¹Ýµð¾Ø·ç´Ï½º ÀÎÅͳݼ­Á¡

³×ºñ°ÔÀÌ¼Ç ½Ç½Ã°£ Àαâ Ã¥

    óÀ½À̾ß? ÆÄÀ̽㠵¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®

    º£½ºÆ®

    óÀ½À̾ß? ÆÄÀ̽㠵¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®

    • À±¿µºó, ÀÌ¿ëÈñ, ¿Àȯ Àú
    • ¿µÁø´åÄÄ
    • 2025³â 06¿ù 20ÀÏ
    • Á¤°¡
      22,000¿ø
    • ÆÇ¸Å°¡
      19,800¿ø [10% ÇÒÀÎ]
    • °áÁ¦ ÇýÅÃ
      ¹«ÀÌÀÚ
    • Àû¸³±Ý
      1,100¿ø Àû¸³ [5%P]

      NAVER Pay °áÁ¦ ½Ã ³×À̹öÆäÀÌ Æ÷ÀÎÆ® 5% Àû¸³ ?

    • ¹è¼Û±¸ºÐ
      ¾÷ü¹è¼Û(¹ÝµðºÏ)
    • ¹è¼Û·á
      ¹«·á¹è¼Û
    • Ãâ°í¿¹Á¤ÀÏ

      Ãâ°í¿¹Á¤ÀÏ ¾È³»

      ¡Ø Ãâ°í¿¹Á¤ÀÏÀº µµ¼­ Àç°í»óȲ¿¡ µû¶ó º¯µ¿µÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.

      close

      2025³â 07¿ù 03ÀÏ(¸ñ)

      ¡Ø Ãâ°í¿¹Á¤ÀÏÀº µµ¼­ Àç°í»óȲ¿¡ µû¶ó º¯µ¿µÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.

    ¼ö·®
    ȸ¿ø¸®ºä
    - [0]
    ISBN: 9788931478013 424ÂÊ 806g 190 x 257 (§®)

    Áö±Ý ÀÌÃ¥Àº

    • ÆÇ¸ÅÁö¼ö : 0

    ÀÌ Ã¥ÀÌ ¼ÓÇÑ ºÐ¾ß

    ÀÌ Ã¥Àº

    óÀ½ ¹è¿ì´Â »ç¶÷µµ, ¹Ù·Î µû¶ó Çϸç ÀÍÈ÷´Â ÆÄÀ̽㠵¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ÀÔ¹®¼­

    ¡ºÃ³À½À̾ß, ÆÄÀ̽㠵¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®¡»Àº ÆÄÀ̽ãÀ» óÀ½ Á¢ÇÏ´Â »ç¶÷µµ ¹Ù·Î ½Ç½ÀÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ±¸¼ºµÈ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ÀÔ¹®¼­ÀÔ´Ï´Ù. º¹ÀâÇÑ À̷к¸´Ù´Â ±¸±Û ÄÚ·¦ ȯ°æÀ» Ȱ¿ëÇÑ ½Ç½À Á᫐ ±¸¼ºÀ¸·Î, NumPy¿Í Pandas¸¦ Ȱ¿ëÇÑ ¹è¿­ °è»ê, µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®, Åë°è ¿ä¾à, °íÀµ°ª ºÐ¼® µîÀÇ ±â´ÉÀ» ÇϳªÇϳª µû¶ó Çϸç ÀÍÈú ¼ö ÀÖµµ·Ï Â¥ÀÓ»õ ÀÖ°Ô ¼³°èµÇ¾ú½À´Ï´Ù.

    ƯÈ÷ ¼³Ä¡ ¾øÀÌ À¥¿¡¼­ ½Ç½À °¡´ÉÇÑ ±¸±Û ÄÚ·¦ ȯ°æÀ» ¾È³»ÇÏ¿©, ÇÁ·Î±×·¥ ¼³Ä¡¿¡ ¾î·Á¿òÀ» ´À³¢´Â Ãʺ¸ÀÚµµ ºÎ´ã ¾øÀÌ ½ÃÀÛÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. °¢ À帶´Ù ÁÖ¿ä À̷аú ½Ç½À Äڵ带 ¿¬°áÇϰí, ¿¹Á¦¸¦ ÆÄÀÏ ´ÜÀ§·Î Á¦°øÇϸç, ÀÌÇØ¸¦ µ½´Â ÆÁ°ú ÁÖ¼®À¸·Î ½Ç¹«¿¡ ¹Ù·Î ¿¬°áÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï µ½½À´Ï´Ù.

    µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÌ Ã³À½ÀÎ µ¶ÀÚµµ, ¿¢¼¿¸¸ ½á¿À´ø Á÷ÀåÀεµ ÀÌ Ã¥ ÇÑ ±ÇÀ¸·Î ÆÄÀ̽㠱â¹Ý µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÇ ÇÙ½É È帧À» ÀÌÇØÇÏ°í ½Ç¹«¿¡ Ȱ¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
    óÀ½ ½ÃÀÛÇÏ´Â »ç¶÷¿¡°Ô °¡Àå Ä£ÀýÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ±æÀâÀÌ, ¹Ù·Î ÀÌ Ã¥ÀÔ´Ï´Ù.

    [ÀÌ Ã¥ÀÇ Æ¯Â¡]

    ºñ°³¹ßÀÚÀÇ ½Ã¼±¿¡¼­ ½ÃÀÛÇÏ´Â µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ÀÔ¹®¼­
    º¹ÀâÇÑ ¿ë¾î³ª ÀÌ·Ð Á᫐ ¼³¸íÀÌ ¾Æ´Ñ, ½Ç¹« Áß½ÉÀÇ ¹®Á¦ ÇØ°á°ú ¾÷¹« È帧 ÀÌÇØ¸¦ ¹ÙÅÁÀ¸·Î ÆÄÀ̽㠺м®À» ½±°í Çö½Ç°¨ ÀÖ°Ô ¼Ò°³ÇÕ´Ï´Ù.

    ±¸±Û ÄÚ·¦À» ±â¹ÝÀ¸·Î ÇÑ ¼³Ä¡ ¾ø´Â ½Ç½À ȯ°æ Á¦°ø
    Ãʺ¸ÀÚµµ ȯ°æ ¼³Á¤¿¡ ºÎ´ã ¾øÀÌ ½ÃÀÛÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï Ŭ¶ó¿ìµå ½Ç½À ȯ°æ(Colab)À» Áß½ÉÀ¸·Î ±¸¼ºÇØ Á¢±Ù¼ºÀ» ³ô¿´½À´Ï´Ù.

    ´Ü°èº° ½Ç½À ¹®Á¦¿Í ÄÚµå ÆÄÀÏ Á¦°ø
    °¢ À帶´Ù ½Ç½À ¹®Á¦¿Í ÇØ¼³ Äڵ带 Á¦°øÇÏ¿© ÇнÀ ¼º°ú¸¦ Á¡°ËÇϰí, ½Ç¹«¿¡ ÇÊ¿äÇÑ ÀÀ¿ë·ÂÀ» Ű¿ï ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.

    µ¿¿µ»ó °­ÀÇ¿Í ¿¬µ¿µÈ ÇнÀ Áö¿ø
    ¸ðµç ½Ç½À Äڵ带 µ¿¿µ»óÀ¸·Î µû¶ó Çϸç ÇнÀÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ±¸¼ºµÇ¾î ÀÖ¾î, µ¶ÇÐÀÌ ¾î·Á¿î ºÐµéµµ ´«À¸·Î º¸°í ¼ÕÀ¸·Î ÀÍÈú ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.


     


     


    ÃâÆÇ»ç ¸®ºä

    ÆÄÀ̽㠵¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÌ Ã³À½À̶ó¸é, ÀÌ Ã¥ÀÌ °¡Àå ÁÁÀº Ãâ¹ßÁ¡ÀÌ µÇ¾îÁÙ °ÍÀÔ´Ï´Ù. ¡ºÃ³À½À̾ß, ÆÄÀ̽㠵¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®¡»Àº ÀúÀÚ°¡ ½ÇÁ¦ °­ÀÇ¿Í ½Ç½À ÇöÀå¿¡¼­ ½×¾Æ¿Â ³ëÇϿ츦 ¹ÙÅÁÀ¸·Î ±¸¼ºÇÑ µµ¼­·Î, ´Ü¼øÇÑ ¹®¹ý ¼³¸íÀ» ³Ñ¾î µ¿¿µ»ó°ú ½ºÅÍÆ¼¸¦ ÅëÇØ ÇÔ²² °øºÎÇØ ³ª°©´Ï´Ù. ±¸±Û ÄÚ·¦ ȯ°æÀ» ±â¹ÝÀ¸·Î ¼³Ä¡ ºÎ´ã ¾øÀÌ ¹Ù·Î ½Ç½ÀÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸¸ç, NumPy¿Í PandasÀÇ ±âÃʺÎÅÍ Åë°è ºÐ¼®°ú ½Ç¹« Ȱ¿ë±îÁö Â÷±ÙÂ÷±Ù µû¶ó°¥ ¼ö ÀÖµµ·Ï ±¸¼ºµÇ¾î ÀÖ¾î µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÇ È帧À» ÀÚ¿¬½º·´°Ô ÀÍÈú ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. ¼ýÀÚ¿Í Äڵ忡 ³¸¼± ºÐµéµµ ¾È½ÉÇÏ°í ½ÃÀÛÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ¿¹Á¦¿Í ÇØ¼³, ÆÁÀ» ¾Æ³¦¾øÀÌ ´ã¾Ò½À´Ï´Ù. µ¥ÀÌÅ͸¦ Àаí, ÀÌÇØÇϰí, ¼³¸íÇÏ°í ½ÍÀº ¸ðµç ºÐµé²² ÃßõÇÕ´Ï´Ù.

