파이썬 데이터 분석가 되기 + 챗GPT

"수많은 강의와 교재 속에서 망설이고 있는 데이터 분석 입문자가 있다면 이 책을 권해주고 싶다. 넘파이를 이용하여 배열을 만들고 간단한 숫자들을 처리하는 방법부터 맷플롯립과 시본을 이용한 데이터 분석 및 시각화 방법과 뷰티풀수프를 이용한 웹 데이터 수집과 주가 데이터 분석까지 살펴본 후, 넷플릭스 데이터와 의료 데이터 분석 프로젝트를 수행하다보면 어느덧 데이터 분석 전문가의 길에 들어서고 있는 자신을 발견할 수 있을 것이다. 챗GPT로 데이터를 생성하여 활용하는 팁도 가득하다."
서강대학교 컴퓨터공학과 박운상 교수


"파이썬 데이터 분석을 처음 접하는 독자들이 체계적으로 기초부터 차근차근 쌓아갈 수 있도록 세심하게 구성되어 있습니다. 그뿐만 아니라 실전 데이터 분석을 실무에 바로 적용할 수 있도록 넘파이, 판다스, 맷플롯립, 시본 등 필수 도구들의 활용 방법을 심도 있게 다루고 있습니다. 또 넷플릭스와 의료 데이터를 활용한 예제 프로젝트를 통해 흥미로운 실전 경험을 제공합니다. 파이썬과 데이터 분석을 처음 시작하는 분뿐만 아니라, 실무에서 데이터 분석 역량을 발전시키고자 하는 분에게도 든든한 가이드가 되기를 기대합니다.
서울아산병원 빅데이터연구센터 오지선 소장


"저자의 실무 경험과 전문성을 바탕으로 이번에 출간된 〈파이썬 데이터 분석가 되기〉는 그녀의 풍부한 지식과 역량이 집약된 결실이라 할 수 있습니다. 특히 실무 경험을 바탕으로 한 다양한 코멘트는 독자가 직접 데이터를 분석하고 활용해 나가면서 문제 해결 능력을 키우고 스스로 성장할 수 있는 길을 제시합니다. 또한 급변하는 데이터 분석 환경에 등장한 챗GPT를 활용하여 책의 내용을 쉽게 습득할 수 있고 다양한 궁금증을 해결할 수 있도록 돕습니다.
숙명여자대학교 소프트웨어학과 채희준 교수


오랫동안 고민해왔던 파이썬 데이터 분석의 교재에 대한 고민을 말끔하게 씻어주는 책이다. 웹 크롤링, 넷플릭스 데이터 분석, 의료 데이터 분석이라는 3가지 프로젝트를 제시하여 데이터 전처리, 데이터 시각화 및 분석을 사례로 제시하였는데 데이터 분석가를 목표로 공부하려는 학생들에게 매우 적절하다. 파이썬 응용, 파이썬 데이터시각화, 파이썬 데이터 분석 등의 주제나 교과목에서 교재로 사용하기에도 매우 유용한 도구라 할 수 있다.
숙명여자대학교 융합학부 박영민 교수

01장 수치 계산 라이브러리, 넘파이


_01.1 넘파이와의 첫 만남
__넘파이 사용하기


_01.2 넘파이 배열, ndarray
__1차원 배열 알아보기
__2차원 배열 알아보기
__3차원 배열 알아보기
__넘파이 배열의 축 이해하기
__넘파이의 축 번호는 왜 그럴까?
__넘파이 배열의 데이터 타입 살펴보기
__데이터 타입 확인해보기
__넘파이 배열의 장점 알아보기
__다양한 방법으로 넘파이 배열 생성하기
__넘파이 배열 속성 이해하고 출력해보기
__[챗GPT와 함께] 넘파이 3차원 배열 생성해보기
__초기화 함수로 넘파이 배열 생성하기
__일정한 간격의 넘파이 배열 생성하기
__arange( ) 함수와 linspace( ) 함수 비교하기


