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모두의 데이터 분석 with 파이썬

실생활 예제로 시작하는 데이터 분석 첫걸음

송석리 , 이현아 지음| 길벗 |2019년 06월 08일 (종이책 2019년 04월 25일 출간)

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  • 상품 정보

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    상품 정보
    출간일 2019년 06월 08일 (종이책 2019년 04월 25일 출간)
    포맷용량 ePUB(27.40MB, ISBN 9791160508314)

    이용가능 환경

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    android / iOS / windows PC / sam

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책소개

이 책이 속한 분야

이 책의 주제어

# 시각화 # 공공데이터 # numpy # matplolib # pandas

초보자와 비전공자를 위한 가장 쉬운 데이터 분석 입문서!

“서울이 가장 더웠던 날은 언제였을까?”
“우리 동네에는 남성과 여성 중 어떤 성별이 더 많이 살고 있을까?”
”출근 시간대 사람들이 가장 많이 타고 내리는 역은 어디일까?“

데이터 분석의 시작은 관심 있는 데이터에 호기심을 가지는 것부터입니다. 이 책은 기온, 인구, 대중교통 같은 공공데이터를 활용한 데이터 분석 프로젝트를 진행합니다. 데이터 다운로드부터 정제, 문제 해결 방법 구상, 파이썬 코드로 구현까지 차근차근 진행하면서, 초보자가 데이터 분석의 성공적인 첫걸음을 내딛도록 도와줍니다. 이어서 막대그래프 그리기, 파이 차트 그리기, 버블 차트 그리기 같은 다양한 시각화 방법부터 numpy, pandas 같은 라이브러리 활용법까지 다룹니다. 최소한의 파이썬 문법만을 사용하여 설명하므로 프로그래밍 경험이 적은 사람도 충분히 따라 할 수 있습니다. 이제 데이터 분석 전문가가 아니어도, 자신의 업무에서, 일생생활 속에서, 다양한 데이터를 스스로 분석하여 가치를 얻는 즐거움을 경험해 보세요!

상세이미지

모두의 데이터 분석 with 파이썬 도서 상세이미지

목차

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
U...

저자소개

저자 : 송석리

2005년부터 선린인터넷고등학교에서 학생들을 가르치다가 존경하는 제자들로부터 파이썬의 세계를 안내받고 2014년부터 파이썬에 입문했다. 2016년부터는 한성과학고등학교에서 파이썬 기반의 다양한 프로젝트 수업을 린하게 진행하고 있다. 현재는 한성과학고 IMT Lab에서 멋진 선생님들과 함께 다양한 교육 경험을 디자인하고 있으며, 언젠가 해적왕이 되겠다는 꿈을 품고 살고 있다.

저자 : 이현아

성균관대학교를 졸업하고 현재 도담중학교에서 정보 교사로 재직 중이다. 재미있는 수업 속에서 의미 있는 배움이 이루어지는 교실을 교육 비전으로 삼고 있으며, 정보 교육으로 세상을 변화시킬 수 있다는 믿음으로 교사들과 소통하며 더 나은 교육을 고민하는 중이다. 2015 SEF(SoftwareEduFest) 특별상, 2016 SW교육수기 우수상, 2017 정보과학인재양성 우수교사 선정, 2018 SW교육활성화 유공 표창을 받았으며, 저서로는 《소프트웨어와 함께 하는 창의력여행-중학교》(교육부, 2016), 《엔트리》(한빛미디어, 2016), 《진짜! 코딩 교과서》(동아출판, 2018) 등이 있다.

책속으로

* 현재 컨텐츠 정보를 준비 중에 있습니다.

출판사서평

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.

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