    [ÀÌ Ã¥¿¡¼­ ¹è¿ì´Â ³»¿ë]

    µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÇ ±âº» °³³ä°ú ȯ°æ ±¸Ãà
    µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÌ ¹«¾ùÀÎÁö ÀÌÇØÇϰí, ±¸±Û ÄÚ·¦À» ÅëÇØ º°µµ ¼³Ä¡ ¾øÀÌ ½Ç½À °¡´ÉÇÑ È¯°æÀ» ¼³Á¤ÇÕ´Ï´Ù. Ãʺ¸ÀÚµµ Ŭ¶ó¿ìµå ±â¹Ý ȯ°æ¿¡¼­ ÆÄÀ̽㠺м®À» ¹Ù·Î ½ÃÀÛÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.

    °í¼º´É ¼öÄ¡ °è»êÀ» À§ÇÑ NumPy Ȱ¿ë¹ý
    ´ÙÂ÷¿ø ¹è¿­À» È¿À²ÀûÀ¸·Î ´Ù·ç±â À§ÇÑ NumPyÀÇ ÁÖ¿ä ÇÔ¼ö¿Í ¼Ó¼º, Àε¦½Ì°ú ½½¶óÀÌ½Ì ±â¹ý, ºê·Îµåij½ºÆÃ, Åë°è °è»ê µî ´Ù¾çÇÑ ±â´ÉÀ» ¹è¿ì¸ç ¹è¿­ ±â¹Ý ¿¬»êÀÇ ±âÃʸ¦ ´ÙÁý´Ï´Ù.

    Series¿Í DataFrameÀ» Ȱ¿ëÇÑ Pandas ½ÇÀü ºÐ¼® ±â¹ý
    PandasÀÇ ÇÙ½É ±¸Á¶ÀÎ Series¿Í DataFrameÀ» ÀÌ¿ëÇØ µ¥ÀÌÅÍ Á¶È¸, Á¤·Ä, ÇÊÅ͸µ, Åë°è, ±×·ìÈ­, °áÇÕ µî µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®¿¡ ÇʼöÀûÀÎ ±â´ÉÀ» ½Ç½À Áß½ÉÀ¸·Î ÀÍÈü´Ï´Ù.

    Åë°è¿Í ½Ã°¢È­ ±â¹ÝÀÇ µ¥ÀÌÅÍ ÅëÂû µµÃâ
    value_counts, describe, mean, std, groupby, apply µî ´Ù¾çÇÑ Åë°è ÇÔ¼ö·Î µ¥ÀÌÅ͸¦ ¿ä¾àÇϰí, ½Ã°¢È­¸¦ ÅëÇØ ÅëÂû·ÂÀ» ¾ò´Â ¹æ¹ýÀ» ÇнÀÇÕ´Ï´Ù. ºÐ¼® È帧¿¡ ¸ÂÃá ½ÇÀü ¿¹Á¦µµ ÇÔ²² Á¦°øÇÕ´Ï´Ù.


     


    ÀúÀÚ ¼Ò°³

    À±¿µºó, ÀÌ¿ëÈñ, ¿Àȯ

    ÀúÀÚ : À±¿µºó

    Çö ¼öÁ¦ºñ Á¤º¸Ã³¸®±â»ç ´ëÇ¥ ÀúÀÚÀÌÀÚ ¼öÁ¦ºñ ÄÚÆÛ·¹ÀÌ¼Ç ´ëÇ¥. ½Ç¹«¿Í ±³À° ÇöÀåÀ» ³Ñ³ªµé¸ç ¼ö¸¹Àº ¼öÇè»ý°ú °³¹ß Áö¸Á»ýµé¿¡°Ô ½ÇÁúÀûÀÎ µµ¿òÀ» ÁÖ´Â ÄÜÅÙÃ÷¸¦ Á¦ÀÛÇϰí ÀÖ´Ù. Á¤º¸°ü¸®±â¼ú»ç·Î¼­ÀÇ ±íÀº Àü¹®¼ºÀ» ¹ÙÅÁÀ¸·Î, ÀÚ°ÝÁõ°ú ½Ç¹«¸¦ ¿¬°áÇÏ´Â ±³À° ÄÜÅÙÃ÷ÀÇ ¼±µÎÁÖÀڷΠȰµ¿ ÁßÀÌ´Ù.

