데이터과학의 첫걸음 빅데이터분석 with Python

01 파이썬 시작하기
02 파이썬 코딩 기초
03 은행 텔레마케팅 데이터 분석
04 전자상거래 데이터 분석
05 통계적 학습
06 선형 회귀
07 로지스틱 회귀를 이용한 분류
08 KNN 분류
09 나이브 베이즈 분류
10 선형 모형 변수선택 및 정규화
11 추천 시스템
12 결정 트리 만들기
13 트리 기반 모형
14 서포트 벡터 머신
15 딥러닝 입문
16 비지도학습과 주성분 분석
17 생존분석

이 책의 구성은 일단 1-2장에서는 파이썬에 대한 소개와 이것을 자신의 컴퓨터에 설치하는
방법, 그리고 파이썬 코딩 방법에 대해 가장 기초적인 내용이 나온다. 이를 바탕으로 3-4장에서
는 파이썬 코딩을 실제 데이터(은행 텔레마케팅, 온라인몰 전자상거래)에 적용해서 분석하는
연습을 한다. 여기까지는 산점도나 상관계수, 빈도분포 등 아주 기초적인 분석도구를 사용하지
만 5장부터는 다양한 통계적 (기계)학습 모형들을 공부하게 된다. 가장 기본이 되는 선형 회귀
부터 시작해서 로지스틱 회귀, K-최근접이웃 분류, 나이브 베이즈 분류, 선형 모형 변수선택
및 정규화, 결정 트리, 트리 기반 모형, 서포트 벡터 머신, 딥러닝, 주성분 분석, 생존분석 순으로
진행된다. 각 주제마다 동일한 포맷인데, 전반부에는 해당 주제와 관련해 반드시 알아야 할 이론적 내용이 먼저 나오고, 후반부에는 관련 분석을 파이썬으로 어떻게 구현하는지 설명한다.
ChatGPT가 등장한 지 얼마 지나지 않았지만, 지금은 파이썬으로 데이터를 분석할 때 누구나
ChatGPT를 활용한다. ChatGPT는 파이썬 코딩을 비롯해 데이터 분석의 다양한 작업에서 도움
을 준다. 주어진 파이썬 코드의 의미와 구문에 대해 자세히 설명해주고, 훌륭한 그래프를 그릴
수 있는 코드를 알려주며, 코드에 오류가 발생했을 때 해결 방안을 알려준다. 또한 데이터 분석
실행 결과는 물론이고 머신러닝 등 통계학 제반 이론에 대해 알기 쉽게 설명해준다.
이 책의 각 장에 ChatGPT 활용법과 관련된 부분을 한두 개, 많으면 서너 개 포함하였다.
어떤 이슈에 대한 질문과 답변 내용을 보여주는데, 이를 통해 ChatGPT 활용법을 익힐 수 있다.
ChatGPT는 파이썬을 활용한 데이터 분석 작업의 아주 유능한 길라잡이다. 물론 ChatGPT가
모든 걸 다 해주진 않는다. 질문 내용이 복잡해지면 틀린 답을 내놓는 경우도 많다. 결과를
반대로 해석하는 경우도 있다. 결국 물어보는 사람이 잘 물어봐야 하고 답변에 문제는 없는지
잘 따져봐야 한다. 파이썬과 데이터 분석에 대해 아무것도 모르면 ChatGPT한테서 건질 것이
거의 없다. 많이 알수록 많이 얻어낼 수 있다. 프로그래밍 언어로서 파이썬의 인기와 ChatGPT
의 엄청난 학습능력이 시너지 효과를 내면 ChatGPT의 능력이 (지금도 놀랍지만) 앞으로도
빠른 속도로 발전하게 될 게 분명하고 나중에는 범접할 수 없는 경지에 도달할지도 모른다