1장. 데이터 프로그래밍 -데이터 처리의 이해 -데이터의 수집과 읽어오기 -데이터 정리 -데이터 형성 및 구조화 -데이터 저장 -데이터 처리 도구 -파이썬 -R -요약
2장. 파이썬 프로그래밍 소개 -외부 리소스 -이번 장 살펴보기 -설치 요구 사항 -다른 학습 리소스 -파이썬 2와 파이썬 3의 차이점 -파이썬에서 프로그램 실행 -텍스트 편집기를 사용해 프로그램 작성 및 관리 -터미널을 사용해 프로그램 실행 -동작하지 않면 어떻게 해야 할까? -데이터 유형, 변수, 파이썬 셸 -숫자: 정수와 실수 -문자열 -부울 데이터 형식 -print 함수 -변수 -배열(파이썬에서의 리스트) -사전 -복합문 -복합문 문법과 들여쓰기 수준 -for문과 이터러블 -if문 -함수 -프로그램에서 주석 달기 -프로그래머 리소스 -공식 문서 -온라인 포럼과 메일링 리스트 -요약
3장. 데이터 입력, 탐색, 수정: 1부 -외부 리소스 -이번 장 살펴보기 -설치 요구 사항 -데이터 -파일시스템 설정 -기본 데이터 처리 작업 흐름 소개 -JSON 파일 형식 소개 -파이썬의 파일 I/O를 이용한 파일 열기와 닫기 -open 함수와 파일 객체 -파일 구조: 데이터 저장을 위한 좋은 방법 -파일 열기 -파일 내용 읽기 -파이썬 모듈 -json 모듈을 이용한 JSON 파일 파싱 -데이터 파일의 내용 탐색 -데이터의 주요 내용 추출 -데이터상의 모든 변수 출력 -데이터셋 수정 -원본 데이터셋에서 데이터 변수 추출 -수정된 데이터를 새 파일에 기록 -터미널에서 입출력 파일명 지정 -터미널에서 파일명 지정 -요약
4장. 데이터 입력, 탐색, 수정: 2부 -이번 장 살펴보기 -파일시스템 설정 -데이터 -pandas 설치 -CSV 형식 이해 -csv 모듈 소개 -CSV 데이터를 읽고 처리하기 위해 csv 모듈 사용 -CSV 데이터 기록을 위한 csv 모듈 사용 -데이터를 읽고 처리하기 위해 pandas 모듈 사용 -2011년 총 도로 길이 다시 계산 -비표준 CSV 인코딩과 다이얼렉트 처리 -XML 이해 -XML과 JSON 비교 -XML 데이터 파싱을 위한 xmletreeElementTree 모듈 사용 -Xpath -요약
5장. 텍스트 데이터 처리: 정규 표현식 소개 -이번 장 살펴보기 -데이터 -파일 구조 설정 -패턴 인식의 필요성 -정규 표현식 소개 -정규 표현식 작성 -특수 문자 -공백 문자 탐색 -시작 문자 탐색 -종료 문자 탐색 -문자 또는 숫자의 범위 탐색 -여러 패턴의 탐색 -하나의 문자가 아닌 문자열 시퀀스 탐색 -패턴 결합 -문자열로부터 패턴 추출 -정규 표현식의 split() 함수 -파이썬 정규 표현식 문서 -패턴 탐색 -패턴 정량화 -도로명 주소를 탐색하는 정규 표현식 작성 -탐색 횟수 측정 -탐색 정확도 검증 -패턴 추출 -출력 결과 파일 저장 -요약
6장. 수치 데이터 정리: R과 RStudio 소개 -이번 장 살펴보기 -데이터 -디렉터리 구조 -R과 Rstudio 설치 -R과 RStudio 소개 -RStudio 연습 -R 명령어 실행 -작업 디렉터리 지정 -데이터 불러오기 -R 데이터프레임 -R 벡터 -R 데이터프레임 인덱싱 -R을 활용한 2001년 데이터 분석 -기본적인 이상치 탐지 및 제거 -NA 값 처리 -결측치 제거 -결측치를 상수로 대체 -결측치 대체 -변수명과 내용 -요약
7장. dplyr을 이용한 데이터 처리 간소화 -이번 장 살펴보기 -데이터 -파일시스템 구성 -dplyr 및 tibble 패키지 설치 -dplyr 소개 -dplyr 시작하기 -명령어 체인 사용 -데이터프레임의 행 필터링 -항목별로 데이터 요약하기 -dplyr을 이용한 코드 재작성 -요약
8장. 웹에서 데이터 수집하기 -이번 장 살펴보기 -파일시스템 설정 -requests 모듈 설치 -인터넷 연결 -API 소개 -API를 통해 파이썬으로 데이터 추출하기 -결과 필터링을 위한 URL 파라미터 사용 -요약
9장. 대용량 데이터 처리 -이번 장 살펴보기 -시스템 요구 사항 -데이터 -파일시스템 설정 -MongoDB 설치 -시간 계획 -정리 -컴퓨터 메모리 이해 -데이터베이스 이해 -MongoDB 소개 -파이썬에서 MongoDB 사용하기 -요약
[이 책에서 다루는 내용]
- 파이썬과 R로 CSV를 읽어 데이터의 통계량 출력하기 - 데이터 형식과 API를 활용한 데이터 추출에 필요한 프로그래밍 구조 학습 - 데이터 정리 과정에 필요한 정규 표현식의 효과적인 사용 - 수치 데이터 분석에 필요한 도구와 패키지 탐색 - 더 나은 데이터 구조 제어 방법 탐색 - 프로그래밍 방식을 통한 데이터의 읽기, 검사, 수정, 형태 변경 - 데이터셋을 불러오고 정제하고 출력하는 프로그램 작성
[이 책의 대상 독자]
데이터를 분석해보고 싶은 데이터 과학자, 데이터 분석가, 통계학자에게 유용한 책이다. R과 파이썬을 모두 다루기 때문에 큰 도움이 될 것이다
[이 책의 구성]
1장. '데이터 프로그래밍'에서는 데이터 처리 방법을 논의하고 이 책에서 다루는 내용을 개괄한다.
섹션 1. 데이터를 다루는 일반적인 프로그래밍 방법 2장. '파이썬 프로그래밍 소개'에서는 이 책에서 가장 많이 사용하는 프로그래밍 언어인 파이썬을 소개한다. 3장. '데이터 입력, 탐색, 수정: 1부'에서는 데이터를 처리하는 방법과 JSON 데이터 형식을 소개한다. 4장. '데이터 입력, 탐색, 수정: 2부'에서는 CSV와 XML 데이터 형식을 다룬다. 5장. '텍스트 데이터 처리: 정규 표현식 소개'에서는 정규 표현식을 이용해 주소로부터 도로명을 추출해본다.
섹션 2: 정형 데이터 처리 6장. '수치 데이터 정리: R과 RStudio 소개'에서는 R을 소개하고 RStudio를 이용해 수치 데이터를 정리하는 방법을 소개한다. 7장. 'dplyr을 이용한 데이터 처리 간소화'에서는 데이터를 강력하면서도 간단하게 다룰 수 있는 R의 dplyr 패키지를 소개한다.
섹션 3: 고급 데이터 입출력 방법 8장. '웹에서 데이터 수집하기'에서는 파이썬 API를 이용해 웹에서 데이터를 추출하는 방법을 다룬다. 9장. '대용량 데이터 처리'에서는 대용량 데이터 처리 시 발생할 수 있는 문제점을 논의하고 MongoDB를 이용해 대용량 데이터를 처리해본다.
총 
멀티플라이어