     

    ÀúÀÚ : ÀÌ¿ëÈñ

    ÇöÀç ÇÉÅ×Å© ´ë±â¾÷¿¡¼­ ±Ù¹« ÁßÀ̸ç, °ú°Å °ÔÀÓ, IoT µî ´Ù¾çÇÑ ºÐ¾ßÀÇ ½ºÅ¸Æ®¾÷¿¡¼­ ½ÇÀü °³¹ß °æÇèÀ» ½×¾Ò´Ù. ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î ¸¶¿¡½ºÆ®·Î ÀÎÁõÀ» ¹ÞÀº ÀÌ·ÂÀ» ¹ÙÅÁÀ¸·Î, À̷аú ½Ç¹«¸¦ ¾Æ¿ì¸£´Â ±ÕÇü ÀâÈù ½Ã°¢À¸·Î µ¶ÀÚ¿¡°Ô ½ÇÁúÀûÀÎ ÀλçÀÌÆ®¸¦ Á¦°øÇÑ´Ù.

     

    ÀúÀÚ : ¿Àȯ

    µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® Àü¹® ÄÁ¼³ÆÃ»çÀÇ ´ëÇ¥·Î Ȱµ¿ ÁßÀ̸ç, ÀÌÀü¿¡´Â °³¹ß»ç ´ëÇ¥¿Í ÀÌÁýÆ® ¹®È­Àçû ±Ù¹« °æ·ÂÀ» °®Ãá µ¶Æ¯ÇÑ ÀÌ·ÂÀ» Áö´Ï°í ÀÖ´Ù. ±â¼ú°ú ¹®È­, ºñÁî´Ï½º ÇöÀåÀ» µÎ·ç °æÇèÇÑ °­Á¡À» »ì·Á, µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°ú ½Ã½ºÅÛ ±¸Ãà Àü¹Ý¿¡ °ÉÄ£ ±íÀÌ ÀÖ´Â ÅëÂûÀ» ÀüÇÑ´Ù.

    ¸ñÂ÷

    1Àå µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ½ÃÀÛÇϱâ
    1.1 µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®
    1.2 °³¹ß ȯ°æ ±¸Ãà(±¸±Û ÄÚ·¦)
    ±¸±Û ÄÚ·¦ °³¿ä
    ±¸±Û ÄÚ·¦ ÁÖ¿ä Æ¯Â¡
    ±¸±Û ÄÚ·¦ ½ÃÀÛ
    ±¸±Û ÄÚ·¦ ȯ°æ¼³Á¤
    µ¥ÀÌÅÍ ºÒ·¯¿À±â
    ÄÚµå ÀÛ¼º ¹× ½ÇÇà
    ±úÁü ¿À·ù ÇØ°á
    ¸¶¹«¸® ½Ç½À¹®Á¦
    ¸¶¹«¸® ½Ç½À¹®Á¦ Á¤´ä