_01.3 넘파이 배열로 다양하게 연산하기
__요소별 연산해보기
__[챗GPT와 함께] 넘파이 사칙연산 구하기
__수학 함수, 집계 함수와 함께 벡터화 연산해보기


_01.4 배열 인덱싱과 슬라이싱
__인덱스 이해하기
__단일 요소 인덱싱 이해하기
__슬라이싱 이해하기
__논리형 인덱싱 이해하기
__정수 배열 인덱싱 이해하기
__[챗GPT와 함께] 넘파이 배열의 슬라이싱을 다른 프로그래밍 언어와 비교하기


_01.5 배열의 형태 변형하기
__배열의 형태를 변형하여 새 배열을 반환하는reshape( ) 함수
__[챗GPT와 함께] reshape( ) 함수에서 -1을 쓰는 이유는 뭘까?
__원본 배열의 형태를 변형하는 resize( ) 함수
__1차원 배열로 변형하기
__전치 연산하기


_01.6 배열 합치고 분할하기
__배열 합치기
__배열 분할하기
__학습 마무리
__연습문제


02장 데이터 처리 라이브러리, 판다스


_02.1 판다스 시작하기
__판다스와 넘파이의 특징
__판다스와 넘파이의 관계
__판다스를 사용해야 하는 이유
__시리즈란?
__데이터프레임이란?
__데이터 다운로드하고 다시 업로드하여 살펴보기
__판다스의 데이터 타입 알아보기
__[챗GPT와 함께] 샘플 데이터 생성 후 판다스에서 읽어보기


_02.2 데이터 내용 확인하기
__데이터의 열과 행 확인하기
__데이터의 처음과 마지막 부분 확인하기
__데이터 구조 살펴보기
__[챗GPT와 함께] 데이터 구조 살펴보기


_02.3 특정 열 선택하기
__시리즈 반환하기
__데이터프레임 반환하기
__[챗GPT와 함께] 판다스 특정 열 선택을 조건으로 활용하기 (1)
__[챗GPT와 함께] 판다스 특정 열 선택을 조건으로 활용하기 (2)


_02.4 데이터 필터링하기
__비교 연산자 〉로 필터링하기
__부정 연산자 ~로 필터링하기
__논리 연산자 &나 |로 필터링하기
__[챗GPT와 함께] 데이터 필터링 기능 활용하기
__loc[ ]와 iloc[ ]로 필터링하기
__isin( ) 함수로 특정 값 필터링하기
__[챗GPT와 함께] isin( ) 함수와 조건문 비교하기


_02.5 결측치 처리하기
__결측치가 뭐죠?
__결측치 처리가 중요한 이유?
__결측치 처리, 어떻게 해야 할까요?
__결측치 확인하기
__결측치 처리하기
__결측치를 처리한 데이터프레임을 파일로 저장하기
__[챗GPT와 함께] 결측치에 대해 물어보자!


_02.6 데이터 통계 처리하기
__통계 구하기
__그룹별 집계하기
__[챗GPT와 함께] agg( ) 함수를 이용하여 통계 분석하기


_02.7 데이터프레임에 행이나 열 추가하거나 삭제하기
__행과 열 추가하기
__행과 열 삭제하기
__학습 마무리
__연습문제


03장 데이터 시각화 라이브러리, 맷플롯립


_03.1 맷플롯립 시작하기
__맷플롯립 소개
__맷플롯립 사용하기
__[챗GPT와 함께] 맷플롯립 장점 알아보기


_03.2 그래프 꾸미기
__축과 관련 있는 옵션 사용해보기
__선과 관련 있는 옵션 사용해보기
__[챗GPT와 함께] 맷플롯립 그래프 색상 설정하기
__제목 관련 옵션 사용해보기
__그래프 배경 관련 옵션 사용해보기
__[챗GPT와 함께] 맷플롯립 그래프 그리기


