»óÇ° °Ë»ö Æû
ºñÄ¿¹Ö ¼ö¹Ì³×¹ÝÂù ´ç½ÅÀÌ¿Ç´Ù
ÇöÀç À§Ä¡
home > ÄÄÇ»ÅÍ¡¤ICT¡¤¾îÇÐ > ÄÄÇ»ÅÍ¡¤IT µµ¼­ > ÇÁ·Î±×·¡¹Ö/¾ð¾î > ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î µ¥ÀÌÅÍ ÁÖ¹«¸£±â[ºñÁ¦ÀÌÆÛºí¸¯]
»óÇ° ¿É¼Ç
»óÇ°¸í:
ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î µ¥ÀÌÅÍ ÁÖ¹«¸£±â[ºñÁ¦ÀÌÆÛºí¸¯]
ºÎÁ¦¸ñ:
µ¶Æ¯ÇÑ ¿¹Á¦¸¦ ÅëÇØ ¹è¿ì´Â µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ÀÔ¹®
Á¤°¡:
27,500¿ø
ÆǸŰ¡:
24,750¿ø
Àû¸³±Ý:
1375¿ø
Ãâ°£ÀÏ:
2017-12-29
ÃâÆÇ»ç:
ºñÁ¦ÀÌÆÛºí¸¯
ÀúÀÚ:
¹ÎÇü±â
Âʼö/ÆÇÇü:
340ÂÊ | 190 * 247 * 19 mm
ISBN:
9791186697474
½ºÇÁ¸µºÐö:

      ÃÑ »óÇ° ±Ý¾× 0 ¿ø

      basket
      buy now
      ½ºÇÁ¸µºÐö Ãß°¡
      ½Å¿ëÄ«µåÀ̺¥Æ®
      ÆäÀÌÄÚÀ̺¥Æ®
      »óÇ°»ó¼¼Á¤º¸
      °áÁ¦¡¤¹è¼Û¡¤¹ÝÇ°¡¤Á¦º»
      »óÇ°Èıâ
      »óÇ°¹®ÀÇ

      ÀÌ Ã¥Àº ´©±¸³ª ÇÑ ±Ç ÀÌ»ó °¡Áö°í ÀÖÀ» ÆÄÀ̽㠱âÃÊ ¹®¹ýÃ¥°ú °°Àº ³»¿ëÀÌ ¾Æ´Ñ, µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À̶ó´Â Ưº°ÇÑ ºÐ¾ß¿¡¼­ Ãʺ¸¸¦ À§ÇØ Ã³À½ºÎÅÍ ³¡±îÁö ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ÁøÇàµÇ´Â °úÁ¤À» ´Ù·ì´Ï´Ù. ¼­¿ï½Ã ¹üÁË ÇöȲ ºÐ¼®, ¼¿ÇÁ ÁÖÀ¯¼Ò °¡°Ý Á¤º¸ ºÐ¼®, 19´ë ´ë¼± °á°ú ºÐ¼® µî Èï¹Ì ÀÖ´Â ¸ñÇ¥¸¦ ÀÌ·ç±â À§Çؼ­ ÆÄÀ̽ãÀÇ ±âÃʸ¦ ÀÍÈ÷°í, µ¥ÀÌÅ͸¦ ´Ù·ç°í ºÐ¼®ÇÏ´Â µ¥ ÇÊ¿äÇÑ °úÁ¤À» ´ëÈ­ Çü½ÄÀ¸·Î Àü°³Çϸ鼭 ÇÊ¿äÇÑ ±âÃÊ ³»¿ëÀº ±×¶§ ±×¶§ ½ÀµæÇÏ°íÀÚ ÇÕ´Ï´Ù. ¸¶Ä¡ ÆÄÀ̽㿡 ´ëÇØ Àß ¸ð¸£´Â µ¶ÀÚ°¡ ±¸±Û¿¡¼­ °Ë»öÇϸç ÄÚµå ÇÑ ÁÙ ÇÑ ÁÙÀ» ¿Ï¼ºÇØ°¡´Â ´À³¦À¸·Î ±â¼úÇß½À´Ï´Ù.

