목차
PART 01 데이터 분석 환경
CHAPTER 01 데이터 분석적 사고방식
01 데이터 가치의 재발견 
 데이터 필수 시대 
 데이터 사이언스 로드맵 
 데이터가 제공하는 무한한 기회 
 정형 데이터와 비정형 데이터 
 비즈니스 인텔리전스 
02 데이터 사이언티스트 
 등장 배경 
 역량 개발 
 마인드 세팅 
03 미래를 예측하는 의사결정 
 사물인터넷 
 빅데이터와 인공지능 
 머신 러닝과 딥러닝 
 미래를 내다볼 수 있는 데이터 과학 
 핵심요약 
 연습문제 

CHAPTER 02 데이터 분석 환경 구축
프로그래밍 언어 
 프로그래밍 언어의 이해 
 저급 언어와 고급 언어 
 컴파일과 컴파일러 
02 파이썬과 아나콘다 
 데이터 분석 도구 
 프로그램 설치 
 아나콘다 내비게이터 
03 파이썬 개발 환경 
 주피터 랩 
 콘솔 창 인터페이스 
 노트북 인터페이스 
 핵심요약 
 연습문제 

PART 02 데이터 모델링과 패턴 분석
CHAPTER 03 데이터 모델링
01 데이터 모델링의 이해 
 데이터 모델링이란? 
의사소통의 이해 
 전달 오류 
 명확한 의사 전달 
02 요구사항 분석 
 요구사항 분석이란? 
창의적 사고 
 논리적 사고 
 요구사항 분석 명세서 
03 문제 정의와 타당성 분석 
 문제 정의 
 타당성 분석 
 핵심요약 
 연습문제 

CHAPTER 04 문제 해결 절차
01 문제 해결 방법 
 문제 해결 
 문제 해결 능력 
 문제 해결 과정 
02 패턴과 일반화 
 패턴의 이해 
 패턴의 일반화 
 문제 해결 패턴 
03 분해 및 설계 
 모듈 분해 
 작업 분할 구조도 
 문제 해결 설계 
04 알고리즘 
 알고리즘의 이해 
 알고리즘의 필요성 
 알고리즘의 표현 방법 
05 문제 해결 평가 
 평가 방법 
 문제 해결 피드백 
 핵심요약 
 연습문제 

CHAPTER 05 패턴 분석
01 패턴의 흐름 
 순차형 구조 
 선택형 구조 
 반복형 구조 
02 패턴 추출 
 연관 규칙 
 패턴 찾기 
03 패턴 분석 유형 
 순차형 패턴 분석 
 선택형 패턴 분석 
 반복형 패턴 분석 
 핵심요약 
 연습문제 

CHAPTER 06 터틀을 활용한 패턴 분석
01 터틀 모듈 명령 
 터틀 모양과 색상 지정 
 터틀 이벤트 명령 
02 터틀 그래픽 그리기 
 가로 선 그리기 
 커서의 모양 변경 
 선 색상 지정과 터틀 방향 전환 
 펜 들기와 내려놓기 
03 패턴별 터틀 동작 
 순차형 터틀 동작 
 선택형 터틀 동작 
 반복형 터틀 동작 
 핵심요약 
 연습문제 

PART 03 데이터 전처리와 정규화
CHAPTER 07 데이터 프레임
01 데이터 프레임 요소 
 데이터 프레임 
 인덱스 
02 데이터 프레임 생성 
 생성 함수 
 데이터 프레임 생성하기 
03 데이터 프레임 설정 
 행 인덱스와 열 이름 설정 
DataFrame( ) 함수의 인자로 전달 
rename( ) 메소드 
04 데이터 선택 
 행 데이터 선택 
 열 데이터 선택 
 핵심요약 
 연습문제 

CHAPTER 08 데이터 프레임 편집
01 행과 열 추가 
 열 추가하기 
 행 추가하기 
02 특정 원소 선택 
 단독 원소 선택하기 
 여러 개의 원소 선택하기 
03 원소값 변경 
 열의 원소값 변경하기 
 행의 원소값 변경하기 
04 행과 열의 위치 변경 
transpose( ) 메소드 
 행과 열의 위치 변경하기 
05 행과 열 삭제 
 행 삭제하기 
 열 삭제하기 
 핵심요약 
 연습문제

CHAPTER 09 데이터 전처리
01 데이터 전처리에 대한 이해 
 데이터 전처리란? 
레코드와 필드 
 데이터 읽기와 쓰기 
02 데이터 프레임을 파일로 저장 
Excel 파일로 저장하기 
CSV 파일로 저장하기 
JSON 파일로 저장하기 
03 데이터 파일 읽어오기
Excel 파일 읽어오기 
CSV 파일 읽어오기 
CSV UTF-8 파일 읽어오기 
JSON 파일 읽어오기 
04 인덱스 활용 
 행 인덱스 설정 
 행 인덱스 재배열 
 행 인덱스 초기화 
 데이터 프레임 정렬 
 핵심요약 
 연습문제 

CHAPTER 10 데이터 프레임과 통계 함수
01 데이터 살펴보기 
CSV 파일 생성하기 
 데이터를 살펴보기 위한 메소드 
 데이터 미리 살펴보기 
02 데이터 요약 정보 
 데이터 프레임의 크기 
 데이터 프레임의 기본 정보 확인 
 특정 열에 대한 자료형 정보 확인 
03 기술 통계 정보 
 산술 데이터의 기술 통계 정보 
 산술 데이터를 구분하는 통계 정보 
04 데이터의 개수 확인 
 각 열의 데이터 개수 확인 
 각 열의 고유값 개수 확인 
05 통계 함수 
 평균값과 중간값 산출 
 최댓값과 최솟값 산출 
 표준 편차와 상관 계수 
 핵심요약 
 연습문제

CHAPTER 11 데이터 정규화
01 데이터 정규화의 이해 
 데이터 정규화란? 
정규화의 기대효과 
02 누락 데이터 처리 
CSV 파일 생성하기 
 누락 데이터 확인하기
 누락 데이터 치환하기 
 누락 데이터 제거하기 
03 중복 데이터 처리 
 중복 데이터 확인하기 
 중복 데이터 제거하기 
 핵심요약 
 연습문제 

PART 04 데이터 시각화
CHAPTER 12 의사결정을 위한 데이터 시각화
01 시각화의 역량 
 데이터 시각화란? 
데이터 시각화의 종류 
 데이터 시각화의 활용 절차 
02 판다스의 시각화 도구 
CSV 파일 생성하기 
 판다스에서 제공하는 그래프 도구 
 한글 폰트 오류 해결 
03 기본 그래프 그리기 
 선 그래프 
 막대 그래프 
 박스 플롯 
 커널 밀도 그래프
 핵심요약 
 연습문제 

CHAPTER 13 시각화 라이브러리
01 Matplotlib 라이브러리 
Matplotlib 갤러리 
 그래프 환경 설정 
 산점도 그래프 
 다양한 선 그래프 
02 NumPy 라이브러리 
NumPy 사이트 
NumPy 라이브러리 설치 
NumPy 사용 방법 
03 Seaborn 라이브러리 
Seaborn 갤러리 
Seaborn 라이브러리 설치 
 선형 회귀 시각화 
 바 플롯 시각화 
 박스 플롯 시각화 
 바이올린 시각화 
 겹친 그래프 시각화 
 서브 플롯 시각화 
04 타이타닉과 아이리스 
 타이타닉 데이터셋 
 아이리스 데이터셋 
 핵심요약 
 연습문제 

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