2019년도 한해를 마무리해 가는 즈음에서 머릿속에 문득 기념이 될 수 있을만한 무언가를 해야겠다는 생각을 시작으로, 컴퓨터공학 전공자가 아닌 비전공자로서, 비전공자들이 파이썬을 통해서 컴퓨터 프로그래밍의 기본적인 내용을 쉽게 익힌 후, 기초적인 프로그래밍 수준에서 한걸음 더 내디딜 수 있는 디딤돌이 될만한 내용을 담으면 좋겠다는 마음으로, 비전공자나 데이터분석에 관심을 갖고 있는 분들에게 참고가 될 수 있는 파이썬 책을 집필하기 시작했다.

그렇게 집필을 하면서 친하게 지내던 다른 학교 교수와 몇몇 지인분들에게 방향성을 물어보기도 하면서 나름대로 비전공자의 입장에서 하나씩 채워가는 중에, 집필하는 것을 중간에 그만두어야 할 것 같고 더 이상 경주할 수 없을 것 같은 인생의 쓰디쓴 경험을 하게 되었다.

2020년 2월 21일은 저자에게 몹시도 힘든 하루였다. 동생은 위를 모두 잘라내야만 하는 큰 수술대로 올라갔고, 어린아이 시절 수술 후 고통 속에 신음하는 모습을 옆에서 눈물 흘리며 지켜봐야 했던 과거의 아버지 모습과 교차되면서, 긴 수술 시간 동안 초조한 마음으로 그저 수술이 잘 되기만을 기도하는 마음으로 기다려야 했고, 수술 후에는 진통제로도 견디기 힘든 큰 고통을 온전히 감내하고 있는 동생과 그 가족을 다시 눈물로만 지켜볼 수 밖에 없던 날이었다.

그리고 그 밤에는 내 인생의 깊은 골짜기를 지내온 삶의 비밀스러움을 얘기할 수 있었던 참 좋은 친구라고 생각했던 한 친구의 자신의 쾌락에 취해 철저히 기만한 것도 모자라서, 진솔하지 않고 그저 추잡한 변명을 늘어놓는 실망스러운 모습에 역겨움까지 느끼면서 한 친구를 잃어버리던 날이기도 했다. 그 밤에 동생으로 인한 슬픔, 친구로 인한 실망감과 배신감이 복합적으로 쓰나미처럼 몰려와서 한 순간도 눈을 감고 있을 수 없을 정도로 심한 마음의 고통가운데 신음하다가 아침을 맞이하고, 그 후로도 며칠을 더 잠들 수 없는 깊은 상심의 날들로 보내기도 하였다.
또 이날부터 코로나 바이러스가 대구 31번 환자의 거짓된 진술로 이단 신천지 교원들을 중심으로 확산되면서 전국적으로 힘들고 어려운 상황을 맞이하게 됐을 뿐만 아니라 국가적으로도 고통의 시간들을 경험하기 시작하였다.

어느덧 그런 고통의 시련 가운데에서도, 시간은 수술 후 고통으로부터 동생의 회복을 조금씩 허락하였고, 내 삶의 문제와 상처도 어느 정도 극복할 수 있도록 해주었다. 국가적으로도 가파르게 치솟던 코로나 바이러스 확산 추이를 정부와 여러 의료기관과 의료진의 끝없는 헌신, 그리고 여러 모양의 자원봉사와 지원 등으로 세계 어떤 나라에서도 볼 수 없었던 차분함과 대응을 통해서 전염병 사태를 평온하고 빠르게 안정화 시키는 멋진 대한민국을 2002년 6월 이후 다시 한번 경험하였다.

그러면서 중단되었던 교재집필을 재개하게 되었고, 처음 집필을 시작하던 때에 국내 암환자에 대한 공공데이터를 이용해서 의료데이터분석에 파이썬을 이용할 수 있도록 방향성을 설정했던 부분을, 코로나 바이러스에 대한 여러 측면에서의 데이터 분석을 포함시키는 것으로 전환하게 되었다. 그리고, 좀더 실무적인 관점에서 필요한 정보를 생성할 수 있는 데이터분석 기법을 포함시키는 편이 낫겠다는 생각으로 바뀌었고, 부족하지만 책의 후반부 한 장을 할애해서 2020년 1월20일부터 4월 30일까지의 데이터를 이용해서 코로나 바이러스에 대한 간단하지만 다각적인 측면에서 접근한 데이터분석 내용을 담도록 구성하였다.

