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데이터 과학을 위한 파이썬 프로그래밍(2판)

  • 최성철
  • 한빛아카데미
  • 2023년 01월 01일
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ISBNISBN-13 : 9791156642725
쪽수540쪽
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책 소개

데이터 과학을 기반으로 제대로 배우는 파이썬 프로그래밍

《데이터 과학을 위한 파이썬 프로그래밍》은 파이썬으로 프로그래밍을 시작하는 입문자가 쉽게 이해할 수 있도록 기본 개념을 상세하게 설명하며, 다양한 예제를 제시합니다. 또한 프로그래밍의 기초 원리를 이해하면서 파이썬으로 데이터를 처리하는 기법도 배웁니다. 파이썬을 혼자 공부하기 어려워하는 독자를 위해 저자 직강의 동영상 강의를 유튜브를 통해 무료로 제공하며, 이를 통해 학습의 이해도를 더욱 높일 수 있습니다.

※ 본 도서는 대학 강의용 교재로 개발되었으므로 연습문제 해답은 제공하지 않습니다.

목차

[목 차]

Part 01 파이썬 개요
CHAPTER 01 프로그래밍 언어와 파이썬
01. 프로그래밍 언어의 이해
02. 파이썬 소개
03. 파이썬 개발 환경과 설치
요약/연습문제

Part 02 파이썬 기초
CHAPTER 02 변수와 자료형
01. 변수의 이해
02. 자료형과 기본 연산
03. 자료형 변환
요약/연습문제

CHAPTER 03 화면 입출력과 리스트
01. 파이썬 프로그래밍 환경
02. 화면 입출력
03. Lab: 화씨온도 변환기
04. 리스트의 이해
05. 리스트의 메모리 관리 방식
요약/연습문제

CHAPTER 04 조건문과 반복문
01. 조건문
02. Lab: 어떤 종류의 학생인지 맞히기
03. 반복문
04. Lab: 구구단 계산기
05. 조건문과 반복문 실습
06. Lab: 숫자 찾기 게임
07. Lab: 연속적인 구구단 계산기
08. Lab: 평균 구하기
09. 코드의 오류를 처리하는 방법
요약/연습문제

CHAPTER 05 함수
01. 함수 기초
02. 함수 심화
03. 함수의 인수
04. 좋은 코드를 작성하는 방법
요약/연습문제

CHAPTER 06 문자열
01. 문자열의 이해
02. Lab: 단어 카운팅
03. 문자열 서식 지정
요약/연습문제

CHAPTER 07 자료구조
01 자료구조의 이해
02 스택과 큐
03 튜플과 세트
04 딕셔너리
05 collections 모듈
06 Lab: 텍스트 마이닝 프로그램
요약/연습문제

Part 03 파이썬 심화

CHAPTER 08 파이썬 스타일 코드 I
01. 파이썬 스타일 코드의 이해
02. 문자열의 분리 및 결합
03. 리스트 컴프리헨션
04. 다양한 방식의 리스트값 출력
요약/연습문제

CHAPTER 09 파이썬 스타일 코드 II
01. 람다 함수
02. 맵리듀스
03. 별표의 활용
04. 선형대수학
요약/연습문제

CHAPTER 10 객체 지향 프로그래밍
01. 객체 지향 프로그래밍의 이해
02. 파이썬의 객체 지향 프로그래밍
03. Lab: 노트북 프로그램 만들기
04. 객체 지향 프로그래밍의 특징
요약/연습문제

CHAPTER 11 모듈과 패키지
01. 모듈과 패키지의 이해
02. 모듈 만들기
03. 패키지 만들기
04. 가상환경 사용하기
요약/연습문제

CHAPTER 12 예외 처리와 파일
01 예외 처리
02 파일 다루기
요약/연습문제

Part 04 데이터 분석 기초
CHAPTER 13 CSV와 로그 관리
01 CSV
02 로그 관리
03 설정 저장
04. Lab: 로깅 프로그램
요약/연습문제

CHAPTER 14 웹 스크래핑
01. 웹의 이해
02. HTML 데이터 다루기
03. 정규 표현식
04. Lab: 웹 스크래핑 실습
요약/연습문제

CHAPTER 15 XML과 JSON
01. XML의 이해
02. Lab: XML 파싱
03. JSON의 이해
04. Lab: JSON 데이터 분석
요약/연습문제

저자 소개
저자 : 최성철
    최성철
    blissray@gmail.com
    한동대학교 경영학·전산학 학사, 포항공대 산업경영공학과 Technology Intelligence로 박사학위를 받았다. 삼성전자 종합기술원의 CTO 전략팀에서 기술 전략과 R&D 정보 시스템 개선 업무를 맡았고, 현재 부경대학교 시스템경영공학부 교수로 재직 중이다. 주요 연구 분야로 머신러닝을 활용한 Scholarly Big Data를 다루고 있으며, 데이터로 할 수 있는 다양한 분야에 관심을 가지고 있다. 저서로는 『IT CookBook, 데이터 과학을 위한 파이썬 머신러닝』(한빛아카데미, 2022)이 있다.
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