    2Àå NumPy
    2.1 NumPy °³¿ä
    NumPy °³³ä
    NumPy Ư¡
    NumPy È®ÀÎ
    NumPy¿Í ¸®½ºÆ®ÀÇ Â÷ÀÌÁ¡
    2.2 ¹è¿­ »ý¼º
    np.array( ) ÇÔ¼ö
    np.zeros( ) ÇÔ¼ö
    np.ones( ) ÇÔ¼ö
    np.full( ) ÇÔ¼ö
    np.empty( ) ÇÔ¼ö
    np.arange( ) ÇÔ¼ö
    np.linspace( ) ÇÔ¼ö
    2.3 ¹è¿­ÀÇ ÁÖ¿ä ¼Ó¼º
    shape ¼Ó¼º
    dtype ¼Ó¼º
    size ¼Ó¼º
    ndim ¼Ó¼º
    flat ¼Ó¼º
    2.4 ¹è¿­ÀÇ µ¥ÀÌÅÍ Å¸ÀÔ
    ±âº» µ¥ÀÌÅÍ Å¸ÀÔ
    µ¥ÀÌÅÍ Å¸ÀÔ º¯È¯ - astype( ) ÇÔ¼ö
    2.5 ¹è¿­ÀÇ À妽Ì
    ±âº» À妽Ì
    ´ÙÂ÷¿ø ¹è¿­ À妽Ì
    À½¼ö À妽Ì
    ´ÙÂ÷¿ø ¹è¿­¿¡¼­ÀÇ À½¼ö À妽Ì
    Boolean À妽Ì
    ÆÒ½Ã À妽Ì
    ´ÙÁß ÆÒ½Ã À妽Ì
    2.6 ¹è¿­ÀÇ ½½¶óÀ̽Ì
    ±âº» ½½¶óÀ̽Ì
    ´ÙÂ÷¿ø ¹è¿­ ½½¶óÀ̽Ì
    ½½¶óÀ̽ÌÀ» ÀÌ¿ëÇÑ Çà/¿­ ¼±ÅÃ
    À½¼ö ½½¶óÀ̽Ì
    Boolean ¹è¿­À» »ç¿ëÇÑ ½½¶óÀ̽Ì
    ¹è¿­À» »ç¿ëÇÑ ½½¶óÀ̽Ì
    2.7 ¹è¿­ÀÇ ¿¬»ê
    »ê¼ú ¿¬»ê
    Áö¼ö ¿¬»ê
    ¹è¿­ÀÇ ºñ±³ ¿¬»ê
    ¹è¿­°ú ½ºÄ®¶ó ¿¬»ê
    ³í¸® ¿¬»ê
    Á¦°ö±Ù
    2.8 ¹è¿­ ºñ±³
    ¿ä¼Òº° ºñ±³
    ¹è¿­ °£ ºñ±³
    np.all( )
    np.any( )
    np.array_equal( )
    2.9 ¹è¿­ º´ÇÕ
    2.10 ¹è¿­ Á¤·Ä
    1Â÷¿ø ¹è¿­ Á¤·Ä
    ´ÙÂ÷¿ø ¹è¿­ Á¤·Ä
    ³»¸²Â÷¼ø Á¤·Ä
    ¿øº» ¹è¿­ Á¤·Ä - ndarray.sort( )
    ´ÙÁß Á¶°Ç Á¤·Ä - np.lexsort( )
    2.11 ¹è¿­ ÇÊÅ͸µ
    ±âº» ÇÊÅ͸µ
    ´ÙÂ÷¿ø ¹è¿­ ÇÊÅ͸µ
    np.where( )¸¦ »ç¿ëÇÑ ÇÊÅ͸µ
    ¸¶½ºÅ© ¹è¿­À» ÀÌ¿ëÇÑ ÇÊÅ͸µ - ma.array( )
    º¹ÇÕ Á¶°ÇÀ» »ç¿ëÇÑ ÇÊÅ͸µ
    np.extract( )¸¦ »ç¿ëÇÑ Á¶°Ç ±â¹Ý ÃßÃâ
    2.12 ¹è¿­ÀÇ Åë°è
    ÃÖ¼Ú°ª - np.min( )
    ÃÖ´ñ°ª - np.max( )
    µ¥ÀÌÅÍ ¹üÀ§ - np.ptp( )
    ÇÕ°è(Sum) - np.sum( )
    Æò±Õ(Mean) - np.mean( )
    ÁßÀ§¼ö(Median) - np.median( )
    ºÐ»ê(Variance) - np.var( )
    Ç¥ÁØÆíÂ÷(Standard Deviation) - np.std( )
    »çºÐÀ§¼ö(Quantiles) - np.percentile( )
    ¸¶¹«¸® ½Ç½À¹®Á¦
    ¸¶¹«¸® ½Ç½À¹®Á¦ Á¤´ä