_03.3 다양한 그래프 그려보기(1)
__타이타닉 데이터셋 소개
__선 그래프 : 객실 등급에 따른 생존율 표시하기
__수직 막대 그래프 : 각 승선 항구에 따른 생존자 수 확인하기
__수평 막대 그래프 : 각 승선 항구에 따른 생존자 수 확인하기
__산점도 그래프 : 나이와 요금, 생존 여부 확인하기
__파이 차트 : 생존자, 사망자 비율 표현하기
__히스토그램 : 승객의 나이 분포 표시하기


_03.4 다양한 그래프 그려보기(2)
__히트맵 : 두 변수의 상관 관계를 표시하기
__영역 채우기 그래프 : 나이대별 생존자와 사망자 수 표현하기
__박스 플롯 : 승객 나이의 데이터 분포, 중앙값, 이상치 살펴보기
__바이올린 플롯 : 승객 등급에 따른 나이 분포 표시하기
__[챗GPT와 함께] 맷플롯립 박스플롯과 바이올린 플롯 활용에 대해 알아보기
__에러 바 : 요금의 평균과 표준편차 표현하기
__[챗GPT와 함께] 맷플롯립 에러바를 이용한 기업 월간 주가 확인하기


_03.5 그래프 한꺼번에 그려보기
__여러 종류의 그래프 그리는 방법 원리 설명
__개별 서브플롯을 하나씩 생성하기
__타이타닉 데이터셋으로 개별 서브플롯 하나씩 그리기
__개별 서브플롯을 동시에 생성하기
__타이타닉 데이터셋으로 개별 서브플롯 동시에 그리기
__하나의 서브플롯에 여러 그래프 그리기
__[챗GPT와 함께] 타이타닉 승객 등급별 요금 분포와 생존율 시각화하기


_03.6 그래프 저장하기
__학습 마무리
__연습문제


04장 데이터 시각화라이브러리, 시본
__04.1 시본 기본 개념
__시본 자체 데이터셋 불러오기
__팁 데이터셋 불러오기
__[챗GPT와 함께] Seaborn은 왜 별칭이 sns일까?


_04.2 여섯 가지 그래프 이해하기
__시본 그래프는 어떤 것들이 있을까?
__범주형 변수 산점도 그래프
__빈도 그래프
__선형 회귀선이 있는 산점도 그래프
__히스토그램과 커널 밀도 추정 그래프
__조인트 그래프
__관계 그래프
__[챗GPT와 함께] 이상치 탐지 그래프는 어떤 그래프로?
__학습 마무리
__연습문제


05장 웹 데이터 수집라이브러리, 뷰티풀수프


_05.1 웹 데이터 수집 기본 개념
__웹 데이터를 수집할 때 주의할 점
__[챗GPT와 함께] robots.txt 알아보기
__[챗GPT와 함께] 야후 파이낸스와 네이버 파이낸스의 robots.txt 비교하기
__웹 데이터 수집 용어 정리하기
__웹 스크래핑은 어떤 과정으로 수행될까?
__뷰티풀수프 기초 사용 방법 알아보기
__웹 스크래핑 원리 이해하기


_05.2 야후 파이낸스 주가 데이터 웹 스크래핑하기
__웹 페이지 파악하기
__헤더에 사용자 에이전트 값 추가하기
__삼성전자 종목 일별 시세 페이지 요청하기
__뷰티풀 수프로 데이터 추출하고 날짜, 원 표시하기
__for문으로 순회하면서 전체 날짜, 종가 데이터 가져오기
__수집한 데이터로 그래프 시각화하기
__[챗GPT와 함께] 날짜와 종가 데이터로 막대 그래프 그리기 346
__[챗GPT와 함께] 주식 데이터를 웹 스크래핑할 추가적인 사이트 349
__학습 마무리
__연습문제


