Preface 저자 서문
저자에 대해
데이텔ⓡ & 어소시에이트 사에 대해
Preface 역자 서문
역자에 대해
Before You Begin 시작하기 전에
Chapter 1 컴퓨터와 파이썬 개론
1.1 개요
1.2 객체 기술의 기본 리뷰
1.3 파이썬
1.4 라이브러리
1.4.1 파이썬 표준 라이브러리
1.4.2 데이터과학 라이브러리
1.5 시운전: IPython과 주피터 노트북 사용하기
1.5.1 계산기로 IPython 대화형 모드 사용하기
1.5.2 IPython 인터프리터로 파이썬 프로그램 실행하기
1.5.3 주피터 노트북으로 코드 작성하고 실행하기
1.6 클라우드와 사물인터넷
1.6.1 클라우드
1.6.2 사물인터넷
1.7 빅데이터의 크기는?
1.7.1 빅데이터의 분석
1.7.2 데이터과학과 빅데이터가 만들어내는 가치: 사례 연구
1.8 사례 - 빅데이터 모바일 애플리케이션
1.9 데이터과학 들어가기: 컴퓨터과학과 데이터과학의 교차점에 있는 인공지능
1.10 요약
Chapter 2 파이썬 프로그래밍 개론
2.1 개요
2.2 변수와 대입 구문
2.3 산술
2.4 print 함수와 작은따옴표와 큰따옴표의 문자열
2.5 삼중 큰따옴표를 이용한 문자열
2.6 사용자 입력받기 88
2.7 판단하기: if 구문과 비교 연산자
2.8 객체와 동적 타입
2.9 데이터과학 들어가기: 기본적인 기술적 통계
2.10 요약
Chapter 3 제어문
3.1 개요
3.2 제어문
3.3 if문
3.4 if…else와 if…elif…else문
3.5 while문
3.6 for문
3.6.1 이터러블, 리스트, 이터레이터
3.6.2 내장 함수 range
3.7 증분 대입(Augmented Assignments
3.8 시퀀스로 제어된 이터레이션; 포맷된 문자열
3.9 센티널로 제어되는 이터레이션
3.10 내장 함수 range: 더 들어가기
3.11 금융 계산을 위한 Decimal 타입 사용하기
3
？ 이 책의 특징
？ 스니펫에서 사례 연구에 이르기까지 500개 이상의 실제, 실시간 코드 예제
？ 주피터 노트북의 IPython + 코드 라이브러리 중심: 파이썬 표준 라이브러리 및 데이터과학 라이브러리를 사용하여 최소한의 코드로 중요한 작업 수행
？ 파이썬에 대한 충실한 설명: 제어문, 함수, 문자열, 파일, JSON serialization, CSV, 예외
？ 절차적, 함수형 스타일 및 객체 지향 프로그래밍
？ 컬렉션: 리스트, 튜플, 딕셔너리, 세트, 넘파이(NumPy 배열, 판다스(pandas 시리즈 및 데이터프레임
？ 정적, 동적 및 대화형 시각화
？ 실제 데이터세트 및 데이터 소스에 대한 데이터 다루기
？ 데이터과학 섹션 소개: AI, 기초 통계, 시뮬레이션, 애니메이션, 랜덤 변수, 데이터 논쟁, 회귀 분석
？ AI, 빅데이터 및 클라우드 데이터과학 사례 연구: NLP, 트위터ⓡ 데이터 마이닝, IBMⓡ 왓슨™, 머신러닝, 딥러닝, 컴퓨터 비전, 하둡ⓡ, 스파크(Spark™, NoSQL, 사물인터넷(IoT
？ 오픈소스 라이브러리: 넘파이(NumPy, 판다스(pandas, 매트플롯리브(Matplotlib, 시본(Seaborn, 폴리엄(Folium, 사이파이(SciPy, NLTK, 텍스트블랍(TextBlob, 스페이시(spaCy, 텍스태티스틱(Textatistic, 트위피(Tweepy, 사이킷-런(sikit-learnⓡ, 케라스(Keras 등