    3Àå Pandas
    3.1 Pandas °³¿ä
    Pandas °³³ä
    Pandas Ư¡
    Pandas È®ÀÎ
    NumPy¿Í Pandas
    3.2 Series
    Series °³³ä
    Series Ư¡
    Series¿Í ¸®½ºÆ®ÀÇ Â÷ÀÌÁ¡
    Series »ý¼º ¹æ¹ý
    Series ±¸Á¶ È®ÀÎ
    µ¥ÀÌÅÍ Á¶È¸
    Àε¦½Ì ¹× ½½¶óÀ̽Ì
    µ¥ÀÌÅÍ Ãß°¡
    Series °ª ¼öÁ¤
    À妽º À̸§ º¯°æ - rename( )
    µ¥ÀÌÅÍ Åë°è ¹× ¿ä¾à
    °íÀµ°ª È®ÀÎ
    µ¥ÀÌÅÍ ÇÊÅ͸µ ¹× Á¶°Ç ¼±ÅÃ
    SeriesÀÇ µ¥ÀÌÅÍ ¿¬°á - concat( )
    µ¥ÀÌÅÍ Á¤·Ä
    µ¥ÀÌÅÍ ±×·ìÈ­ ¹× Áý°è
    3.3 DataFrame
    DataFrame °³³ä
    DataFrame°ú ¸®½ºÆ®ÀÇ Â÷ÀÌÁ¡
    DataFrame »ý¼º ¹æ¹ý
    DataFrame ±¸Á¶ È®ÀÎ
    µ¥ÀÌÅÍ Á¶È¸
    Àε¦½Ì ¹× ½½¶óÀ̽Ì
    µ¥ÀÌÅÍ Ãß°¡
    DataFrame °ª ¼öÁ¤
    ¿­ À̸§ º¯°æ
    µ¥ÀÌÅÍ Åë°è ¹× ¿ä¾à
    °íÀµ°ª È®ÀÎ
    µ¥ÀÌÅÍ ÇÊÅ͸µ ¹× Á¶°Ç ¼±Åà - ´ÙÁß Á¶°Ç ÇÊÅ͸µ
    µ¥ÀÌÅÍ º´ÇÕ ¹× °áÇÕ
    µ¥ÀÌÅÍ Á¤·Ä
    µ¥ÀÌÅÍ ±×·ìÈ­ ¹× Áý°è
    3.4 Series¿Í DataFrame
    Series¿Í DataFrameÀÇ Â÷ÀÌÁ¡
    ¸¶¹«¸® ½Ç½À¹®Á¦
    ¸¶¹«¸® ½Ç½À¹®Á¦ Á¤´ä

    4Àå matplotlib
    4.1 matplotlib °³¿ä
    matplotlib °³³ä
    matplotlib ¼³Ä¡
    4.2 matplotlib ±â´É
    Ç÷Ô(Plot)
    ¼± ±×·¡ÇÁ(Line Plot)
    ¸·´ë ±×·¡ÇÁ(Bar Chart)
    ÆÄÀÌ Â÷Æ®(Pie Chart)
    »êÁ¡µµ(Scatter Plot)
    È÷½ºÅä±×·¥(Histogram)
    ¼­ºêÇ÷Ô(subplot)
    ÇÃ·Ô À̹ÌÁö
    4.3 seaborn °³¿ä ¹× ±â´É
    seaborn °³³ä
    seaborn ¼³Ä¡
    È÷Æ®¸Ê(Heatmap)
    Ŭ·¯½ºÅ͸Ê(Clustermap)
    ¹Ú½ºÇ÷Ô(Boxplot)
    Ä«¿îÆ®Ç÷Ô(Countplot)
    ¸¶¹«¸® ½Ç½À¹®Á¦
    ¸¶¹«¸® ½Ç½À¹®Á¦ Á¤´ä

    5Àå µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
    5.1 µ¥ÀÌÅÍ Áغñ ¹× ºÒ·¯¿À±â
    CSV ÆÄÀÏ ºÒ·¯¿À±â
    ¿¢¼¿ ÆÄÀÏ ºÒ·¯¿À±â
    JSON ÆÄÀÏ ºÒ·¯¿À±â
    5.2 µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö
    µ¥ÀÌÅÍ ±¸Á¶ ÀÌÇØ
    Åë°èÀû ¿ä¾à
    5.3 µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
    µ¥ÀÌÅÍ °áÃø°ª ó¸®
    Áߺ¹ µ¥ÀÌÅÍ Á¦°Å
    5.4 µ¥ÀÌÅÍ º¯È¯
    µ¥ÀÌÅÍ Çü½Ä º¯È¯
    ¹üÁÖÇü µ¥ÀÌÅÍ ÀÎÄÚµù
    µ¥ÀÌÅÍ Á¤±ÔÈ­ ¹× Ç¥ÁØÈ­
    µ¥ÀÌÅÍ À妽Ì
    µ¥ÀÌÅÍ ½½¶óÀ̽Ì
    µ¥ÀÌÅÍ Á¤·Ä
    5.5 µ¥ÀÌÅÍ ÀúÀå
    CSV Çü½ÄÀ¸·Î ÀúÀå
    Excel Çü½ÄÀ¸·Î ÀúÀå
    JSON Çü½ÄÀ¸·Î ÀúÀå
    ¸¶¹«¸® ½Ç½À¹®Á¦
    ¸¶¹«¸® ½Ç½À¹®Á¦ Á¤´ä

