파이썬으로 배우는 수치 데이터 처리
Numerical Data Processing with Python
AI, Deep Learning, BigData 처리를 위한
PYTHON 필수 라이브러리 사용을 위한 기초
▶ NumPy: 행렬 데이터 처리
▶ Matplotlib: 2D, 3D 시각화
▶ 선형대수: numpy.linalg, scipy.linalg
▶ 확률통계:
표본추출, 확률분포, 통계적 추정, 가설 검정
▶ 고수준 수치 데이터 처리
보간, 미분, 적분, 최적화
▶ 모두 37개의 Step으로 구성되어, 단계적 학습
파이썬은 컴퓨터 프로그래밍을 처음 배우는 초보자부터, 과학 데이터 처리, 인공지능, 기계학습, 딥러닝, 웹 프로그래밍, 웹 크롤링, 정보보안, 게임 개발 등의 다양한 분야에서 활발히 사용되는 언어
저자 소개
저자 : 김동근
저자가 속한 분야
컴퓨터교재작가 > 컴퓨터공학자
충남대학교 대학원 전산학과에서 영상처리 전공으로 박사학위를 취득하고, 한국전자통신 연구원에서 초빙연구원, UCSB에서 방문연구를 수행하였고, 현재는 공주대학교 천안공과대학 컴퓨터공학부 교수로 재직 중이다. 저서로는 '처음 시작하는 파이썬 프로그래밍', '예제로 배우는 C 프로그래밍', '쉽게 배우는 파이썬 프로그래밍','C++ API OpenCV 프로그래밍', 'OPENCV PROGRAMMING(개정판)', 'OPENCV PROGRAMMING', 'C.C++ 프로그래밍', '윈도우즈 API 프로그래밍', 'C프로그래밍 언어', 'Visual C++ 프로그래밍' 등이 있다.
목 차
1장 파이썬 기초
Step 01 Python 기초
Step 02 Python과 패키지 설치
Step 03 주피터 노트북과 Colaboratory
2장 넘파이(NumPy) 기초
Step 04 NumPy 기초
Step 05 배열생성
Step 06 배열의 축과 모양 변경
Step 07 배열 인덱싱과 슬라이싱
Step 08 배열 요소별 연산
Step 09 배열과 스칼라 연산
Step 10 배열확장(broadcasting)
Step 11 유니버설 함수
Step 12 공통 유니버설 메서드
Step 13 집합함수
Step 14 정렬 및 탐색
Step 15 파일 입출력
3장 Matplotlib
Step 16 Matplotlib 기초
Step 17 Figure와 서브플롯
Step 18 2D 그래픽
Step 19 3D 그래픽
Step 20 애니메이션
4장 선형대수
Step 21 선형대수 기초
Step 22 선형방정식의 해
Step 23 LU 분해
Step 24 Cholesky 분해
Step 25 QR 분해
Step 26 SVD 분해
Step 27 최소자승법
Step 28 고유값과 고유벡터
5장 확률 통계
Step 29 Numpy 표본추출
Step 30 Numpy 통계함수
Step 31 SciPy 확률 분포
Step 32 통계적 추정(estimation)
Step 33 가설검정(hypotheses test)
6장 고수준 수치 데이터 처리
Step 34 보간(Interpolation)
Step 35 미분(Differentiation)
Step 36 적분(Integration)
Step 37 최적화(optimization)
