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30여 년 전 귀도 반 루썸에 의해 취미로 개발되었던 파이썬이라는 언어가 빅데이터, 인공지능 시대를 맞이해서 거의 천하통일을 하는 분위기이다. 몇 해 전까지 R 이라는 언어로 데이터 분석을 했던 것들도 이제는 R이 아닌 파이썬이 대체하고 있다. 데이터 분석에 특화되었던 파이썬은 이제 웹프로그래밍까지 영토를 넓히려고 하고 있다. 도대체 파이썬의 어떤 특성이 이러한 천하통일을 가능하게 했을까?

파이썬 천하통일을 가능하게 한 가장 큰 이유는 공유에 의한 생산성의 향상이다. 최초의 개발은 귀도 반 로섬에 의해서 시작되었지만, 그 이후에 과학자들은 자신들의 데이터를 처리하기 위해 파이썬을 선택했으며 필요에 의해 다양한 라이브러리를 추가해 왔다. 이러한 발전 배경으로 파이썬은 그야말로 인류의 집단지성이 발전시켜 온 언어이다. 결과적으로 파이썬은 코드를 공유하기에 적절한 환경을 만들어 왔다.

과학의 패러다임이 데이터 과학으로 바뀌고 있는 현 시점에서 파이썬은 빅데이터 인공지능을 배우는 표준이 되었다. 독자들은 이 책을 통해 다양한 분야에서 프로그램을 통해 경쟁력을 높이려는 사람들이 좀 더 친숙하게 프로그램에 다가갈 수 있도록 도움을 줄 수 있다. 프로그램을 시배우고 싶은데 무엇부터 해야 할지 고민하시고 있는 독자들에게 이 책을 추천한다.

Ⅰ. 빅데이터과 파이썬

1. 빅데이터 시대
2. 파이썬의 시작과 발전

Ⅱ. 파이썬 개발환경 설정

1. 개발을 조립으로
2. 파이썬 개발환경
3. 실습환경으로 코랩 사용하기
4. 데이터 분석 라이브러리

Ⅲ. 자료형

1. 시작하기 전에 알아두자
2. 변수
3. 자료형 개요
4. 연속자료형 다루기
5. 자료형의 종류
1) 숫자
2) 문자열
3) 블리언
4) 리스트
5) 튜플
6) 딕셔너리
7) 집합

Ⅳ. 조건과 반복

1. 조건 if문
2. 반복
1) while 문
2) for 문

Ⅴ. 함수와 클래스

1. 함수
2. 클래스

Ⅵ. 넘파이

1. 넘파이 설치
2. 넘파이 배열
3. 넘파이 배열의 속성
4. 넘파이 배열 생성 함수

Ⅶ. 넘파이 연산

1. 넘파이 배열의 산술 연산
2. 넘파이 브로드캐스팅
3. 넘파이 집계 연산 함수
4. 넘파이 비교 연산과 논리 연산

Ⅷ. 넘파이 배열 다루기

1. 배열 요소 검색
2. 배열 재형성
3. 배열 복사
4. 배열 요소의 변경
5. 파일 입출력

Ⅸ. 판다스

1. 시작하기
2. 시리즈 생성과 속성
3. 데이터프레임 생성과 핵심 기능
4. 데이터프레임 변형
5. 데이터프레임 연산

Ⅹ. 판다스 주요 함수 사용하기

1. 매핑
2. 데이터 정렬하기
3. 데이터 집계와 그룹핑
4. 데이터 합치기
5. 판다스 함수 활용 연습

ⅩⅠ. 맷플롯립

1. 시작하기
2. 플롯을 구성하는 요소
3. 플롯의 종류
1) 산점도
2) 막대
3) 원
4) 히스토그램
5) 상자
4. 플롯 스타일 정하기
5. 여러 개의 플롯 그리기
6. 플롯 요소 추가하기
1) 플롯 제목
2) X, Y 축 이름
3) 범례의 위치
7. 데이터프레임 시각화해보기

〈부록〉 참고자료