    6Àå µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®
    6.1 ¸¶ÄÉÆÃ ¹× °í°´ ºÐ¼®
    6.2 ±ÝÀ¶ ¹× ¸®½ºÅ© °ü¸®
    6.3 ÀÇ·á ¹× ÇコÄɾî
    6.4 Á¦Á¶ ¹× ǰÁú°ü¸®
    6.5 °ø°ø Á¤Ã¥ ¹× »çȸ ¹®Á¦ ÇØ°á

    7Àå ÄɱÛ(kaggle) ½Ç½À
    7.1 ÄɱÛ(kaggle) °³¿ä
    ÄÉ±Û °³³ä
    ÄÉ±Û Æ¯Â¡
    ÄÉ±Û Áغñ
    7.2 ÄÉ±Û ½Ç½À
    ŸÀÌŸ´Ð »ýÁ¸ÀÚ ¿¹Ãø ¹®Á¦(Titanic - Machine Learning from Disaster)
    ÁÖÅà °¡°Ý ¿¹Ãø ¹®Á¦(House Prices - Advanced Regression Techniques)
    ½Å¿ëÄ«µå »ç±â ŽÁö ¹®Á¦(Credit Card Fraud Detection)

    8Àå °ø°øµ¥ÀÌÅÍ ½Ç½À
    8.1 °ø°øµ¥ÀÌÅÍ °³¿ä
    °ø°øµ¥ÀÌÅÍ °³³ä
    °ø°øµ¥ÀÌÅÍ Æ¯Â¡
    8.2 °ø°øµ¥ÀÌÅÍ ½Ç½À
    ´ë±â¿À¿° µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®
    ¼­¿ï½Ã ÀÚÀü°Å ´ë¿© µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®
    Áö¿ªº° Àα¸Åë°è µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®

    º°Ã¥ºÎ·Ï ÇÙ½É³ëÆ®
    ÇÙ½É Çʱâ³ëÆ®
    ÇÙ½É ¿ë¾î³ëÆ®

    ¹è¼Û ½Ã À¯ÀÇ»çÇ×

    - ¹Ýµð¾Ø·ç´Ï½º¿¡¼­ ±¸¸ÅÇϽеµ¼­´Â ¹°·ù ´ëÇà À§Å¹¾÷ü ¿õÁø ºÏ¼¾À» ÅëÇØ ¹è¼ÛµË´Ï´Ù.
     (¹è¼Û Æ÷Àå¿¡ "¿õÁø ºÏ¼¾"À¸·Î Ç¥±âµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.)

    - ±¸¸ÅÇÑ »óǰÀÇ Ç°Áú°ú ¹è¼Û °ü·Ã ¹®ÀÇ´Â ¹Ýµð¾Ø·ç´Ï½º·Î ¹®ÀÇ ¹Ù¶ø´Ï´Ù.

    - õÀçÁöº¯ ¹× Åùè»çÀÇ »çÁ¤¿¡ µû¶ó ¹è¼ÛÀÌ Áö¿¬µÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.

    - °áÁ¦(ÀÔ±Ý) ¿Ï·á ÈÄ ÃâÆÇ»ç ¹× À¯Åë»çÀÇ »çÁ¤À¸·Î ǰÀý ¶Ç´Â ÀýÆÇ µÇ¾î »óǰ ±¸ÀÔÀÌ ¾î·Á¿ï ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. (º°µµ ¾È³» ¿¹Á¤)

    - µµ¼­»ê°£Áö¿ªÀÇ °æ¿ì Ãß°¡ ¹è¼Ûºñ°¡ ¹ß»ýµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.

    ¹Ýǰ/±³È¯

    »óǰ ¼³¸í¿¡ ¹Ýǰ/ ±³È¯ °ü·ÃÇÑ ¾È³»°¡ ÀÖ´Â °æ¿ì ±× ³»¿ëÀ» ¿ì¼±À¸·Î ÇÕ´Ï´Ù. (¾÷ü »çÁ¤¿¡ µû¶ó ´Þ¶óÁú ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù)

