파이썬을 이용한 데이터 분석 2/e

1장. 파이썬 라이브러리로 시작하기
__파이썬 3 설치하기
____데이터 분석 라이브러리 설치하기
____리눅스와 맥 OS X
____윈도우
__셸에서 IPython 사용하기
__매뉴얼 읽어보기
__Jupyter Notebook
__NumPy 배열
__간단한 예제
__도움말 및 참조하기
__파이썬 라이브러리의 모듈 나열하기
__matplotlib로 데이터 시각화하기
__요약

2장. NumPy 배열 다루기
__NumPy 배열 객체
____NumPy 배열의 장점
__다차원 배열 생성
__NumPy 배열 원소 추출하기
__NumPy 숫자형
____자료형 객체
____문자 코드
____dtype 생성자
____dtype 어트리뷰트
__일차원 슬라이싱 및 인덱싱
__배열 형상 다루기
____배열 합치기
____NumPy 배열 쪼개기
____NumPy 배열 어트리뷰트
____배열 변환하기
__배열 뷰를 생성하고 복사하기
__고급 인덱싱
__위치 데이터로 인덱싱하기
__논리형 방식으로 인덱싱하기
__브로드캐스팅
__요약
__참고 자료

3장. Pandas 입문
__Pandas 설치와 둘러보기
__Pandas 데이터프레임
__Pandas 시리즈
__Pandas의 데이터 검색
__Pandas 데이터프레임과 통계학
__Padas 데이터프레임과 데이터 수집
__데이터프레임 연쇄와 추가
__데이터프레임 조인
__누락된 데이터 다루기
__날짜 다루기
__피벗 테이블
__요약
__참고 자료

4장. 통계학및 선형 대수
__NumPy와 기본적인 통계학
__NumPy와 선형 대수학
____NumPy와 역행렬
____NumPy로 선형 시스템 해석하기
__NumPy와 고유 값 및 고유 벡터
__NumPy와 난수
____갬블링과 이항 분포
____정규 분포 샘플링
____SciPy와 정규성 검정
__NumPy와 마스킹된 배열
____음수및 극단적인 값들의 제거
__요약

5장. 데이터 검색과 처리, 저장
__NumPy와 Pandas로 CSV 파일 쓰기 .npy와 피클 포맷
__PyTables와 데이터 저장
__HDF5 형태로 Pandas 데이터프레임 읽기 및 쓰기
__Pandas로 엑셀 파일 읽기 및 쓰기
__REST 웹 서비스 및 JSON
__Pandas와 JSON 읽기 및 쓰기
__RSS 및 Atom 피드 파싱
__Beautiful Soup를 활용한 HTML 파싱
__요약
__참고 자료

6장. 데이터 시각화
__matplotlib 패키지
__기본적인 matplotlib 플롯
__로그 플롯
__분산 플롯
__범례 및 주석 3차원 플롯
__Pandas와 플로팅
__지연 플롯
__자기 상관 플롯
__Plot.ly
__요약

7장. 신호 처리와 시계열
__statsmodels 모듈
__이동 평균법
__윈도우 함수
__공적분
__자기 상관
__자기 회귀 모델
__ARMA 모델
__주기적인 신호 발생하기
__푸리에 분석
__스펙트럼 분석
__필터링
__요약

8장. 데이터베이스로 작업하기
__sqlite3의 개요
__Pandas로 데이터베이스 접근하기
__SQLAlchemy
____SQLAlchemy 설치하고 구성하기
____SQLAlchemy로 데이터베이스 추가하기
____SQLAlchemy로 데이터베이스 쿼리하기
__Pony ORM
__Dataset: 사용하기 쉬운 데이터베이스
__PyMongo와 MongoDB
__Redis에 데이터 저장하기
__memcache에 데이터 저장하기
__Apache Cassandra
__요약

9장. 문자 데이터와 소셜 미디어 분석하기
__NLTK 설치
__NLTK란?
__불용어, 고유 명사, 숫자 걸러내기
__단어 주머니 모델
__단어 빈도수 분석
__나이브 베이즈 분류기
__감성 분석
__워드 클라우드 만들기
__소셜 미디어 분석
__요약

10장. 예측 분석과 머신 러닝
__전처리
__로지스틱 회귀 분석을 이용한 분류
__서포트 벡터 머신을 이용한 분류
__ElasticNetCV를 이용한 회귀 분석
__서포트 벡터 회귀 분석
__친근도 전파를 이용한 클러스터링
__평균 이동
__유전자 알고리즘
__신경망
__결정 트리
__요약

11장. 파이썬 외의 서비스 환경과 클라우드 컴퓨팅
__Matlab/Octave로 정보 주고받기
__rpy2 패키지 설치 R 언어 인터페이스
__자바로 NumPy 배열 넘겨주기
__SWIG와 NumPy 통합하기
__Boost와 파이썬 통합하기
__F2py로 포트란 코드 사용하기
__PythonAnywhere 클라우드
__요약

12장. 성능 튜닝, 프로파일링, 그리고 병렬 제어
__코드 프로파일링
__Cython 설치하기 C 코드 호출하기
__다중 처리로 풀 작업 생성하기
__Joblib에서 병렬 for 반복문을 사용해 속도 높이기
__Bottleneck과 NumPy 함수 비교하기
__Jug로 맵리듀스 실행하기
__파이썬에서 MPI 설치하기
__병렬 IPython
__요약