      ´ëºÎºÐÀÇ Àå¿¡´Â ¶Ñ·ÇÇÑ ¸ñÇ¥°¡ ÀÖ½À´Ï´Ù. Ç×»ó ½ÃÀÛÀº µ¥ÀÌÅ͸¦ ¾ò´Â ¹ýÀ» ¸ÕÀú ´Ù·ç°Ô µÇ°í, ±× µ¥ÀÌÅ͸¦ Á¤Á¦Çϰųª º¯°æÇØ°¡¸ç ¸ñÇ¥¸¦ ÀÌ·ç´Â °úÁ¤À» º¸¿©ÁÝ´Ï´Ù. ÇÊ¿äÇÏ´Ù¸é ÇØ´ç ¸ðµâÀÇ Æ©Å丮¾óÀ» °¡Áö°í ¿Í¼­ ±âÃʸ¦ ¼³¸íÇÏ°íÀÚ ÇÕ´Ï´Ù. ¾Æ¸¶ ÀÌ Ã¥À» ´Ù ÀÐ°í ³ª¸é ÆÄÀ̽ãÀÌ, ¶Ç ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ¼öÇàÇÏ´Â µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÇ ¼¼°è°¡ ¾ÆÁÖ Èï¹Ì·Ó´Ù´Â °ÍÀ» ¾Ë°Ô µÉ °ÍÀÔ´Ï´Ù.

      ÀúÀÚ: ¹ÎÇü±â

      1Àå ¼­¿ï½Ã ±¸º° CCTV ÇöȲ ºÐ¼®
      1-1 CCTV ÇöȲ°ú Àα¸ ÇöȲ µ¥ÀÌÅÍ ±¸Çϱâ
      1-2 ÆÄÀ̽㿡¼­ ÅؽºÆ® ÆÄÀÏ°ú ¿¢¼¿ ÆÄÀÏÀ» Àбâ pandas
      1-3 pandas ±âÃÊ ÀÍÈ÷±â
      1-4 pandas¸¦ ÀÌ¿ëÇؼ­ CCTV¿Í Àα¸ ÇöȲ µ¥ÀÌÅÍ ÆľÇÇϱâ
      1-5 pandas °í±Þ ±â´É µÎ DataFrame º´ÇÕÇϱâ
      1-6. CCTV µ¥ÀÌÅÍ¿Í Àα¸ ÇöȲ µ¥ÀÌÅ͸¦ ÇÕÄ¡°í ºÐ¼®Çϱâ
      1-7 ÆÄÀ̽ãÀÇ ´ëÇ¥ ½Ã°¢È­ µµ±¸ Matplotlib
      1-8 CCTV ÇöȲ ±×·¡ÇÁ·Î ºÐ¼®Çϱâ

      2Àå ¼­¿ï½Ã ¹üÁË ÇöȲ ºÐ¼®
      2-1 µ¥ÀÌÅÍ È¹µæÇϱâ
      2-2 pandas¸¦ ÀÌ¿ëÇÏ¿© µ¥ÀÌÅÍ Á¤¸®Çϱâ
      2-3 Áöµµ Á¤º¸¸¦ ¾òÀ» ¼ö ÀÕ´Â Google Maps
      2-4 Google Maps¸¦ ÀÌ¿ëÇؼ­ ÁÖ¼Ò¿Í À§µµ, °æµµ Á¤º¸ ¾ò±â
      2-5 pandasÀÇ pivot_table ÇнÀÇϱâ
      2-6 Pivot_tableÀ» ÀÌ¿ëÇؼ­ µ¥ÀÌÅÍ Á¤¸®Çϱâ
      2-7 µ¥ÀÌÅÍ Ç¥ÇöÀ» À§ÇØ ´Ùµë±â
      2-8 Á» ´õ Æí¸®ÇÑ ½Ã°¢È­ µµ±¸ Seaborn
      2-9 ¹üÁË µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È­Çϱâ
      2-10 Áöµµ ½Ã°¢È­ µµ±¸ Folium
      2-11 ¼­¿ï½Ã ¹üÁËÀ²¿¡ ´ëÇÑ Áöµµ ½Ã°¢È­
      2-12 ¼­¿ï½Ã °æÂû¼­º° °Ë°ÅÀ²°ú ±¸º° ¹üÁË ¹ß»ýÀ²À» µ¿½Ã¿¡ ½Ã°¢È­Çϱâ

