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Python 데이터 사이언스 입문서
기초, NumPy, Pandas, Sympy
#Python
#데이터사이언스
#NumPy
#Pandas
#Sympy
PDF
스트리밍
102p
1.5 MB
프로그래밍
이유태
유페이퍼
모두
이 도서는 Python 기초부터 시작하여 NumPy를 통한 효율적인 배열 연산, Pandas를 활용한 데이터 처리 및 분석, 그리고 Sympy를 이용한 기호 수학 문제 해결 방법을 쉽고 체계적으로 설명합니다. 다양한 실습 예제와 응용 프로젝트를 통해 데이터 사이언스 현장에서 필요한 핵심 기술을 습득할 수 있으며, 초보자와 실무자 모두에게 유익한 안내서입니다.
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목차
39
소개
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표지
목차
1부 Python 기초
1. 변수와 상수
2. 연산자
3. 조건문 (Conditional Statements)
4. 반복문 (Loops)
5. 데이터 타입
6. 함수
7. [실습 분석] 합계 연습 문제
2부 Python NumPy
1. NumPy 소개
2. 기본 배열(ndarray) 생성 및 속성
3. 배열 인덱싱, 슬라이싱 및 고급 인덱싱
4. 배열 연산과 브로드캐스팅
5. 배열 모양 변경 및 결합
6. 선형대수와 통계 함수 활용
7. 난수 생성 및 응용
8. 실습 문제 및 응용 프로젝트
3부 Python Pandas
1. Pandas 소개
2. 기본 자료구조: Series와 DataFrame
3. 데이터 입출력 (I/O)
4. 데이터 인덱싱, 선택 및 필터링
5. 데이터 전처리 및 정제
6. 데이터 병합, 결합 및 분할
7. 시계열 데이터 처리
8. 데이터 시각화와 보고
9. 실습 문제 및 응용 프로젝트
4부 Python Sympy
1. Sympy 소개
2. 기본 기호(Symbol) 및 표현식(Expression) 다루기
3. 대수 수식 조작과 단순화
4. 미적분: 미분과 적분
5. 방정식 및 부등식의 해 구하기
6. 선형대수 및 행렬 연산
7. 미분방정식과 심볼릭 해석
8. 심볼릭 수식의 시각화와 보고
9. 실습 문제 및 응용 프로젝트
판권
이 도서는 Python 기초부터 시작하여 NumPy를 통한 효율적인 배열 연산, Pandas를 활용한 데이터 처리 및 분석, 그리고 Sympy를 이용한 기호 수학 문제 해결 방법을 쉽고 체계적으로 설명합니다. 다양한 실습 예제와 응용 프로젝트를 통해 데이터 사이언스 현장에서 필요한 핵심 기술을 습득할 수 있으며, 초보자와 실무자 모두에게 유익한 안내서입니다.
저자는 데이터 사이언스와 Python 교육 분야에서 풍부한 경험을 쌓은 전문가로서, 현장에서 직접 체득한 노하우를 바탕으로 누구나 쉽게 이해할 수 있는 교재를 집필하고자 하였습니다.
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