데이터 과학 기반의 파이썬 빅데이터 분석

PART 01 빅데이터 분석 - 이해
Chapter 01 4차 산업혁명과 데이터 과학
01 4차 산업혁명의 이해
02 4차 산업혁명을 실현하는 데이터 과학
03 4차 산업혁명 서비스 사례
요약/연습문제

Chapter 02 빅데이터의 이해와 활용
01 빅데이터의 이해
02 빅데이터의 활용
요약/연습문제

Chapter 03 데이터 과학 기반의 빅데이터 분석
01 빅데이터 산업의 이해
02 빅데이터 분석 방법과 접근법
03 빅데이터 분석을 위한 데이터 과학 방법론
요약/연습문제

PART 02 빅데이터 분석 - 준비
Chapter 04 파이썬 프로그래밍 기초
01 파이썬 시작하기
02 변수와 객체
03 자료형과 연산자
04 조건문과 반복문
05 함수
06 파일 처리
07 데이터 분석을 위한 주요 라이브러리
요약/연습문제

Chapter 05 파이썬 크롤링 - API 이용
01 네이버 API를 이용한 크롤링
02 공공데이터 API 기반 크롤링
요약/연습문제

Chapter 06 파이썬 크롤링 - 라이브러리 이용
01 정적 웹 페이지 크롤링
02 동적 웹 페이지 크롤링
요약/연습문제

PART 03 빅데이터 분석 - 기본 프로젝트
Chapter 07 통계 분석
01 [기술 통계 분석 + 그래프] 와인 품질 등급 예측하기
02 [상관 분석 + 히트맵] 타이타닉호 생존율 분석하기

Chapter 08 텍스트 빈도 분석
01 [영문 분석 + 워드클라우드] 영문 문서 제목의 키워드 분석하기
02 [한글 분석 + 워드클라우드] 한글 뉴스 기사의 키워드 분석하기

Chapter 09 지리 정보 분석
01 [주소 데이터 분석 + 지오맵] 지리 정보 분석 후 맵 생성하기
02 [행정구역별 데이터 분석 + 블록맵] 행정구역별 의료기관 현황 분석하기

PART 04 빅데이터 분석 - 머신러닝 프로젝트
Chapter 10 회귀 분석
01 [선형 회귀 분석 + 산점도/선형 회귀 그래프] 환경에 따른 주택 가격 예측하기
02 [회귀 분석 + 산점도/선형 회귀 그래프] 항목에 따른 자동차 연비 예측하기

Chapter 11 분류 분석
01 [로지스틱 회귀 분석] 특징 데이터로 유방암 진단하기
02 [결정 트리 분석 + 산점도/선형 회귀 그래프] 센서 데이터로 움직임 분류하기

Chapter 12 군집 분석
01 [K-평균 군집화 분석 + 그래프] 타깃 마케팅을 위한 소비자 군집 분석하기

Chapter 13 텍스트 마이닝
01 [감성 분석 + 토픽 모델링] 영화 리뷰 데이터로 감성 예측하기
02 [감성 분석 + 바 차트] 코로나 뉴스 텍스트의 감성 분석하기
03 [토픽 분석 + LDA 토픽 모델] 뉴스 텍스트에서 코로나 토픽 분석하기

부록
01 아나콘다 주피터 노트북 설치 및 사용하기
02 개발자 모드 사용하기
03 KoNLPy 라이브러리 설치하기