파이썬 데이터 시각화 마스터

1장. 데이터 시각화 개념 잡기
__데이터, 정보, 지식, 통찰
____데이터
____정보
____지식
____데이터 분석과 통찰
__데이터의 변환
____데이터, 정보로의 변환
________데이터 수집
________데이터 전 처리
________데이터 처리
________데이터 조직화
________데이터 셋 받기
____정보, 지식으로의 변환
____지식, 통찰로의 변환
__데이터 시각화의 역사
____컴퓨터 이전의 시각화
________미나드의 러시아 원정 지도(1812)
________런던의 콜레라 전염병(1831-1855)
________통계 그래픽(1850-1915)
________이후의 데이터 시각화 발전
__시각화가 어떻게 의사결정을 돕는가?
____시각화는 어느 곳에 적합할까?
____데이터 시각화의 현재
________좋은 시각화란 무엇인가?
__플롯 시각화
____막대 그래프와 원 그래프
________막대 그래프
________원 그래프
____상자 그래프
____산포도와 버블 차트
________산포도
________버블 차트
____KDE 도표
__요약

2장. 데이터 분석과 시각화
__시각화는 왜 계획이 필요한가?
__에볼라 예제
__스포츠 예제
____시각적으로 결과를 표현하기
__데이터를 이용해 즐거운 이야기 만들기
____왜 이야기는 중요한가?
____독자 중심의 이야기
________갭마인더
________미국의 주별 유권자 경향
________미국 내 사망률
________이야기를 위한 몇 가지 다른 예
____저자 중심의 이야기
__인식 방법과 표현 방법
____지각에서의 게슈탈트 법칙
__시각화를 위한 좋은 사례들
____비교와 순위
____상호 연관성
____분포
____지역 특정 혹은 지리정보
____부분에서 전체의 관계
____시간 경과에 따른 경향
__파이썬을 이용한 시각화 도구
____개발 도구
________Enthought의 Canopy
________컨티넘 애널리틱스의 아나콘다
__인터랙티브 시각화
____이벤트 리스너
________레이아웃
________원형 레이아웃
________방사형 레이아웃
________풍선 레이아웃
__요약

3장. 파이썬 IDE로 시작하기
__파이썬 내장 IDE
____파이썬 3.x vs. 파이썬 v2.7
____인터랙티브 도구의 종류
________IPython
________Plotly
____파이썬 IDE의 종류
________PyCharm
________PyDev
________파이썬 인터랙티브 에디터(IEP)
________Enthought의 Canopy
________컨티넘 애널리틱스의 아나콘다
________Spyder의 개관
________conda의 개관
__아나콘다의 시각화 그림/도표
____surface-3D 그림/도표
____사각형 지도 플롯
__인터랙티브 시각화 패키지들
____Bokeh
____VisPy
__요약

4장. 수치 연산 및 인터랙티브 플로팅
__NumPy, SciPy, and MKL 함수들
____NumPy
________NumPy 보편 함수
________모양과 모양 재편에 대한 조작
________보간 예제
________벡터화 함수들
________NumPy 선형 대수 요약
____SciPy
________선형 방정식의 예제
________벡터화된 수치 미분
____MKL 함수
____파이썬의 성능
__스칼라 선택
__분할
____flat을 사용하는 분할
__배열 색인
____수치 색인
____논리 색인
__다른 데이터 구조
____스택
____튜플
____셋
____큐
____사전
____행렬 표현 사전
________희소 행렬
________희소성 시각화
________저장을 위한 사전
____트라이
__matplotlib을 이용한 시각화
____워드 클라우드
____워드 클라우드 설치
____워드 클라우드 입력
________Web feeds
________트윗 글
____주식 차트의 플로팅
________데이터 획득
__스포츠에서의 시각화 예제
__요약

5장. 금융과 통계 모델
__결정론적 모형
____총 수익률
__확률론적 모델
____몬테카를로 시뮬레이션
________몬테카를로 시뮬레이션은 정확히 무엇인가?
________몬테카를로 시뮬레이션으로 재고 문제 다루기
________농구에서 몬테카를로 시뮬레이션
________변동성 그래프
________내재 변동성
____포트폴리오 평가
____시뮬레이션 모델
____기하학적 브라운 시뮬레이션
____확산 기반 시뮬레이션
__임계 모델
____셸링의 분리 모델
__통계 및 기계 학습의 개요
____K- 최근접 이웃
____일반화 선형 모델
________베이즈 선형 회귀
__애니메이션 및 인터랙티브 플롯 작성하기
__요약

6장. 통계와 머신러닝
____분류 방법
____선형 회귀의 이해
____선형 회귀
____의사결정 트리
________예제
____베이즈 정리
____나이브 베이즈 분류기
____TextBlob을 이용한 나이브 베이즈 분류기
________TextBlob 설치
________말뭉치 다운로드
________TextBlob을 이용한 나이브 베이즈 분류기
____워드 클라우드를 이용해 긍정적인 감정 보기
__k 근접 이웃
__로지스틱 회귀
__서포트 벡터 머신
__주성분 분석
____scikit-learn 설치
__k-평균 군집화
__요약

7장. 생물정보학, 유전학, 네크워크 모델
__방향성 그래프와 멀티 그래프
____그래프 데이터 저장하기
____그래프 보여주기
________igraph
________NetworkX
________Graph-tool
__그래프의 클러스터링 계수
__소셜 네트워크의 분석
__평면 그래프 테스트
__방향성 비순환 그래프 테스트
__최대 플로우와 최소 컷
__유전자 프로그래밍 예제
__확률 블록 모델
__요약

8장. 고급 시각화
__컴퓨터 시뮬레이션
____파이썬의 랜덤 패키지
________SciPy의 랜덤 함수
____시뮬레이션 예제
____신호 처리
____애니메이션
____HTML5를 이용한 시각화 방법
____Julia는 파이썬과 어떻게 다른가
____시각화를 위한 D3.js
____대시보드
__요약

부록. 시각화 출발하기와 탐색하기
____conda 둘러보기
____아나콘다를 이용한 패키지 설치
____패키지 웹 사이트
____matplotlib에 대해