책의 전반부는 비전공자의 입장에서 비전공자를 위한 파이썬 프로그래밍의 기초적인 내용으로 구성되어 있다. 프로그래밍에 익숙하거나 파이썬 경험이 있는 독자들은 곧바로 책의 후반부를 공부하는 것을 추천한다. 책의 전반부에서는 저자가 처음 컴퓨터 프로그래밍이라는 것을 배울 때 가장 어려워했던 변수와 메모리 관계, 특성에 대해서 상세하게 설명하면서 비전공자들이 쉽게 프로그래밍에 입문할 수 있도록 하였다. 대부분의 프로그래밍 교재와 다를바 없이, 파이썬으로 프로그램을 작성할 수 있도록 개발환경을 설치하는 과정과 사용 가능한 프로그래밍 툴에 대해서도 빠지지 않고 최대한 상세한 설명과 충분한 그림을 삽입하였다. 또한, 전반부의 뒷부분은 데이터 분석에 필요한 파이썬 프로그램 위주로 구성해서 앞부분의 기초 프로그래밍 지식을 바탕으로 본격적인 데이터 분석을 위한 토대를 마련할 수 있도록 구성하였다.

책의 후반부는 데이터분석시 필요한 다양한 가시화 방법을 위한 라이브러리 사용법에 중점을 두면서 여러 데이터 작업과 그래프 출력, 지도 상에 표현 가능한 기법들을 짧은 예제를 이용해서 가능하면 쉽게 이해할 수 있도록 예제 코드와 실행 결과를 포함시켰다. 그리고, 책의 마지막 장에서 코로나 바이러스에 대한 기본적인 데이터 분석을 소개하고, 앞에서 소개했던 여러 데이터 가공 기법과 가시화 방법을 이용하고, 추가적으로 좀더 직관적으로 활용할 수 있는 몇 가지 기술적인 방법을 함께 소개하면서 비전공자들에게 있어서 충분한 기술적인 예제 코드와 가시화 결과를 포함시켜서 의료데이터 분석 실무에 대한 기초적 내용을 다질 수 있도록 하였다.

다른 많은 화려하고 잘 구성된 책들과는 사뭇 다른 느낌의 책일 수 있기에 출판에 대한 부끄러움과 두려움이 있다. 형형색색의 멋진 그래픽이나 친절한 프로그램 해석은 없지만, 독자들이 책을 보면서 자신감을 가질 수 있고, 다소 어려운 문제를 만났을 때 길을 찾는 실마리를 제공해 줄 수 있는 책이 되기를 소망한다.


저자 씀

제1부 파이썬 기초

제1장 의료정보 분석을 위한 파이썬 기초 소개
1.1 파이썬(Python) 프로그래밍 언어
1.2 파이썬의 특징
1.3 파이썬으로 할 수 있는 것들

제2장 파이썬 개발환경 구축
2.1 파이썬 설치 환경
2.2 파이썬 3.7 IDLE 설치
2.3 PyCharm 설치
2.4 Jupyter Notebook 설치
2.5 Jupyter Notebook 사용법

제3장 파이썬 프로그래밍을 위한 첫걸음
3.1 저장공간(memories)
3.2 컴퓨터의 데이터 표현 - 진수와 진법
3.3 진수 변환
3.4 변수(Variables)와 데이터 타입(Data type)

제4장 변수의 선언과 정의하기
4.1 변수 선언 및 초기화 방법(정수형 변수)
4.2 변수의 이름 짓는 법
4.3 변수 더 잘 이해하기

제5장 연산자(Operators)
5.1 산술 연산자
5.2 산술 연산자 우선순위
5.3 비교 연산자
5.4 할당 연산자
5.5 비트 연산자
5.6 논리 연산자
5.7 식별 연산자
5.8 멤버 연산자

제6장 문자열
6.1 문자열 데이터 저장과 표현
6.2 문자열 붙이기
6.3 문자열 추출하기
6.4 문자열 바꾸기
6.5 문자 바꾸기
6.6 문자열 분리하기
6.7 문자열 합치기
6.8 대소문자 바꾸기
6.9 공백 및 특정 문자 삭제하기
6.10 문자열 왼쪽에 0 채우기
6.11 문자열 위치 찾기
6.12 문자열 개수 세기

