오픈 소프트웨어인 파이썬은 기계학습, 인공지능, 빅데이터 분야에서 대량의 데이터를 쉽게 처리할 수 있는 프로그래밍 언어로서, 세계에서 가장 많이 사용되고 있는 프로그래밍 언어 중 하나이다. 이 교재는 통계학/데이터과학의 지식을 파이썬을 이용해 배우고 활용하기 위한 길잡이가 될 수 있도록 파이썬의 기본적인 개념과 문법, 그리고 파이썬을 이용해 실제 통계적 분석을 수행하는 데 필요한 지식을 두루 다룬다.

제1장 파이썬 소개 및 환경 설정
1.1 파이썬 소개
1.2 파이썬의 특징
1.3 파이썬을 시작하는 방법

제2장 컴퓨팅 사고
2.1 프로그래밍의 기본 원리
2.2 컴퓨팅 사고
2.3 프로그램의 구조

제3장 변수와 print문
3.1 변수
3.2 기초적인 변수의 종류
3.3 할당
3.4 출력

제4장 다양한 자료형
4.1 리스트
4.2 튜플
4 .3 집합
4.4 딕셔너리

제5장 기초 프로그래밍: 조건문과 반복문
5.1 조건문
5.2 반복문

제6장 함수 정의와 호출
6.1 함수 정의와 호출
6.2 파이썬에서의 함수 정의
6.3 파이썬에서의 함수 호출
6.4 파이썬의 독특한 함수 사용
6.5 람다 구문

제7장 클래스와 모듈
7.1 클래스는 왜 필요한가
7.2 클래스 만들기
7.3 객체 생성
7.4 클래스 상속
7.5 모듈

제8장 파일 입출력하기
8.1 파일
8.2 파일의 경로
8.3 파이썬으로 파일 다루기
8.4 Pandas로 파일 다루기

제9장 데이터 저장 및 조작
9.1 Pandas
9.2 DataFrame

제10장 통계 라이브러리
10.1 파이썬 통계 라이브러리
10.2 SciPy와 Statsmodels

제11장 데이터 시각화
11.1 데이터셋 준비
11.2 막대그래프
11.3 히스토그램
11.4 상자 그림
11.5 바이올린 그림
11.6 산점도
11.7 모자이크 그림

제12장 실전 예제
12.1 데이터과학 프로젝트
12.2 서울시 유동인구 데이터 분석 프로젝트
12.3 마치며