AI 시대의 파이썬 데이터 분석

데이터의 시대, AI 시대를 선도하는 실전 데이터 분석 가이드

빅데이터와 AI 기술로 대변되는 4차 산업혁명 시대에서 데이터를 다루고 분석하는 능력은 개인과 기업 모두에게 필수적인 역량입니다. 이 책은 데이터 분석의 기초부터 실무에서 활용 가능한 고급 기술까지, 실습을 중심으로 체계적으로 학습할 수 있도록 구성되었습니다.

특히, 파이썬과 판다스를 활용해 데이터를 탐색하고 처리하는 방법부터 데이터 시각화, 머신러닝 기법에 이르기까지 폭넓게 다루며, 학습자들이 실질적인 분석 역량을 키울 수 있도록 돕습니다. 더불어 서울시 상가 데이터를 기반으로 한 종합 프로젝트를 통해 실제 데이터를 분석하며 배운 내용을 적용하는 기회를 제공합니다.

★ 데이터의 중요성과 분석 기술의 실무적 활용 강조
★ 파이썬과 판다스를 활용한 데이터 처리, 시각화, 머신러닝까지 학습 가능
★ 실습 중심의 구성으로 초보자도 쉽게 따라할 수 있는 단계적 접근

『AI 시대의 파이썬 데이터 분석』은 데이터 분석을 처음 배우는 입문자부터 실무 기술을 강화하려는 전문가까지 모두에게 유용한 가이드가 될 것입니다. 이 책과 함께 데이터 시대를 선도할 경쟁력을 갖추어 보세요.

Chapter 01 데이터 분석의 준비
01 데이터의 중요성
02 빅데이터와 활용 사례
03 데이터 분석 도구
04 파이썬과 VS Code의 설치 및 사용
요약 | 연습문제

Chapter 02 데이터 분석과 판다스
01 데이터의 분류
02 데이터 분석 절차
03 판다스 개요
요약 | 연습문제

Chapter 03 시리즈로 1차원 배열 다루기
01 데이터 입력과 시리즈 객체의 정보 확인
02 시리즈 객체의 슬라이싱
03 시리즈 객체의 산술 연산
04 시리즈 객체의 내용 변경
요약 | 연습문제

Chapter 04 데이터프레임으로 2차원 배열 다루기
01 iris 데이터셋
02 데이터프레임 다루기
03 csv 파일 조회
요약 | 연습문제

Chapter 05 단일 변수 데이터의 탐색
01 단일 변수 범주형 데이터의 탐색
02 단일 변수 연속형 데이터의 탐색
03 판다스 그래프의 작성
실전 분석
요약 | 연습문제

Chapter 06 다중 변수 데이터의 탐색
01 산점도
02 상관분석
03 선그래프
04 데이터 탐색 실습
실전 분석
요약 | 연습문제

Chapter 07 데이터 전처리
01 데이터 전처리 개요
02 결측값
03 특잇값
04 정렬과 순위
05 데이터 샘플링과 조합
06 데이터 집계와 병합
07 피벗 테이블
실전 분석
요약 | 연습문제

Chapter 08 고급 데이터 시각화
01 seaborn 라이브러리
02 버블 차트
03 모자이크 플롯
04 히트맵
05 레이더 차트
06 트리맵
실전 분석
요약 | 연습문제

Chapter 09 지도와 데이터
01 지도 사용을 위한 준비
02 특정 지역의 지도 보기
03 지도 위에 마커와 텍스트 표시하기
04 지도 위에 데이터 표시하기
실전 분석
요약 | 연습문제

Chapter 10 워드클라우드와 구매 패턴 분석
01 워드클라우드 분석
02 구매 패턴 분석
03 인터넷 검색어 분석
실전 분석
요약 | 연습문제

Chapter 11 가설 검정
01 가설 검정의 필요성
02 두 집단의 평균에 대한 가설 검정
03 두 집단의 비율에 대한 가설 검정
실전 분석
요약 | 연습문제

Chapter 12 머신러닝 데이터 분석
01 머신러닝 데이터 분석 개요
02 차원 축소
03 k-평균 군집화
04 k-최근접 이웃 분류
05 회귀분석
실전 분석
요약 | 연습문제

Chapter 13 SQL 활용 데이터 분석
01 데이터베이스와 SQL
02 SQL SELECT 문
03 파이썬에서 데이터베이스 연동하기
04 공공 빅데이터의 활용
실전 분석
요약 | 연습문제

Chapter 14 데이터 분석 프로젝트
01 분석 대상 데이터의 준비
02 데이터 탐색
03 기간별 분석
04 역삼1동 상권 분석
요약

APPENDIX 부록
A 판다스 객체의 속성과 메서드 목록
B VS Code에서 코파일럿 사용하기
찾아보기

오세종 서강대학교 컴퓨터학부 학사와 석사를 거쳐 동 대학원 컴퓨터학과에서 접근제어 이론으로 박사 학위를 받았다. 이후 George Mason University에서 2년간 Post Doc. 연구원으로 활동했으며, 대우정보시스템 CIM 사업부에서 데이터베이스 설계와 ERP 시스템 개발에 참여하였다. 현재 단국대학교 소프트웨어학과 교수로 재직 중이다. 주요 연구 분야로 빅데이터 분석, 데이터 시각화, 머신러닝을 활용한 의료 분야 진단 모델 개발 등이 있다. 2024년에 미국 스탠퍼드대학교와 엘스비어(Elsevier, 과학·기술·의학 분야의 세계적 출판 기업)가 공동으로 발표하는 '세계 상위 2% 과학자'에 선정되었다. 저서로는 『DB 입문자를 위한 데이터베이스 기초와 SQL』(생능출판사, 2023), 『데이터베이스 설계 및 구축(개정3판)』(생능출판사, 2023), 『모두를 위한 R 데이터 분석 입문(2판)』(한빛아카데미, 2023), 『난생처음 R 코딩 & 데이터 분석』(한빛아카데미, 2021), 『C로 배우는 기초 프로그래밍』(그린, 2010) 등이 있다.