데이터는 현대 사회의 핵심 자원 중 하나입니다. 데이터를 수집하고 분석하여 비즈니스 인사이트를 도출하고, 이를 바탕으로 의사결정을 내리는 것이 중요합니다. 하지만 데이터는 그 자체로는 의미가 없으며, 적절한 전처리와 분석 과정을 거쳐야 비로소 유용한 정보로 활용할 수 있습니다
이 책을 통해 데이터 전처리와 분석에 대한 기초 지식을 습득하고, 이를 바탕으로 실제 데이터를 분석하는 능력을 키울 수 있습니다. 데이터 분석을 통해 비즈니스 문제를 해결하고, 새로운 기회를 창출하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

제1장 누락 데이터 처리
1. 누락 데이터 확인 | 6p
2. 누락 데이터 제거 | 16p
3. 누락 데이터 치환 | 20p

제2장 데이터 전처리
1. 중복 데이터 | 26p
2. 데이터 정렬 | 37p
3. 데이터 부분 선택 | 47p

제3장 데이터 표준화
1. 데이터 표준화 | 58p
2. 범주형 데이터 처리 | 74p


제4장 시계열 데이터 변환
1. 시계열 객체로 변환 | 82p
2. 시계열 데이터 활용 | 93p

제5장 텍스트 데이터
1. 자연어 처리 | 105p
2. 긍정 & 부정 예측 | 115p
3. 워드클라우드 | 119p

제6장 문장 데이터
1. 자연어 처리 기술 동향 및 전망 | 135p
2. 로이터 뉴스 카테고리 분류 | 143p
3. 영화 리뷰 분류 | 150p

제7장 이미지 데이터
1. 이미지 데이터 전처리 | 155p
2. 이미지 데이터와 딥러닝 | 162p
3. 컨볼루션 신경망(CNN)으로 이미지 인식 | 167p

제8장 가상 이미지 데이터
1. 가상 이미지 데이터 | 178p
2. 가상 이미지의 생성과 판별 : 적대적 신경망 | 188p
3. 이미지 특징 추출 : 오토 인코더 | 192p

제9장 음성 데이터
1. 음성 데이터 동향 | 199p
2. 음성 데이터 다루기 | 202p

제10장 처리 데이터 저장
1. 파일 읽고 쓰기 | 211p
2. CSV 파일 처리 | 222p
3. 이미지 파일 저장 | 228p

제11장 데이터 품질관리 이해
1. 데이터 품질관리 이해 | 235p
2. 품질관리 개요 | 239p

제12장 데이터 시각화
1. 데이터 시각화 | 246p
2. 다양한 그래프 그리기 | 249p