오픈 소프트웨어인 파이썬은 기계학습, 인공지능, 빅데이터 분야에서 대량의 데이터를 쉽게 처리할 수 있는 프로그래밍 언어로서, 세계에서 가장 많이 사용되고 있는 프로그래밍 언어 중 하나이다. 이 교재는 통계학/데이터과학의 지식을 파이썬을 이용해 배우고 활용하기 위한 길잡이가 될 수 있도록 파이썬의 기본적인 개념과 문법, 그리고 파이썬을 이용해 실제 통계적 분석을 수행하는 데 필요한 지식을 두루 다룬다.
제1장 파이썬 소개 및 환경 설정 1.1 파이썬 소개 1.2 파이썬의 특징 1.3 파이썬을 시작하는 방법
제2장 컴퓨팅 사고 2.1 프로그래밍의 기본 원리 2.2 컴퓨팅 사고 2.3 프로그램의 구조
제3장 변수와 print문 3.1 변수 3.2 기초적인 변수의 종류 3.3 할당 3.4 출력
제4장 다양한 자료형 4.1 리스트 4.2 튜플 4.3 집합 4.4 딕셔너리
제5장 기초 프로그래밍: 조건문과 반복문 5.1 조건문 5.2 반복문
제6장 함수 정의와 호출 6.1 함수 정의와 호출 6.2 파이썬에서의 함수 정의 6.3 파이썬에서의 함수 호출 6.4 파이썬의 독특한 함수 사용 6.5 람다 구문
제7장 클래스와 모듈 7.1 클래스는 왜 필요한가 7.2 클래스 만들기 7.3 객체 생성 7.4 클래스 상속 7.5 모듈
제8장 파일 입출력하기 8.1 파일 8.2 파일의 경로 8.3 파이썬으로 파일 다루기 8.4 Pandas로 파일 다루기
제9장 데이터 저장 및 조작 9.1 Pandas 9.2 DataFrame
제10장 통계 라이브러리 10.1 파이썬 통계 라이브러리 10.2 SciPy와 Statsmodels
제11장 데이터 시각화 11.1 데이터셋 준비 11.2 막대그래프 11.3 히스토그램 11.4 상자 그림 11.5 바이올린 그림 11.6 산점도 11.7 모자이크 그림
제12장 실전 예제 12.1 데이터과학 프로젝트 12.2 서울시 유동인구 데이터 분석 프로젝트 12.3 마치며
한종대
서울대학교 컴퓨터공학부 학사 서울대학교 전기컴퓨터공학부 석박통합과정 수료 서울대학교 전기컴퓨터공학부 박사 한양대학교 컴퓨터과학과 강의교수, 상명대학교 컴퓨터과학과 부교수 • 현재: 한국방송통신대학교 통계 · 데이터과학과 조교수 • 주요 연구 분야: 개발 메타데이터에 기반한 소프트웨어 개발조직 분석 · 지원, 데이터 기반 소프트웨어 설계, 비기능적 데이터 요구사항의 검증
민경하
한국과학기술원 컴퓨터학과 학사 포항공과대학교 컴퓨터공학과 석사 포항공과대학교 컴퓨터공학과 박사 이화여자대학교 정보통신연구소 연구교수, 서강대학교 영상대학원 연구교수, 미국 Rutgers 대학교 박사후 연구원 • 현재: 상명대학교 컴퓨터과학과 교수 • 주요 연구 분야: 컴퓨터 그래픽스, 인공지능(생성형 AI)
유찬우
서울대학교 컴퓨터공학부 학사, 서울대학교 경영학과 학사(복수전공) 서울대학교 전기컴퓨터공학부 석박통합과정 수료 서울대학교 전기컴퓨터공학부 박사 하나금융융합기술원 Data Science Cell 수석 연구원, 라인플러스 Data Science Dev Lead, 네무스텍 빅데이터팀 책임연구원, LG전자 소프트웨어 플랫폼 연구소 SE파트 선임연구원 • 현재: 한국방송통신대학교 프라임칼리지 첨단공학부 AI 전공 조교수 • 주요 연구 분야: SNS상에서 필요한 머신러닝 모델, 금융 관련 머신러닝 모델