    ¹Ýǰ/±³È¯

    ¹Ýǰ/±³È¯
    ¹Ýǰ/±³È¯ ¹æ¹ý Ȩ > °í°´¼¾ÅÍ > ÀÚÁÖã´ÂÁú¹® ¡°¹Ýǰ/±³È¯/ȯºÒ¡± ¾È³» Âü°í ¶Ç´Â 1:1»ó´ã°Ô½ÃÆÇ
    ¹Ýǰ/±³È¯ °¡´É ±â°£ ¹Ýǰ,±³È¯Àº ¹è¼Û¿Ï·á ÈÄ 7ÀÏ À̳», »óǰÀÇ °áÇÔ ¹× °è¾à³»¿ë°ú ´Ù¸¦ °æ¿ì ¹®Á¦¹ß°ß ÈÄ 30ÀÏ À̳»¿¡ ½Åû°¡´É
    ¹Ýǰ/±³È¯ ºñ¿ë º¯½É ȤÀº ±¸¸ÅÂø¿ÀÀÇ °æ¿ì¿¡¸¸ ¹Ý¼Û·á °í°´ ºÎ´ã(º°µµ ÁöÁ¤ Åùè»ç ¾øÀ½)
    ¹Ýǰ/±³È¯ ºÒ°¡ »çÀ¯
    • ¼ÒºñÀÚÀÇ Ã¥ÀÓ »çÀ¯·Î »óǰ µîÀÌ ¼Õ½Ç ¶Ç´Â ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì
    • ¼ÒºñÀÚÀÇ »ç¿ë, Æ÷Àå °³ºÀ¿¡ ÀÇÇØ »óǰ µîÀÇ °¡Ä¡°¡ ÇöÀúÈ÷ °¨¼ÒÇÑ °æ¿ì
    • º¹Á¦°¡ °¡´ÉÇÑ »óǰ µîÀÇ Æ÷ÀåÀ» ÈѼÕÇÑ °æ¿ì : ¿¹)¸¸È­Ã¥, ÀâÁö, È­º¸Áý µî
    • ½Ã°£ÀÇ °æ°ú¿¡ ÀÇÇØ ÀçÆÇ¸Å°¡ °ï¶õÇÑ Á¤µµ·Î °¡Ä¡°¡ ÇöÀúÈ÷ °¨¼ÒÇÑ °æ¿ì
    • ÀüÀÚ»ó°Å·¡µî¿¡¼­ÀÇ ¼ÒºñÀÚº¸È£¿¡ °üÇÑ ¹ý·üÀÌ Á¤ÇÏ´Â ¼ÒºñÀÚ Ã»¾àöȸ Á¦ÇÑ ³»¿ë¿¡ ÇØ´çµÇ´Â °æ¿ì
    • ÇØ¿ÜÁÖ¹® »óǰ(ÇØ¿Ü ¿ø¼­)ÀÇ °æ¿ì(ÆÄº»/ÈѼÕ/¿À¹ß¼Û »óǰÀ» Á¦¿Ü)
    ¼ÒºñÀÚ ÇÇÇØº¸»ó
    ȯºÒÁö¿¬¿¡ µû¸¥ ¹è»ó
    • »óǰÀÇ ºÒ·®¿¡ ÀÇÇÑ ¹Ýǰ, ±³È¯, A/S, ȯºÒ, ǰÁúº¸Áõ ¹× ÇÇÇØº¸»ó µî¿¡ °üÇÑ »çÇ×Àº
      ¼ÒºñÀÚ ºÐÀïÇØ°á ±âÁØ(°øÁ¤°Å·¡À§¿øÈ¸°í½Ã)¿¡ ÁØÇÏ¿© 󸮵Ê
    • ´ë±Ý ȯºÒ ¹× ȯºÒÁö¿¬¿¡ µû¸¥ ¹è»ó±Ý Áö±Þ Á¶°Ç, ÀýÂ÷ µîÀº ÀüÀÚ»ó°Å·¡ µî¿¡¼­ÀÇ
      ¼ÒºñÀÚ º¸È£¿¡ °üÇÑ ¹ý·ü¿¡ µû¶ó ó¸®ÇÔ
    ¹Ýǰ/±³È¯ ÁÖ¼Ò °æ±âµµ ÆÄÁֽà ¹®¹ß·Î 77, ¿õÁøºÏ¼¾(¹Ýµð¾Ø·ç´Ï½º)
    • ȸ»ç¸í : (ÁÖ)¼­¿ï¹®°í
    • ´ëÇ¥ÀÌ»ç : ±èÈ«±¸
    • °³ÀÎÁ¤º¸ º¸È£Ã¥ÀÓÀÚ : ±èÈ«±¸
    • E-mail : bandi_cs@bnl.co.kr
    • ¼ÒÀçÁö : (06168) ¼­¿ï °­³²±¸ »ï¼º·Î 96±æ 6
    • »ç¾÷ÀÚ µî·Ï¹øÈ£ : 120-81-02543
    • Åë½ÅÆÇ¸Å¾÷ ½Å°í¹øÈ£ : Á¦2023-¼­¿ï°­³²-03728È£
    • ¹°·ù¼¾ÅÍ : (10881) °æ±âµµ ÆÄÁֽà ¹®¹ß·Î 77 ¹Ýµð¾Ø·ç´Ï½º
    copyright (c) 2016 BANDI&LUNI'S All Rights Reserved