제1장 서론
1.1 데이터 과학 개요
1.1.1 읽기 전에
1.1.2 데이터 과학이란
1.1.3 데이터 과학의 영역과 역할
1.1.4 데이터를 보는 안목을 기른다
1.2 파이썬과 패키지
1.2.1 파이썬(Pyhton의 도입
1.2.2 이 책에서 이용하는 패키지
1.3 몇 가지 약속
1.3.1 노트북(Notebook과 스크립트
1.3.2 모듈 이름의 생략어
1.3.3 파일명의 생략
1.3.4 패키지 함수 사용법의 조사 방법
1.4 퀵 스타트
1.4.1 설치
1.4.2 주피터 노트북(Jupyter Notebook·스크립트의 구현과 실행 방법
1.4.3 프로그램과 데이터를 구하는 방법
1.5 파이썬을 이용한 한글 처리
1.5.1 스크립트에 한글을 기술한다
1.5.2 한글을 포함한 데이터 파일 읽기
1.5.3 matplotlib로 한글을 표시한다
1.6 용어의 차이
1.6.1 설명 변수/목적변수, 입력/출력
1.6.2 표본과 데이터
1.6.3 예측과 추정
1.6.4 클래스 분류
1.6.5 트레이닝 데이터, 테스트 데이터
1.6.6 오버피팅
1.6.7 분석
1.6.8 변수
1.6.9 상관과 공분산
1.7 수학, 수치계산, 물리의 시작
1.7.1 수학의 시작
1.7.2 수치계산의 문제
1.7.3 물리의 시작
제2장 데이터 처리와 가시화
2.1 데이터의 종류
2.2 데이터의 취득
2.3 데이터의 저장
2.3.1 numpy.ndarray
2.3.2 pandas.DataFrame
2.3.3 numpy.ndarray와 pandas.DataFrame의 변환
2.4 그래프 작성
2.4.1 matplotlib.
2.4.2 복수의 그래프
2.4.3 Titnic(타이타닉호의 pandas 그래프 그리기
2.4.4 Iris(아이리스의 seaborn 그래프.
2.4.5 Iris 데이터
제3장 확률의 기초
3.1 확률이란
3.2 기본적인 용어의 설명
3.2.1 이산확률 변수
3.2.2 연속
