경영학과 함께하는 파이썬 인공지능

1장. 파이썬 설치ㆍ001
1.1 파이썬과 아나콘다 ㆍ 002
1.2 아나콘다 설치 ㆍ 004
1.3 아나콘다 프롬프트 활용 ㆍ 014
1.4 가상환경 생성/활용 및 라이브러리 설치/추가:아나콘다 프롬프트 사용 ㆍ 016
1.5 Jupyter를 이용한 파이썬 실행 ㆍ 019
1.6 Spyder를 이용한 파이썬 실행 ㆍ 025

2장 파이썬 데이터와 변수ㆍ034
2.1 파이썬 코딩과 실행 ㆍ 034
2.2 파이썬 데이터의 유형: 수(Number) ㆍ 039
2.3 파이썬 데이터의 유형: 문자열(String) ㆍ 042
2.4 파이썬 데이터의 유형: 리스트(List) ㆍ 049
2.5 파이썬 데이터의 유형:딕셔너리(Dictionary) ㆍ 056
2.6 파이썬 데이터의 유형: 튜플(Tuple) ㆍ 057
2.7 파이썬 데이터의 유형: 세트(Set) ㆍ 059

3장 상황에 따라 다른 작업을 하기 위한 파이썬ㆍ066
3.1 if 구문과 if-else 구문 ㆍ 068
3.2 if-elif-else 구문 ㆍ 077
3.3 중첩(nested) if-else 구문 ㆍ 081

4장 동일한 작업을 반복하기 위한 파이썬ㆍ100
4.1 for 루프의 구조와 타겟 변수의 활용 ㆍ 104
4.2 타겟변수가 루프회차를 조절하는데 사용되는 for 루프 ㆍ 119
4.3 while 루프(loop) ㆍ 124
4.4 리스트/튜플/딕셔너리의 생성을 위한 루프 활용 ㆍ 126

5장 사용빈도가 잦은 작업을 위한 파이썬ㆍ144
5.1 파이썬 함수의 정의/호출(call)/복귀(return) ㆍ 145
5.2 값 반환 함수(Value returning function) ㆍ 159
5.3 main 함수의 활용 ㆍ 172
5.4 함수를 메뉴화하는 방법 ㆍ 178
5.5 함수의 모듈화(Modularization) ㆍ 184

6장 데이터와 함수를 묶기 위한 파이썬ㆍ204
6.1 클래스(Class)와 객체(Object) ㆍ 204
6.2 클래스(Class)의 모듈화(modularization) ㆍ 212
6.3 데이터 속성 감추기 (Hiding data attributes) ㆍ 216
6.4 상속 (Inheritance) ㆍ 218

7장 경영학을 위한 넘파이(Numpy)ㆍ226
7.1 넘파이 배열(array) ㆍ 230
7.2 넘파이 배열에 대한 연산 ㆍ 238
7.3 넘파이를 이용한 난수생성 ㆍ 255
7.4 넘파이와 투자공학(Investment Engineering) ㆍ 262

8장 파이썬과 경영데이터 가공및 시각화ㆍ278
8.1 판다스 시리즈(Series)와 데이터프레임(Dataframe) ㆍ 280
8.2 판다스를 이용한 데이터 가공 ㆍ 294
8.3 판다스를 이용한기술 통계량 연산 ㆍ 315
8.4 판다스를 이용한 도수분포표와 분류표 작성 ㆍ 320
8.5 시본을 이용한 자료시각화(data visualization) ㆍ 326

9장 파이썬과 기업경영ㆍ346
9.1 기업의 마케팅 관리 및 마케팅 전략 ㆍ 346
9.2 기업의 생산·운영 전략 ㆍ 358
9.3 투자공학 ㆍ 364

10장 파이썬과 금융/투자 로보-어드바이저:주가예측 알고리즘ㆍ378
10.1 금융/투자 로보-어드바이저 프로세스 ㆍ 379
10.2 포괄적인 자산부채관리를 위한 로보-어드바이저 ㆍ 384
10.3 주가 예측을 위한 신경망(Neural network)알고리즘 ㆍ 386