06장 넷플릭스 데이터 분석 프로젝트


_06.1 넷플릭스 데이터 분석 프로젝트 소개
__여기서 사용하는 라이브러리
__데이터 분석 목표
__데이터 전처리 과정
__데이터 시각화 미리보기


_06.2 넷플릭스 데이터셋 파악하기
__캐글의 넷플릭스 데이터셋?
__[챗GPT와 함께] 캐글의 데이터 분석할 데이터셋 추천받기!
__넷플릭스 데이터셋 변수 살펴보기
__넷플릭스 데이터셋 불러와 살펴보기


_06.3 넷플릭스 데이터셋 결측치 처리하기
__넷플릭스 결측치 비율 확인하고 처리하기


_06.4 넷플릭스 피처 엔지니어링하기
__피처 엔지니어링은 어디에 쓰이나요?
__[챗GPT와 함께] 피처 엔지니어링 더 해보기


_06.5 넷플릭스 시각화하기 380
__데이터 전처리 완료한 데이터셋 불러오기
__넷플릭스 색상 시각화하기 380
__넷플릭스 오징어 게임 검색하기
__넷플릭스 파이 차트 그리기
__넷플릭스 막대 그래프 그리기
__넷플릭스 히트맵 그리기
__넷플릭스 워드 클라우드
__[챗GPT와 함께] 워드 클라우드 더 해보기
__학습 마무리


07장 의료 데이터 분석 프로젝트


_07.1 의료 데이터 분석 프로젝트 소개
__여기서 사용하는 라이브러리
__데이터 분석 목표
__데이터 전처리 과정
__데이터 시각화 미리보기


_07.2 의료 데이터셋 파악하기
__심부전 데이터셋이란?
__심부전 데이터셋 불러온 다음 내용 확인하기


_07.3 심부전 데이터셋 필터링하기
__논리형 인덱싱으로 데이터 필터링하기


_07.4 심부전 데이터셋 결측치 처리하기
__결측치 비율 확인하기
__결측치 처리하기
__결측치 처리 후에 결측치 개수 다시 확인하기
__[챗GPT와 함께] 결측치를 처리하는 방법이 궁금해!


_07.5 심부전 데이터셋 통계 처리하기
__평균값과 중앙값 구하기
__열의 빈도수 구하기
__통계량 요약하기
__그룹별 집계하기
__[챗GPT와 함께] 심부전 데이터셋을 이용한 피처 엔지니어링


_07.6 심부전 데이터셋 시각화하기
__심부전 색상 시각화하기
__심부전 파이 차트 그리기
__심부전 빈도 그래프 그리기
__심부전 데이터 영역 그래프 그리기
__심부전 범주형 산점도 그래프 그리기
__심부전 워드 클라우드 그리기
__[챗GPT와 함께] 추가적인 시각화를 진행해보자
__학습 마무리

셀레나 패스트캠퍼스, 메가스터디, 국비 지원 강의를 통해 5,000명 이상의 수강생을 온라인과 오프라인에서 만나며 데이터 분석을 가르쳐 왔습니다. 수강생들이 데이터 분석을 처음 접할 때 겪는 어려움과 고민을 가까이에서 지켜보며, 어떻게 하면 더 쉽게 이해하고 실습할 수 있을지 끊임없이 고민했습니다. 이러한 경험을 바탕으로 누구나 부담 없이 데이터 분석을 시작할 수 있는 안내서가 되기를 바라며 이 책을 집필하였습니다.

강의 및 컨설팅
- 패스트캠퍼스 : '실패 없이 완주하는 파이썬 데이터 분석 입문' 강의 런칭
- 삼성전자 : Citizen Developer 양성 과정 '파이썬 프로그래밍 기초'
- 대한의료정보학회 : '의료 데이터를 활용한 실전 분석' 튜토리얼
- 서강대학교, 숙명여자대학교, 한국교통대학교 : '파이썬을 활용한 머신러닝 및 데이터 분석 실습' 외 강의 및 컨설팅 진행

저자 오픈채팅방
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