이 책은 파이썬과 노트북 기반으로 SAS Viya를 경험하기 위한 입문서이다. SAS를 오랜 시간 동안 실무에서 사용하고 프로젝트를 진행했던 사용자, SAS를 접해보지는 않았지만 파이썬 등의 오픈소스를 잘 이용하여 프로젝트를 진행했던 사용자 등 다양한 사용자들이 SAS Viya를 경험해보고 싶어 한다. 이 책은 이러한 사용자들이 머신러닝과 딥러닝 프로젝트에서 가장 잘 알려진 파이썬 언어와 주피터 노트북 편집기를 이용하여 SAS Viya를 경험해볼 수 있는 기회를 제공한다.

1984년 서울대 계산통계학과에 입학해 학사를 취득하고 동 대학원 통계학과에서 석사 및 박사 학위를 취득했다. 1993년, 국내 SAS에서 첫 직장 생활을 했으며 이때부터 데이터 분석 관련 컨설팅 작업을 수행했다. 1995년 유니컨설팅 회사를 창립해, 주로 제조 분야에서 데이터 분석 컨설팅 및 관련 통계 패키지를 개발했다. 1997년 유니보스를 창립해 금융 분야 데이터 분석 컨설팅 및 CRM 관련 패키지를 개발했으며, 2004년에 ㈜배닌을 창립해 오픈소스 기반의 머신 러닝 및 딥러닝 프로젝트를 수행하고 있다.

1. 파이썬 언어 이해

1.1 개요
1.2 기본 데이터 형
1.3 컨테이너 형
1.4 식별자의 표기
1.5 값의 할당
1.6 형 변환
1.7 순서열 컨테이너 색인
1.8 논리 연산자
1.9 문장 구성
1.10 모듈
1.11 조건 문장
1.12 수학 연산과 함수
1.13 조건반복 문장
1.14 컨테이너 데이터 유형 일반 연산
1.15 리스트 연산
1.16 사전 연산
1.17 집합(set) 연산
1.18 문자열 연산
1.19 함수 정의
1.20 포맷 구성하기
1.21 참고문헌

2. 넘파이 이해

2.1 개요
2.2 배열 생성
2.3 배열 연산
2.4 배열 원소
2.5 다차원 배열
2.6 배열 생성자
2.7 배열 조각내기
2.8 팬시 색인화
2.9 모양 변경
2.10 배열 쌓기
2.11 배열 축과 계산
2.12 배열 방송
2.13. 참고문헌

3. 판다스 이해

3.1 개요
3.2 데이터프레임 연산자
3.3 데이터프레임 생성
3.4 색인 정렬
3.5 분할-적용-결합
3.6 결측값 처리
3.7 모양 변경
3.8 데이터 결합
3.9 참고문헌

4. 맷플롯립 패키지 이해

4.1 개요
4.2 그래프 준비
4.3 그래프 생성
4.4 그래프 수정
4.5 그래프 저장
4.6. 참고문헌

5. SWAT 패키지

5.1 SAS Viya에 대한 이해
5.2 시작하기
5.2. 카스 테이블
5.3 색인과 데이터 선택
5.4 분할-적용-결합
5.5 참고문헌

6. 머신러닝

6.1 머신러닝과 운영 통합
6.2 [HMEQ] 데이터
6.3 데이터 전처리
6.4 모델 학습
6.5 비지도 모델 학습
6.6 참고문헌

7. DLPy 패키지

7.1 개요
7.2 합성곱 신경망
7.3 참고문헌