AI를 위한 데이터 분석 기초

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책 정보

· 제목 : AI를 위한 데이터 분석 기초
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 인공지능 > 인공지능 일반
· ISBN : 9791155505649
· 쪽수 : 510쪽
· 출판일 : 2022-11-21

책 소개

각 단원별로 실습 코드에 대한 설명을 포함하여 이론적 이해에서 더 나아가 파이선(python)을 활용하여 스스로 데이터 분석을 할 수 있도록 하였다. 파이선 코드에 대한 경험이 부족한 경우에도 예시 코드를 통해 스...

오늘날 데이터는 누구에게나 접근 가능한 자원이다. 스스로 필요한 데이터를 수집하여 분석할 수 있는 환경이 이루어져서 데이터 분석이 더 이상 전문가들만을 위한 영역에 속하지 않는다. 이러한 시대적 변화에서 데이터를 분석할 수 있는 능력은 개인의 문제해결 능력이자, 인공지능 분야에서 다양한 융합적 해결 방안을 제시하여 국가 경쟁력을 높일 수 있는 기초 능력에 해당한다.

데이터 분석을 통하여 의미 있는 정확한 결과가 도출될 수 있으며, 의미 있는 결과를 선점하는 사람이 경쟁력을 확보할 수 있는 인재로 성장할 수 있다. 이론적으로 제한된 분석을 진행하는 것이 아니라 프로그래밍 과정을 통하여 실제적으로 데이터 분석을 경험하고, 결과를 도출하고자 하는 목적으로 이 책을 구성하였다.

각 단원별로 실습 코드에 대한 설명을 포함하여 이론적 이해에서 더 나아가 파이선(python)을 활용하여 스스로 데이터 분석을 할 수 있도록 하였다. 파이선 코드에 대한 경험이 부족한 경우에도 예시 코드를 통해 스스로 데이터를 분석할 수 있도록 구성하였다. 데이터 분석에 대한 이론적 이해와 더불어 활용적 적용에 초점을 두었다. 자신이 가지고 있는 데이터를 원하는 목적에 맞게 분석하여 원하는 문제 해결을 이룰 수 있을 것이다. 나아가 데이터 분석을 통해 통찰력을 구비하여 모두가 인정하는 문제 해결 능력자로 성장할 수 있을 것이다.

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

저자소개

한옥영 (지은이) 정보 더보기

성균관대학교 학부대학과 컴퓨터교육학과, 인공지능융합교육전공 전임교수이다. 2000년부터 성균관대 겸임 및 초빙교수로 일했다. 주요 관심 분야는 컴퓨팅 사고, 소프트웨어 교육, 인공지능, 데이터 분석, 자료구조, 알고리즘 등이다. 펴낸 책으로 『AI를 위한 데이터 분석 기초』, 『컴퓨팅 사고를 위한 파이선 입문』, 『한 권으로 시작하는 소프트웨어』, 『문제 해결의 힘, 컴퓨팅 사고력』, 『문제 해결의 언어, 파이선』과 고등학교 인공지능 심화 교과서 『학교에서 만나는 인공지능 수업』과 『중학교 정보 자습서 & 평가 문제』가 있다. • 한국산업기술진흥협회 2022~2023년 기술 애로 해결 지원사업 참여 • 교육부 2022~2023년 초중등 교원 양성 대학 AI교육 강화 지원사업 참여 • 과학기술정보통신부 2022~2023년 정보교육 네트워크 운영 참여 • 교육부 디지털 신기술 인재 양성 혁신 공유대학 사업(인공지능) 참여 • 삼성 주니어 SW 아카데미 효과성 및 성과 분석 참여 • 성균관대학교 소프트웨어 중심 대학 사업 참여 • 성균관대학교 소프트웨어 교양 필수 과목 개발 • 성균관대학교 AI와 학술적 글쓰기 교과목 개발 • 한국정보화진흥원 ICT 기반 국가 미래 전략 과제 참여 • 정보통신산업진흥원 SW+인문포럼 위원 활동 • 대한상공회의소 컴퓨팅 사고 능력 출제 및 감수 • 인터넷 중독 전문 상담가 • 인터넷윤리 지도사

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