데이터 과학 분야에는 80/20 법칙이라는 개념이 있다. 엄밀한 의미에서 법칙이라기 보다는 경험적인 관찰에 가까운 것인데, 데이터 분석 작업을 수행하는 과정에서 소비되는 자원(시간과 인력) 중 실제 모델링과 분석 작업에 들어가는 자원은 20%밖에 되지 않고, 80%의 자원은 데이터를 찾고, 정제하고, 재구성하는 작업에 소비된다는 것이다. 데이터는 늘 모자라고, 기껏 수집한 데이터는 누락된 내용이 있고 형식이 맞지 않는다. 분석 결과는 직관과 들어맞지 않는데, 아무래도 데이터에 이상한 값이 포함된 탓 같다. 실제 데이터 분석 작업을 수행해 본 사람이라면 누구나 이러한 생각에 공감할 것이다.
우리가 대부분의 수업에서 다루는 예제 데이터들은 시행착오를 줄일 수 있도록 대체로 전처리 작업이 완료된 ‘깨끗한’ 데이터이다. 이 교재에서는 보다 현실적인 ‘더러운’ 데이터들을 수집하고, 수집한 데이터들을 분석 목적에 부합하도록 정제하는 전처 리 작업의 기초들을 다룬다. 각각의 요소들(웹 스크래핑, API 프로그래밍, 결측치 채워 넣기 등)을 깊이 있게 다루려면 여러 권의 책이 필요할 것이기에, 가장 일반적이고 기본적인 기법들을 소개하고, 해당 기법을 실제 데이터에 사용해 볼 수 있도록 적절한 예 제들을 준비하였다.
이 교재에는 많은 파이썬 예제 코드가 포함되어 있다. 저자의 홈페이지를 통해 이 코드들을 바로 내려받을 수 있지만, 데이터 처리는 체계적인 학문이라기보다 몸에 체득되는 실용적인 기술에 가깝기 때문에, 이 코드들을 그저 실행해 보는 것에 그치지 않고 직접 입력하고 시행착오를 겪으며 스스로가 유용하게 다룰 수 있는 도구로 만들어 가는 것을 추천한다. 시행착오를 겪으며 스스로가 유용하게 다룰 수 있는 도구로 만들어 가는 것을 추천한다.
제1장 파이썬과 실습 환경
1 들어가며
2 Google Colab 소개 및 설정
3 파이썬 기본 문법 복습
제2장 데이터 ETL
1 데이터 ETL 소개
2 데이터 ETL의 개념
3 데이터 추출
4 데이터 변환
5 데이터 적재
제3장 Pandas
1 판다스란 무엇인가
2 판다스 자료 구조
3 데이터 선택
4 데이터 가공
5 데이터 분석
6 데이터 편집
제4장 웹 스크래핑
1 웹 스크래핑 소개
2 웹 스크래핑의 도구
3 웹 스크래핑의 과정
4 HTML 기본
제5장 웹 스크래핑 라이브러리
1 웹 스크래핑 방식
2 BeautifulSoup
3 Selenium
제6장 웹 API를 활용한 데이터 수집
1 API의 개념과 REST API 이해하기
2 공공 API 활용 준비하기
3 파이썬으로 API 호출하기
제7장 데이터 정제(1) - 결측치의 탐지와 해결
1 데이터 정제의 개념
2 결측치의 유형
3 결측치 탐지하기
4 결측치 처리하기
제8장 데이터 정제(2) - 이상치의 탐지와 해결
1 이상치의 의미와 중요성
2 이상치 탐지하기
3 이상치 처리하기
4 중복 데이터 처리하기
제9장 데이터 정제(3) - 데이터 병합과 변환
1 자료형 변환의 개념과 필요성
2 Pandas를 이용한 자료형 변환
3 데이터프레임 병합
제10장 데이터 정제(4) - 데이터 스케일링과 인코딩
1 스케일링의 개념과 필요성
2 주요 스케일링 기법
3 범주형 데이터 인코딩
한종대 (집필)
서울대학교 컴퓨터공학부(학사)
서울대학교 전기컴퓨터공학부(석박통합과정 수료)
서울대학교 전기컴퓨터공학부(박사)
한양대학교 컴퓨터과학과 강의교수, 상명대학교 컴퓨터과학과 부교수
현재: 한국방송통신대학교 통계·데이터과학과 교수
주요 연구 분야: 개발 메타데이터에 기반한 소프트웨어 개발조직 분석·지원,
데이터 기반 소프트웨어 설계, 비기능적 데이터 요구사항의 검증
민경하 (집필)
한국과학기술원 컴퓨터학과(학사)
포항공과대학교 컴퓨터공학과(석사)
포항공과대학교 컴퓨터공학과(박사)
이화여자대학교 정보통신연구소 연구교수, 서강대학교 영상대학원 연구교수
미국 Rutgers University 박사후연구원
현재: 상명대학교 컴퓨터과학과 교수
주요 연구 분야: 컴퓨터 그래픽스, 인공지능(생성형 AI)
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