400제 plus로 파이썬 활용 능력 키우기! 핵심 문법을 배우고 400여 개의 예제를 하나하나 만들어 가다 보면 파이썬을 마음대로 활용할 수 있도록 구성하였습니다! 1 챕터 시작 전, 맛보기 예제로 워밍업 맛보기 예제를 일단 따라하다 보면 이 챕터에서 배울 핵심 내용을 미리 익힐 수 있습니다. 2 상세한 소스 코드 설명으로 쉽게 이해하기 실습 예제을 따라한 후 자세한 소스 코드 해설을 보면서 쉽게 이해할 수 있습니다. 3 이론 문제와 실습 문제로 실력 점검하기 챕터 마지막의 연습문제를 풀면서 배운 내용을 점검할 수 있습니다. 4 미니 프로젝트로 실전 감각 키우기 마지막 챕터의 미니 프로젝트를 만들면서 배운 내용을 총정리합니다.

Chapter1 파이썬 시작하기 1 파이썬 개요 파이썬이란? 파이썬으로 할 수 있는 것들 파이썬을 공부하기 전에 알면 좋은 기술 2 파이썬 설치 파이썬 설치 프로그램 다운로드 파이썬 설치하기 파이썬 설치 확인 및 실행 테스트 시스템 path 환경변수에서 설치 경로 확인하기 3 파이썬 편집기 설치 파이썬 편집기 사용 파이썬 내장 IDLE 편집기 실행하기 4 파이썬에서 데이터 입출력 파이썬 주석문 파이썬 문자열 출력 Chapter2 데이터와 변수 [맛보기 예제_일단 따라해 보세요!] 1 데이터(자료) 상수란? 상수 선언하기 상수 사용 방법 변수와 상수 구분하기 2 변수 변수란? 변수의 선언 규칙 변수 선언하기 변수에 데이터 저장하기 외부에서 데이터 입력받기 입력받은 데이터 형 변환하기 변수의 데이터 타입 확인하기 [연습문제] Chapter3 자료형 [맛보기 예제_일단 따라해 보세요!] 1 파이썬의 자료형 파이썬 자료형의 종류 2 수치형 수치형 자료형 진법(2진수, 8진수, 16진수 표시) 수치형 연산 3 문자형 자료 문자열 연산 문자열 슬라이싱 문자열 조합 문자열 format 함수 여러 행 문자열과 format() 함수 형식 지정 문자 특수문자 기호 4 논리형과 참조형 데이터 논리형 참조형 [연습문제] Chapter4 연산자와 if조건문 [맛보기 예제_일단 따라해 보세요!] 1 연산자 산술 연산자 비교 연산자 대입 연산자 복합 대입 연산자 논리 연산자 삼항 연산자 단항 연산자 연산자 우선순위 연산자 결합 방식 2 if조건문 if문 if ~ else문 다중 if문 중첩 if문 if문을 while 반복문으로 바꾸기 if문과 in 연산자 if ~ else문 응용 [연습문제] Chapter 5 자료 구조와 반복문 [맛보기 예제_일단 따라해 보세요!] 1 파이썬 자료 구조 2 리스트 자료 구조 리스트의 선언 및 초기화 리스트 자료 구조의 인덱싱과 슬라이싱 리스트 요소의 타입 리스트 연결하기 리스트 요소 정렬 리스트의 특정 요소 제거 3 튜플 자료 구조 4 딕셔너리 자료 딕셔너리 자료 구조의 선언 및 사용 딕셔너리 요소 접근 딕셔너리와 리스트의 혼용 딕셔너리의 key와 value 5 셋 자료 구조 셋 구조의 다양한 메소드 6 자료 구조와 반복문 활용 for문의 구조와 사용법 자료 구조와 for 반복문 for 반복문에서 enumerate() 함수 사용 7 간단한 전화번호부 구현 [연습문제] Chapter 6 함수와 람다식 [맛보기 예제_일단 따라해 보세요!] 1 함수 함수란? 