Chapter 01 데이터 분석을 시작하며

01-1 데이터 분석이란
__데이터 분석과 데이터 과학
__데이터 분석가
__데이터 분석을 위한 도구
[좀 더 알아보기] 데이터 마이닝과 머신러닝
[3가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[학습에 꼭 필요한 핵심 패키지]
[확인 문제]

01-2 구글 코랩과 주피터 노트북
__구글 코랩
__노트북
[좀 더 알아보기] 마크다운 서식
[5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[표로 정리하는 텍스트 셀 툴바]
[확인 문제]

01-3 이 도서가 얼마나 인기가 좋을까요?
__도서 데이터 찾기
__코랩에서 데이터 확인하기
__파이썬으로 CSV 파일 출력하기
__데이터프레임 다루기: 판다스
__[문제 해결 과정] 적절한 데이터를 찾아서 업로드하고 읽기
[좀 더 알아보기] 공개 데이터 세트 대표 사이트와 유명 포럼
[5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[표로 정리하는 핵심 함수와 메서드]
[확인 문제]

Chapter 02 데이터 수집하기

02-1 API 사용하기
__API란
__파이썬에서 JSON 데이터 다루기
__파이썬에서 XML 데이터 다루기
__API로 20대가 가장 좋아하는 도서 찾기
__[문제 해결 과정] 공개 API로 웹에서 데이터 가져오기
[4가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[표로 정리하는 핵심 함수와 메서드]
[확인 문제]

02-2 웹 스크래핑 사용하기
__도서 쪽수를 찾아서
__검색 결과 페이지 가져오기
__HTML에서 데이터 추출하기: 뷰티플수프
__전체 도서의 쪽수 구하기
__웹 스크래핑할 때 주의할 점
__[문제 해결 과정] 웹 스크래핑으로 HTML 수집하기
[좀 더 알아보기] merge() 함수의 매개변수
[2가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[표로 정리하는 핵심 함수와 메서드]
[확인 문제]

Chapter 03 데이터 정제하기

03-1 불필요한 데이터 삭제하기
__열 삭제하기
__행 삭제하기
__중복된 행 찾기
__그룹별로 모으기
__원본 데이터 업데이트하기
__[문제해결 과정] 일괄 처리 함수 만들기
[6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[표로 정리하는 핵심 함수와 메서드]
[확인 문제]

03-2 잘못된 데이터 수정하기
__데이터프레임 정보 요약 확인하기
__누락된 값 처리하기
__정규 표현식
__잘못된 값 바꾸기
__누락된 정보 채우기
__[문제해결 과정] 데이터를 이해하고 올바르게 정제하기
[2가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[표로 정리하는 핵심 함수와 메서드]
[확인 문제]

Chapter 04 데이터 요약하기

04-1 통계로 요약하기
__기술통계 구하기
__평균 구하기
__중앙값 구하기
__최솟값, 최댓값 구하기
__분위수 구하기
__분산 구하기
__표준편차 구하기
__최빈값 구하기
__[문제해결 과정] 데이터프레임에서 기술통계 구하기
[좀 더 알아보기] 넘파이의 기술통계 함수
[6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[표로 정리하는 핵심 함수와 메서드]
[확인 문제]

04-2 분포 요약하기
__산점도 그리기
__히스토그램 그리기
__상자 수염 그림 그리기
__[문제해결 과정] 통계량을 시각적으로 표현하기
[좀 더 알아보기] 판다스의 그래프 함수
[6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[표로 정리하는 핵심 함수와 메서드]
[확인 문제]

Chapter 05 데이터 시각화하기

05-1 맷플롯립 기본 요소 알아보기
__Figure 객체
__rcParams 객체
__여러 개의 서브플롯 출력하기
[5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[표로 정리하는 핵심 함수와 메서드]
[확인 문제]

05-2 선 그래프와 막대 그래프 그리기
__연도별 발행 도서 개수 구하기
__주제별 도서 개수 구하기
__선 그래프 그리기
__막대 그래프 그리기
__[문제 해결 과정] 맷플롯립으로 선 그래프와 막대 그래프 그리기
[좀 더 알아보기(1)] 이미지 출력하고 저장하기
[좀 더 알아보기(2)] 그래프를 이미지로 저장하기
[2가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[표로 정리하는 핵심 함수와 메서드]
[확인 문제]

Chapter 06 복잡한 데이터 표현하기

06-1 객체지향 API로 그래프 꾸미기
__pyplot 방식과 객체지향 API 방식
__그래프에 한글 출력하기
__출판사별 발행 도서 산점도 그리기
__[문제 해결 과정] 맷플롯립의 다양한 기능으로 그래프 개선하기
[3가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[표로 정리하는 핵심 함수와 메서드]
[확인 문제]

06-2 맷플롯립의 고급 기능 배우기
__실습 준비하기
__하나의 피겨에 여러 개의 선 그래프 그리기
__하나의 피겨에 여러 개의 막대 그래프 그리기
__원 그래프 그리기
__여러 종류의 그래프가 있는 서브플롯 그리기
__[문제 해결 과정] 맷플롯립으로 복잡한 그래프 그리기
[좀 더 알아보기] 판다스로 여러 개의 그래프 그리기
[5가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[표로 정리하는 핵심 함수와 메서드]
[확인 문제]

Chapter 07 검증하고 예측하기

07-1 통계적으로 추론하기
__모수검정이란
__표준점수 구하기
__중심극한정리 알아보기
__모집단의 평균 범위 추정하기: 신뢰구간
__통계적 의미 확인하기: 가설검정
__정규분포가 아닐 때 가설 검증하기: 순열검정
[문제 해결 과정] 표본 데이터에서 의사 결정 도출하기
[6가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[표로 정리하는 핵심 함수와 메서드]
[확인 문제]

07-2 머신러닝으로 예측하기
__알아 두면 좋은 머신러닝 용어
__모델 훈련하기
__훈련된 모델을 평가하기: 결정계수
__연속적인 값 예측하기: 선형회귀
__카테고리 예측하기: 로지스틱 회귀
__[문제 해결 과정] 도서권수로 대출건수 예측하기
[좀 더 알아보기] 평균제곱오차와 평균절댓값오차로 모델 평가하기
[8가지 키워드로 정리하는 핵심 포인트]
[표로 정리하는 핵심 함수와 메서드]

부록 A 한발 더 나아가기: 데이터베이스와 SQL
부록 B 이 책에서 배운 함수와 메서드
부록 C 에필로그

__확인 문제 정답
__찾아보기