AI를 위한 데이터 분석 기초

서문

1장 데이터 분석
1-1 데이터 분석의 여정
1-2 데이터 이해하기
1-3 데이터 분석 개념

2장 데이터 이해와 활용
2-1 빅데이터 이해
2-2 다양한 공공데이터
2-3 CSV 파일 활용
2-4 공공 데이터 활용

3장 데이터 수집 방법
3-1 웹 크롤링 자료 수집
3-2 텍스트 자료 수집
3-3 설문 데이터 수집
3-4 실전 데이터 수집 도전

4장 엑셀 파일 다루기
4-1 엑셀 데이터 읽기
4-2 엑셀 데이터 처리
4-3 엑셀 데이터 활용 도전

5장 탐색적 데이터 분석
5-1 데이터 분석 목적 이해하기
5-2 데이터 처리 과정
5-3 결측치와 이상치
5-4 EDA 도전

6장 데이터 분석 방법론
6-1 데이터 분석 방법론이란?
6-2 회귀 분석 방법
6-3 분류 분석 방법
6-4 군집 분석 방법
6-5 데이터 분석 도전

7장 데이터 분석을 위한 Numpy
7-1 Numpy 이해하기
7-2 배열 프로세싱
7-3 Numpy 데이터 분석 도전

8장 Pandas 활용 데이터 분석
8-1 Pandas 이해하기
8-2 데이터 프레임 프로세싱
8-3 Pandas 데이터 분석 도전

9장 데이터 시각화를 위한 matplotlib
9-1 시각화 이해하기
9-2 pandas 활용 시각화
9-3 Matplotlib 활용 시각화
9-4 데이터 분석 시각화 도전

10장 확률 분석
10-1 확률 분석 이해하기
10-2 확률 변수
10-3 Scipy를 이용한 확률 분석
10-4 확률 분석 도전

11장 통계 분석
11-1 통계 분석 이해하기
11-2 기술 통계
11-3 통계 분석 도전

12장 텍스트 데이터 빈도 분석
12-1 텍스트 데이터 이해하기
12-2 자연어 처리(NLP)
12-3 텍스트 데이터 빈도 분석 도전

13장 감성 분석
13-1 감성 분석 이해하기
13-2 감성 분석 적용 분야
13-3 감성 분석 도전

14장 실전 데이터 분석
14-1 요즘 인기 있는 음악은?
14-2 요즘 인기 있는 Youtube 방송은?
14-3 네이버 월별 키워드 검색 현황은?

부록
부록-1 Python 만나기
부록-2 Python 기본 문법
부록-3 Python 활용