사용자 정의 함수 2 함수의 정의 함수 정의 및 호출 3 함수의 재실행 4 인수와 매개변수 함수의 매개변수 여러 개의 매개변수 5 함수 return문 이해하기 매개변수와 return이 있는 함수 새 딕셔너리를 만드는 함수 함수에 매개변수 없이 return만 사용 리스트를 반환하는 함수 6 함수에 여러 인수 전달 가변 매개변수 가변 매개변수와 리스트 결과 반환 여러 인수를 딕셔너리 가변 인수로 전달받기 리스트에 포함된 내부 리스트에서 index 찾기 7 키워드 인수 호출 8 전역변수와 지역변수 9 디폴트 매개변수 함수의 결과 값 여러 개 전달 10 콜백함수 하나의 함수를 여러 변수가 참조하기 함수의 인수로 다른 함수 사용하기 함수의 예외 처리를 if문 대신 try문으로 변경 11 리스트에 함수 담기 12 함수로 람보 기능 구현 예제 13 재귀호출 예제 14 아무일도 하지 않는 블록 15 람다 표현식 람다 함수와 일반 함수의 비교 람다 함수를 삼항 연산자와 함께 사용하기 람다 함수로 리스트 요소 분석하기 람다 함수를 리스트에 저장하기 리스트에 담겨 있는 익명 함수에 인수 전달 16 주소록 예제 [연습문제] Chapter 7 클래스와 객체 [맛보기 예제_일단 따라해 보세요!] 1 객체 객체의 필요성 딕셔너리의 요소에서 외

저자 : 김범준 저자 : 김범준 - 공학석사(건국대학교) - 강의 경력 - 한국소프트웨어인재개발원 전임강사 한국ICT기술협회 전임강사 쌍용교육센터 전임강사 비트캠프 AI 아카데미 전임강사 강남아이티아카데미학원 전임강사 KTds 아카데미 실무자 강의 KOSTA NCS 전문위원 및 강의 외 -실무 경력- LG전자 모바일 사업부 UI 개발 건국대학교 정보통신처 전문직 프로그래머 한국지식인재원 소프트웨어 컨설턴트 - 저서 - 『자바스크립트+jQuery+Node.js』(제이펍)

★ 데이터 분석을 잘하려면 자료구조와 프로그래밍의 기본을 잘 알아야 합니다. 데이터 분석에 능숙하고 싶습니까? 그렇다면 자료구조를 먼저 탄탄히 익혀야 합니다. 데이터 분석 과정은 데이터를 다양한 형태로 바꾸며 진행되기 때문입니다. 그래서 이 책은 먼저 자료구조를 탄탄히 익히고 나서 R 프로그래밍, 데이터 수집, 전처리, 기술통계 분석, 시각화를 설명합니다. 엑셀 파일, 텍스트 파일, RDS 파일, RDA 파일 입출력을 배웁니다. 데이터의 분포와 시간에 따른 변화 및 상관관계 등 데이터 분석 과정에 유용한 5가지 시각화 그래프(히스토그램, 상자 수염 그림, 막대, 선, 산점도)를 소개합니다. 국토교통부 ‘아파트 매매가격 데이터’와 한국 감정원 ‘K-APT 아파트단지’ 정보 4천 여건을 직접 수집해 활용합니다. 17년간 데이터 분석가로서, 3년간 강사로서 활동하며 깨달은 ’고급 분석가로 가기 전에 이 정도는 알아야 하는 내용’을 충실히 담았습니다. 데이터 분석가를 꿈꾸는 대학생과 취업 준비생은 물론 데이터 분석가로 직무 전환을 바라는 직장인이 한 권으로 R 입문과 데이터 분석 전반을 체험하고 익힐 수 있도록 구성했습니다. [숫자로 보는 책의 특징] _0 아무것도 몰라도 OK R을 몰라도 됩니다. R 입문과 데이터 분석 입문 과정 모두를 알려줍니다. _3 단계로 익히는 R 데이터 분석 1단계에서 R 자료구조, 2단계에서 프로그래밍, 3단계에서 데이터 분석(수집, 전처리, 기술 통계, 시각화)을 차례대로 배웁니다. _3가지 OS별 개발 환경 구축 윈도우, 맥OS, 리눅스 개발 환경 구성 방법을 모두 제시합니다. _4가지 데이터 입출력 형식 엑셀 파일, 텍스트 파일, RDS 파일, RDA 파일 입출력을 배웁니다. 