제7장 리스트와 튜플 사용하기
7.1 리스트 사용하기
7.2 튜플 사용하기
7.3 튜플과 리스트 자유롭게 변환하기
7.4 리스트와 튜플을 이용한 문자열 처리하기
7.5 리스트와 튜플로 복수개 변수 및 데이터 처리하기
7.6 리스트와 튜플의 구성요소 개수 구하기

제8장 딕셔너리 사용하기
8.1 딕셔너리 만들기
8.2 딕셔너리 키에 값 할당하기
8.3 딕셔너리 키가 있는지 확인하기
8.4 딕셔너리의 키에 개수 구하기

제9장 조건문 사용하기
9.1 if 조건문 사용하기
9.2 병렬 및 중첩 if 조건문 사용하기
9.3 if-else로 조건문 분기하기
9.4 여러 조건을 포함하는 if 조건문 사용하기
9.5 if-elif-else 조건문 사용하기

제10장 반복을 위한 for, while 구문 사용하기
10.1 for 반복문 사용하기
10.2 range를 이용한 for 반복문 사용하기
10.3 효율적인 반복문을 위한 변수와 연산자 이해하기
10.4 리스트와 for문을 이용한 1~10까지 합 구하기
10.5 while 반복문 사용하기
10.6 특수 조건 무한 while 반복문 사용하기
10.7 무한 while 반복문 제어하기

제11장 함수 사용하기
11.1 함수 의미 이해하기
11.2 함수 만들기
11.3 함수의 매개변수 이해하기
11.4 함수 작동 방식 이해하기
11.5 하나의 함수에서 여러 값을 반환하기
11.6 람다 함수 사용하기


제2부 파이썬을 이용한 데이터 분석 기초

제12장 판다스(Pandas;Python Data Analysis Library)
12.1 시리즈(Series) 사용하기
12.2 딕셔너리-시리즈 자유 변환하기
12.3 리스트-시리즈 자유 변환하기
12.4 데이터프레임(Dataframe) 사용하기
12.5 데이터프레임 조회하기
12.6 데이터프레임에서 행/열 선택하고 조작하기
12.7 데이터프레임에서 행/열 추가 및 삭제, 데이터 변경하기
12.8 데이터프레임 범위 슬라이싱 하기

제13장 데이터프레임 외부 데이터 파일 사용하기
13.1 데이터프레임으로 excel/csv 파일 형태로 저장하기
13.2 excel/csv 파일의 데이터를 데이터프레임으로 가져오기

제14장 NumPy 사용하기
14.1 NumPy 기초
14.2 파이썬 list를 이용해서 NumPy array(배열) 생성하기
14.3 NumPy 함수를 이용해서 배열 생성 및 초기화 하기
14.4 NumPy 데이터 생성 함수 사용하기
14.5 NumPy 배열 연산하기
14.6 NumPy 벡터 연산하기
14.7 NumPy 배열 불리언 인덱싱 활용하기
14.8 NumPy 배열 형태 바꾸기
14.9 NumPy 배열 요소 추가 및 삭제
14.10 NumPy 배열 결합 및 분리하기


제3부 시각화 라이브러리 사용하기

제15장 matplotlib 사용하기
15.1 선 그래프(line plot) 그리기
15.2 공공데이터 가공하기
15.3 matplotlib으로 공데이터 출력하기

제16장 seaborn 사용하기
16.1 통계데이터 생성하기
16.2 막대그래프(bar, barh) 나타내기
16.3 하나의 막대그래프에서 두 범주형 데이터 생성하기
16.4 히스토그램으로 수치 데이터 나타내기
16.5 산점도 그래프로 데이터분포 나타내기
16.6 산점도 그래프 활용하기
16.7 회귀직선으로 상관관계 분석하기
16.8 통계그래프 사용하기


제4부 의료데이터 분석

제17장 COVID-19 데이터 분석
17.1 COVID-19 데이터세트 준비
17.2 COVID-19 확진자 사례 데이터 읽어오기
17.3 일별 확진자와 누적 확진자 추이 표현하기
17.4 성별에 따른 확진자 통계 나타내기
17.5 감염원인 통계 나타내기
17.6 17개 시도별 확진자 통계 나타내기
17.7 주요 도시별 확진자 비율 나타내기
17.8 연령대별 확진자 통계
17.9 시도별 확진자 분포를 지도에 나타내기
17.10 사회적 거리두기 효과 살펴보기