소개

데이터 사이언스는 데이터를 수집, 처리, 분석하여 가치 있는 인사이트를 도출하는 분야입니다. 파이썬은 풍부한 라이브러리 생태계로 데이터 사이언스에 가장 적합한 언어입니다.

목차

1장: 데이터 사이언스 개요

• 데이터 사이언스란?
• 데이터 사이언스 프로세스
• 필수 라이브러리 소개 (NumPy, Pandas, Matplotlib)
• 개발 환경 설정

2장: NumPy 기초

• 배열(Array) 생성
• 배열 인덱싱과 슬라이싱
• 배열 연산
• 브로드캐스팅
• 선형대수 연산

3장: Pandas 데이터 처리

• Series와 DataFrame
• 데이터 로딩 (CSV, Excel, JSON)
• 데이터 선택과 필터링
• 결측치 처리
• 데이터 변환과 정제

4장: 데이터 시각화

• Matplotlib 기초
• 다양한 차트 유형 (선, 막대, 산점도, 히스토그램)
• Seaborn을 이용한 통계 시각화
• Plotly 인터랙티브 시각화

5장: 탐색적 데이터 분석 (EDA)

• 기술 통계량
• 분포 분석
• 상관관계 분석
• 이상치 탐지
• 피처 엔지니어링

6장: 웹 크롤링과 데이터 수집

• requests와 BeautifulSoup
• Selenium을 이용한 동적 크롤링
• API를 통한 데이터 수집
• 데이터 저장 및 관리

7장: 통계 분석

• 기술 통계
• 추론 통계
• 가설 검정
• 회귀 분석
• 분산 분석 (ANOVA)

8장: 실전 프로젝트

• 공공데이터 분석
• 소셜 미디어 데이터 분석
• 시계열 데이터 분석
• 보고서 작성

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