이 4가지 형식으로 입출력을 자유자재로 할 줄 알면 데이터 관리가 훨씬 수월해집니다. _5가지 데이터 시각화 그래프 학습 데이터의 분포와 시간에 따른 변화 및 상관관계 등 데이터 분석 과정에 유용한 5가지 시각화 그래프(히스토그램, 상자 수염 그림, 막대, 선, 산점도)를 소개합니다. _4000여건 아파트 매매 데이터 국토교통부 ‘아파트 매매가격 데이터’와 한국 감정원 ‘K-APT 아파트단지’ 정보 4천 여건을 직접 수집해 활용합니다. [대상 독자] - R 데이터 분석 입문자 - 데이터를 다루는 업무 관련 취업 희망자 - 데이터 분석 업무에 R을 적용하고 싶은 직장인 [저자와 4문 4답] R과 데이터 분석 초보자에게 전하고 싶은 말씀이 있으신가요? 아주 당연한 얘기지만 ‘세상에 공짜는 없다’라는 말씀을 드리고 싶습니다. R과 파이썬으로 데이터 분석 강의를 판매하는 일부 기관이나 업체에서 ‘R과 파이썬 데이터 분석은 쉽다’라는 허위 광고를 수 년째 하고 있습니다. 프로그래밍도 모르고 데이터 분석도 모르는 입문자에게 자칫 불필요한 오해를 심어주고 있습니다. R과 파이썬 데이터 분석은 절대로 쉽지 않습니다. 새로운 언어를 배워야 하기 때문에 익숙해지려면 수개월에서 수년이 걸립니다. 그러다 보니 프로그래밍과 데이터 분석에 도전했다가 내 길이 아닌가 싶어서 금세 포기하는 분이 많습니다. 프로그래밍과 데이터 분석을 꾸준하게 학습할 수 있도록 스스로 동기부여하고 환경을 조성해야 합니다. 가장 좋은 방법은 학습자 본인이 가장 좋아하는 분야를 찾고, 그 분야의 데이터를 분석해보는 겁니다. 예를 들어 야구를 좋아하는 사람은 야구 데이터를 분석하고, 영화를 좋아하는 사람은 영화 데이터를 분석하는 겁니다. 최근 주식 거래 붐이 일고 있으므로 주식 데이터를 분석하여 돈을 벌 수 있는 투자 전략을 수립하고, 자동매매 프로그래밍에 도전하는 것도 아주 좋은 동기부여가 될 것이라고 생각합니다. R이 얼마나 많이 사용되는 거죠? R은 프로그래밍 언어 랭킹에서 2020년에 8위 2021년 8월에 14위를 차지했습니다 (tiobe.com). R은 통계학자가 통계 분석을 위해 만든 언어이므로 통계 분석에 사용합니다. 파이썬과 함께 데이터 분석 핵심 언어로 사용되고 있습니다. R이 데이터 분석에 많이 사용되는 이유가 있나요? R은 통계학자가 통계 분석을 목적으로 만든 프로그래밍 언어입니다. 그래서 통계 분석에 특화되어 있습니다. 아울러 데이터 전처리에 유용한 dplyr 패키지와 데이터 시각화에 강점을 갖는 ggplot2 패키지가 있다는 장점이 있습니다. 그리고 웹 크롤링이라든가 Shiny1를 활용해 대시보드 개발도 가능합니다. 엑셀, R, 파이썬 데이터 분석의 장단점이 궁금합니다. 엑셀은 사용자 친화적인 프로그램이라서 많은 직장인이 데이터 분석에 사용합니다. 그런데 엑셀은 셀마다 함수를 생성하는 방식으로 처리해야 하므로 대용량 데이터를 다루기에 한계가 있습니다. 고급 통계 분석도 사용하기 어렵습니다. 하지만 R과 파이썬으로 엑셀의 한계를 해결할 수 있습니다. 고급 통계 분석은 물론 머신러닝과 딥러닝, 텍