목차

• • 첫째 마당 • 기온 공공데이터
• UNIT 01 기온 데이터 분석 시작하기
• 1 기온 공공데이터 살펴보기
• 2 CSV 파일이란
• 3 데이터 분석에 필요한 환경 만들기
• UNIT 02 서울의 기온 데이터 분석하기
• 1 CSV 파일에서 데이터 읽어오기
• ■ CSV 파일 다운로드
• ■ 주피터 노트북 실행하기
• 2 데이터 출력하기
• 3 헤더 저장하기
• 4 기온 공공데이터에 질문하기
• UNIT 03 서울이 가장 더웠던 날은 언제였을까
• 1 질문 다듬기
• 2 문제 해결 방법 구상하기
• 3 파이썬 코드로 구현하기
• • 둘째 마당 • 데이터 시각화 기초
• UNIT 04 기본 그래프 그리기
• 1 ‘matplotlib 라이브러리’란?
• 2 기본 그래프 그리기
• 3 그래프에 옵션 추가하기
• ■ 그래프에 제목 넣기
• ■ 그래프에 범례 넣기
• ■ 그래프 색상 바꾸기
• ■ 그래프 선 모양 바꾸기
• ■ 마커 모양 바꾸기
• UNIT 05 내 생일의 기온 변화를 그래프로 그리기
• 1 데이터에 질문하기
• ■ 데이터 읽어오기
• ■ 데이터 리스트에 저장하기
• 2 데이터 시각화하기
• 3 날짜 데이터 추출하기
• UNIT 06 기온 데이터를 다양하게 시각화하기
• 1 데이터에 질문하기
• 2 히스토그램
• ■ hist( ) 함수
• ■ 주사위 시뮬레이션
• 3 기온 데이터를 히스토그램으로 표현하기
• 4 기온 데이터를 상자 그림으로 표현하기
• • 셋째 마당 • 인구 공공데이터
• UNIT 07 우리 동네 인구 구조 시각화하기
• 1 인구 공공데이터 내려받기
• 2 인구 데이터 살펴보고 질문하기
• 3 우리 동네 인구 구조 시각화하기
• UNIT 08 인구 구조를 다양한 형태로 시각화하기
• 1 막대그래프 그리기
• ■ bar( ) 함수
• ■ barh( ) 함수
• 2 항아리 모양 그래프 그리기
• ■ 데이터 수집하기
• ■ 데이터 시각화하기
• UNIT 09 우리 동네 인구 구조를 파이 차트로 나타내기
• 1 제주도에는 여성의 비율이 더 높을까
• 2 혈액형 비율 표현하기
• ■ pie( ) 함수
• ■ 동그란 원 그리기
• ■ 레이블 추가하기
• ■ 비율 및 범례 표시하기
• ■ 색 및 돌출 효과 정하기
• 3 제주도의 성별 인구 비율 표현하기
• UNIT 10 우리 동네 인구 구조를 산점도로 나타내기
• 1 꺾은선 그래프로 표현하기
• 2 막대그래프로 표현하기
• 3 산점도로 표현하기
• 4 scatter( ) 함수로 표현하기
• 5 버블 차트로 표현하기
• 6 제주도의 연령대별 성별 비율을 산점도로 표현하기
• • 넷째 마당 • 대중교통 데이터 프로젝트
• UNIT 11 대중교통 데이터 시각화하기
• 1 대중교통 데이터 내려받기
• 2 지하철 유무임별 이용현황 데이터 정제하기
• 3 유임 승차 비율이 가장 높은 역은 어디일까
• 4 유무임 승하차 인원이 가장 많은 역은 어디일까
• 5 모든 역의 유무임 승하차 비율은 어떻게 될까
• UNIT 12 지하철 시간대별 데이터 시각화하기
• 1 지하철 시간대별 이용 현황 데이터 정제하기
• 2 출근 시간대 사람들이 가장 많이 타고 내리는 역은 어디일까
• 3 밤 11시에 사람들이 가장 많이 타는 역은 어디일까
• 4 시간대별로 사람들이 가장 많이 타고 내리는 역은 어디일까
• 5 모든 지하철역에서 시간대별 승하차 인원을 모두 더하면
• • 다섯째 마당 • 파이썬 데이터 분석 라이브러리를 활용한 프로젝트
• UNIT 13 숫자 데이터를 쉽게 다루게 돕는 numpy 라이브러리
• 1 matplotlib 홈페이지
• 2 numpy 라이브러리 시작하기
• 3 numpy 라이브러리를 활용해 그래프 그리기
• 4 numpy array 생성하기
• 5 numpy array의 다양한 활용
• UNIT 14 numpy를 활용한 나만의 프로젝트 만들기
• 1 관심 있는 데이터 찾기
• 2 데이터 살펴보며 질문하기
• 3 질문을 명확한 문제로 정의하기
• 4 알고리즘 설계하기
• 5 알고리즘을 코드로 표현하기
• ■ 1 | 데이터를 읽어온다.
• ■ 2 | 궁금한 지역의 이름을 입력받는다.
• ■ 3 | 궁금한 지역의 인구 구조를 저장한다.
• ■ 4 | 궁금한 지역의 인구 구조와 가장 비슷한 인구 구조를 가진 지역 찾기
• ■ 5 | 가장 비슷한 곳의 인구 구조와 궁금한 지역의 인구 구조를 시각화한다.
• UNIT 15 테이블 형태의 데이터를 쉽게 다루도록 도와주는 pandas 라이브러리
• 1 위키피디아 데이터 엑셀로 저장하기
• 2 pandas란
• 3 데이터 프레임 기초
• 4 pandas로 인구 구조 분석하기
• ■ 1 | 데이터 읽어오기
• ■ 2~3 | 궁금한 지역 이름 입력받고 해당 지역의 인구 구조 저장하기
• ■ 4~5 | 궁금한 지역의 인구 구조와 가장 비슷한 인구 구조를 가진 지역 시각화하기
• 부록 파이썬 병아리반
• 1 출력과 입력 그리고 변수
• ■ print( ) 함수로 출력하기
• ■ 변수
• ■ input( ) 함수로 문자열 값 입력받기
• 2 연산자 사용하기
• ■ 산술 연산자(arithmetic operator)
• ■ 비교 연산자(comparison operator)
• ■ 논리 연산자(logical operator)
• 3 함수 불러오기
• 4 반복과 선택
• ■ for 반복문
• ■ if 조건문
• 5 순서 있는 저장 공간 리스트
• ■ 리스트에 저장된 위치(index)로 값에 접근하기(indexing)
• ■ 리스트에 저장된 위치로 데이터의 일부 자르기(slicing)
• ■ 리스트에 값 추가하기