현대 사회는 데이터가 중심이 되는 디지털 시대입니다. 기업들은 경쟁력을 높이기 위해 대량의 데이터를 수집하고 분석하여 비즈니스 전략을 수립하고 의사결정을 내리고 있습니다. 이러한 데이터 분석은 기업의 성장과 발전에 매우 중요한 역할을 합니다.
이 책은 데이터 분석을 처음 접하는 초보자부터 중급 이상의 전문가까지 모두에게 유용한 내용을 담고 있습니다. 인공지능과 빅데이터를 활용한 데이터 분석을 통해 기업의 경쟁력을 높이고, 비즈니스 성과를 극대화하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

제1장 인공지능과 빅데이터
■ 인공지능과 빅데이터의 관계 | 6p
■ 인공지능의 개념 | 11p

제2장 머신러닝 학습 방법
■ 머신러닝의 개념 | 14p
■ 머신러닝의 학습 방법 | 20p

제3장 딥러닝 학습 방법
■ 딥러닝의 개념 | 26p
■ 인공신경망의 원리 | 36p

제4장 빅데이터의 이해
■ 빅데이터 개념 및 특징 | 42p
■ 빅데이터 역할 및 활용 전략 | 50p

제5장 데이터 분석을 위한 데이터의 수집 및 가공
■ 데이터 분석의 대상 및 유형 | 56p
■ 데이터 수집 및 가공 방법 | 67p

제6장 데이터 분석을 위한 파이썬 기초
■ 데이터 분석을 위한 파이썬 및 환경 | 76p
■ 파이썬 기초 | 85p

제7장 데이터 분석을 위한 파이썬 핵심
■ 파이썬 제어문 | 95p
■ 반복문과 기타 제어문 | 99p

제8장 데이터 분석을 위한 핵심 기능
■ 컬렉션 자료형 | 109p
■ 함수와 사용자 정의 함수의 활용 | 115p

제9장 데이터 수집
■ 파일 입출력 | 120p
■ 웹 크롤링 | 133p

제10장 데이터 분석을 위한 넘파이
■ 넘파이에 대한 이해 | 146p
■ 넘파이 활용 | 155p

제11장 데이터 분석을 위한 판다스
■ 판다스 개념 | 165p
■ 판다스 활용 | 169p

제12장 데이터 시각화
■ 데이터 시각화 개념 | 187p
■ 데이터 시각화 라이브러리 활용 | 200p

제13장 데이터 전처리
■ 데이터 전처리 개념 | 209p
■ 데이터 전처리 활용 | 221p

제14장 빅데이터 상관관계 분석
■ 상관관계 분석의 개념 | 239p
■ 상관관계 분석의 활용 | 248p

제15장 빅데이터 선형회귀 분석
■ 선형회귀 분석의 개념 | 254p
■ 선형회귀 분석의 활용 | 266p

제16장 인공지능 분석
■ 인공지능과 분류 | 276p
■ 인공지능과 예측 | 293p