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“데이터를 지배하는 자가 세상을 지배한다.”
- 팀 오라일리(Tim O’reilly): 오라일리 미디어 창립자
“데이터는 우리가 하는 모든 일에 힘을 실어준다.”
- 제프 와이너(Jeff Weiner): 링크드인(LinkedIn) 최고 경영자
데이터 분석, 선택이 아니라 필수!

오늘날 우리는 데이터의 홍수 속에 살고 있다. 넘치는 데이터를 수집하고 분석하여 새로운 지식을 발견할 수 있는 것은 물론 산재한 많은 문제들의 해결을 위하여 관련 데이터의 분석은 필수적 사항이다. 나아가 인공지능이 핵심 경쟁력으로 대두되고 있는 지금, 데이터를 학습시키는 기계학습을 위하여서는 데이터 분석에 대한 이해가 필수적이라 할 수 있다. 교육 현장에서 또한 급변하는 IT 중심 시대에 국가 경쟁력을 확보하기 위해서는 데이터 분석에 대한 활용과 교육이 반드시 필요하다고 주장하고 있다. 이에 이 책을 통해 대한민국의 AI 기술력 저면 확대에 작게나마 기여하고자 한다.

오늘날 데이터는 누구에게나 접근 가능한 자원이다. 스스로 필요한 데이터를 수집하여 분석할 수 있는 환경이 이루어져서 데이터 분석이 더 이상 전문가들만을 위한 영역에 속하지 않는다. 이러한 시대적 변화에서 데이터를 분석할 수 있는 능력은 개인의 문제해결 능력이자, 인공지능 분야에서 다양한 융합적 해결 방안을 제시하여 국가 경쟁력을 높일 수 있는 기초 능력에 해당한다. 데이터 분석을 통하여 의미 있는 정확한 결과가 도출될 수 있으며, 의미 있는 결과를 선점하는 사람이 경쟁력을 확보할 수 있는 인재로 성장할 수 있다. 이론적으로 제한된 분석을 진행하는 것이 아니라 프로그래밍 과정을 통하여 실제적으로 데이터 분석을 경험하고, 결과를 도출하고자 하는 목적으로 이 책을 구성하였다.

서문

1장 데이터 분석

1-1 데이터 분석의 여정
1-2 데이터 이해하기
1-3 데이터 분석 개념

2장 데이터 이해와 활용

2-1 빅데이터 이해
2-2 다양한 공공데이터
2-3 CSV 파일 활용
2-4 공공 데이터 활용

3장 데이터 수집 방법

3-1 웹 크롤링 자료 수집
3-2 텍스트 자료 수집
3-3 설문 데이터 수집
3-4 실전 데이터 수집 도전

4장 엑셀 파일 다루기

4-1 엑셀 데이터 읽기
4-2 엑셀 데이터 처리
4-3 엑셀 데이터 활용 도전

5장 탐색적 데이터 분석

5-1 데이터 분석 목적 이해하기
5-2 데이터 처리 과정
5-3 결측치와 이상치
5-4 EDA 도전

6장 데이터 분석 방법론

6-1 데이터 분석 방법론이란?
6-2 회귀 분석 방법
6-3 분류 분석 방법
6-4 군집 분석 방법
6-5 데이터 분석 도전

7장 데이터 분석을 위한 Numpy

7-1 Numpy 이해하기
7-2 배열 프로세싱
7-3 Numpy 데이터 분석 도전

8장 Pandas 활용 데이터 분석

8-1 Pandas 이해하기
8-2 데이터 프레임 프로세싱
8-3 Pandas 데이터 분석 도전

9장 데이터 시각화를 위한 matplotlib

9-1 시각화 이해하기
9-2 pandas 활용 시각화
9-3 Matplotlib 활용 시각화
9-4 데이터 분석 시각화 도전

10장 확률 분석

10-1 확률 분석 이해하기
10-2 확률 변수
10-3 Scipy를 이용한 확률 분석
10-4 확률 분석 도전

11장 통계 분석

11-1 통계 분석 이해하기
11-2 기술 통계
11-3 통계 분석 도전

12장 텍스트 데이터 빈도 분석

12-1 텍스트 데이터 이해하기
12-2 자연어 처리(NLP)
12-3 텍스트 데이터 빈도 분석 도전

13장 감성 분석

13-1 감성 분석 이해하기
13-2 감성 분석 적용 분야
13-3 감성 분석 도전

14장 실전 데이터 분석

14-1 요즘 인기 있는 음악은?
14-2 요즘 인기 있는 Youtube 방송은?
14-3 네이버 월별 키워드 검색 현황은?

부록
부록-1 Python 만나기
부록-2 Python 기본 문법
부록-3 Python 활용