Pandas를 이용한 데이터 분석 실습 2/e

1부. pandas 시작하기
1장 데이터 분석 소개
__1장 교재
__데이터 분석 기초
____데이터 수집
____데이터 랭글링
____탐색적 데이터 분석
____결론 도출
__통계 기초
____표본 추출
____기술통계학
____추론통계학
__가상 환경 설정하기
____가상 환경
____필수 파이썬 패키지 설치하기
____왜 pandas인가?
____주피터 노트북
__요약
__연습 문제
__참고 자료
2장. pandas DataFrame으로 작업하기
__2장 교재
__pandas 데이터 구조
____시리즈
____인덱스
____DataFrame
__pandas DataFrame 만들기
____파이썬 객체로 DataFrame 만들기
____파일로 DataFrame 만들기
____데이터베이스로 DataFrame 만들기
____API에서 DataFrame 만들기
__DataFrame 객체 확인하기
____데이터 검사하기
____데이터 설명 및 요약하기
__데이터의 부분집합 선택하기
____열 선택하기
____슬라이싱
____인덱싱
____필터링
__데이터 추가하고 제거하기
____새로운 데이터 만들기
____원하지 않는 데이터 삭제하기
__요약
__연습 문제
__참고 자료
__데이터

2부. pandas로 데이터분석하기
3장. pandas로 데이터 랭글링하기
__3장 교재
__데이터 랭글링 이해하기
____데이터 정제
____데이터 변환
____데이터 강화
__기온 데이터를 찾고 수집하고자 API 사용하기
__데이터 정제
____열 이름 바꾸기
____유형 변환
____데이터 재정렬, 재인덱싱, 정렬
__데이터 재구성하기
____DataFrame 전치
____DataFrame 피보팅
____DataFrame 멜팅
__중복, 결측, 유효하지 않은 데이터 다루기
____문제가 있는 데이터 찾기
____문제 완화하기
__요약
__연습 문제
__참고 자료
4장. pandas DataFrame 집계하기
__4장 교재
__DataFrame을 데이터베이스처럼 작업하기
____DataFrame 질의하기
____DataFrame 병합하기
__데이터 강화를 위한 DataFrame 연산
____산술과 통계
____데이터 이산화
____함수 적용하기
____윈도우 계산
__파이프
__데이터 집계
____DataFrame 요약하기
____그룹으로 집계하기
____피봇 테이블과 교차표
__시계열 데이터로 작업하기
____시간을 기준으로 선택하고 필터링하기
____시차 데이터 이동하기
____차분 데이터
____재표본추출
____시계열 데이터 병합하기
__요약
__연습 문제
__참고 자료
5장. pandas와 matplotlib를 사용한 데이터 시각화
__5장 교재
__matplotlib 소개
____기초
____그림 구성 요소
____추가 옵션
__pandas로 그림 그리기
____시간의 경과에 따른 변화
____변수 간의 관계
____분포
____개수와 빈도수
__pandas.plotting 모듈
____산포행렬
____시차 그림
____자기상관 그림
____붓스트랩 그림
__요약
__연습 문제
__참고 자료
6장. seaborn과 사용자 정의 기술로 그림 그리기
__6장 교재
__seaborn으로 고급 그림 그리기
____범주형 데이터
____상관관계와 히트맵
____회귀그림
____패시팅
__matplotlib로 그림 형식 지정하기
____제목과 축 이름
____범례
____축 형식 지정하기
__시각화 사용자 정의하기
____참조선 추가하기
____음영 영역
____주석
____색상
____질감
__요약
__연습 문제
__참고 자료

3부. pandas를 이용한 실제 분석
7장. 금융 분석-비트코인과 주식 시장
__7장 교재
__파이썬 패키지 만들기
____패키지 구조
____stock_analysis 패키지 개요
____UML 다이어그램
__금융 데이터 수집하기
____StockReader 클래스
____야후! 금융에서 과거 데이터 수집하기
__탐색적 데이터 분석
____Visualizer 클래스 패밀리
____주가 시각화하기
____다중 자산 시각화하기
__금융 상품의 기술적 분석
____StockAnalyzer 클래스
____AssetGroupAnalyzer 클래스
____자산 비교하기
__과거 데이터를 사용한 수익률 모델링
____StockModeler 클래스
____시계열 분해
____ARIMA
____statsmodels의 선형회귀
____모델 비교
__요약
__연습 문제
__참고 자료
8장. 규칙 기반 비정상 행위 탐지
__8장 교재
__로그인 시도 시뮬레이션
____가정
____login_attempt_simulator 패키지
____터미널에서 시뮬레이션하기
__탐색적 데이터 분석
__규칙 기반 이상 탐지 구현
____백분율 차
____튜키 울타리
____Z-점수
____성능 평가
__요약
__연습 문제
__참고 자료

4부. scikit-learn을 이용한 머신러닝 소개
9장. 파이썬에서 머신러닝 시작하기
__9장 교재
__머신러닝 개요
____머신러닝의 종류
____일반적인 작업
____파이썬으로 머신러닝하기
__탐색적 데이터 분석
____레드 와인 품질 데이터
__화이트 와인과 레드 와인의 화학 성분 데이터
____행성과 외계 행성 데이터
__데이터 전처리
____학습 데이터와 평가 데이터
____데이터 척도화 및 중심화
____데이터 부호화
____대치
____추가 변환기
____데이터 파이프라인 구축
__군집화
____k-평균
____군집 결과 평가
__회귀
____선형회귀
____회귀 결과 분석
__분류
____로지스틱 회귀
____분류 결과 평가
__요약
__연습 문제
__참고 자료
10장. 예측 더 잘하기-모델 최적화
__10장 교재
__격자검색을 통한 초매개변수 튜닝
__특성 공학
____상호작용 항과 다항식 특성
____차원축소
____특성 합집합
____특성 중요도
__앙상블 방법
____확률숲
____경사부스팅
____투표
__분류 예측 신뢰도 검사
__계급불균형 해결
____과소표본추출
____과대표본추출
__정칙화
__요약
__연습 문제
__참고 자료
11장. 머신러닝 기반 비정상 행위 탐지
__11장 교재
__시뮬레이션 로그인 시도 데이터 탐색
__비정상 행위 탐지에 비지도학습 모델 활용
____고립숲
____국소특이점인자
____모델 비교
__지도학습 비정상 행위 탐지 구현
____기준 설정
____로지스틱 회귀
__피드백 되돌림과 온라인학습 통합
____PartialFitPipeline 하위 클래스 만들기
____확률적 경사하강 분류기
__요약
__연습 문제
__참고 자료

5부. 추가 자료
12장. 나아갈 길
__데이터 출처
____파이썬 패키지
____데이터 검색
____API
____웹사이트
__데이터 작업 연습
__파이썬 연습
__요약
__연습 문제
__참고 자료

해답
부록