석
LESSON 21 두 데이터의 연관성 강도：상관계수
LESSON 22 산포도에 선을 그려 예측한다
LESSON 23 총량으로 표시하는 산포도
LESSON 24 붓꽃의 데이터를 살펴보자