      3Àå ½ÃÄ«°í »÷µåÀ§Ä¡ ¸ÀÁý ºÐ¼®
      3-1. À¥ µ¥ÀÌÅ͸¦ °¡Á®¿À´Â Beautiful Soup ÀÍÈ÷±â
      3-2 Å©·Ò °³¹ßÀÚ µµ±¸¸¦ ÀÌ¿ëÇؼ­ ¿øÇÏ´Â ÅÂ±× Ã£±â
      3-3 ½ÇÀü: ½ÃÄ«°í »÷µåÀ§Ä¡ ¸ÀÁý ¼Ò°³ »çÀÌÆ®¿¡ Á¢±ÙÇϱâ
      3-4. Á¢±ÙÇÑ À¥ ÆäÀÌÁö¿¡¼­ ¿øÇÏ´Â µ¥ÀÌÅÍ ÃßÃâÇÏ°í Á¤¸®Çϱâ
      3-5 ´Ù¼öÀÇ À¥ ÆäÀÌÁö¿¡ ÀÚµ¿À¸·Î Á¢±ÙÇؼ­ ¿øÇÏ´Â Á¤º¸ °¡Á®¿À±â
      3-6 Jupyter Notebook¿¡¼­ »óÅ ÁøÇà¹Ù¸¦ ½±°Ô ¸¸µé¾îÁÖ´Â tqdm ¸ðµâ
      3-7 »óÅ ÁøÇà¹Ù±îÁö Àû¿ëÇÏ°í ´Ù½Ã »÷µåÀ§Ä¡ ÆäÀÌÁö 50°³¿¡ Á¢±ÙÇϱâ
      3-8 50°³ À¥ ÆäÀÌÁö¿¡ ´ëÇÑ Á¤º¸ °¡Á®¿À±â
      3-9 ¸ÀÁý À§Ä¡¸¦ Áöµµ¿¡ Ç¥±âÇϱâ
      3-10 ³×À̹ö ¿µÈ­ ÆòÁ¡ ±âÁØ ¿µÈ­ÀÇ ÆòÁ¡ º¯È­ È®ÀÎÇϱâ
      3-11 ¿µÈ­º° ³¯Â¥ º¯È­¿¡ µû¸¥ ÆòÁ¡ º¯È­ È®ÀÎÇϱâ

      4Àå ¼¿ÇÁ ÁÖÀ¯¼Ò´Â Á¤¸» Àú·ÅÇÒ±î
      4-1 Selenium »ç¿ëÇϱâ
      4-2 ¼­¿ï½Ã ±¸º° ÁÖÀ¯¼Ò °¡°Ý Á¤º¸ ¾ò±â
      4-3. ±¸º° ÁÖÀ¯ °¡°Ý¿¡ ´ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍÀÇ Á¤¸®
      4-4. ¼¿ÇÁ ÁÖÀ¯¼Ò´Â Á¤¸» Àú·ÅÇÑÁö boxplotÀ¸·Î È®ÀÎÇϱâ
      4-5. ¼­¿ï½Ã ±¸º° ÁÖÀ¯ °¡°Ý È®ÀÎÇϱâ
      4-6. ¼­¿ï½Ã ÁÖÀ¯ °¡°Ý »óÇÏÀ§ 10°³ ÁÖÀ¯¼Ò Áöµµ¿¡ Ç¥±âÇϱâ

      5Àå ¿ì¸®³ª¶ó Àα¸ ¼Ò¸ê À§±â Áö¿ª ºÐ¼®
      5-1 ¸ñÇ¥ ¸íÈ®È÷ Çϱâ
      5-2 Àα¸ µ¥ÀÌÅÍ È®º¸ÇÏ°í Á¤¸®Çϱâ
      5-3 Àα¸ ¼Ò¸ê À§±â Áö¿ª °è»êÇÏ°í µ¥ÀÌÅÍ Á¤¸®Çϱâ
      5-4. ´ëÇѹα¹ Áöµµ ±×¸®´Â ¹æ¹ý¿¡ ´ëÇÑ ¼Ò°³
      5-5. Áöµµ ½Ã°¢È­¸¦ À§ÇØ Áö¿ªº° °íÀ¯ ID ¸¸µé±â
      5-6. CartogramÀ¸·Î ¿ì¸®³ª¶ó Áöµµ ¸¸µé±â
      5-7. Àα¸ ÇöȲ ¹× Àα¸ ¼Ò¸ê Áö¿ª È®ÀÎÇϱâ
      5-8. Àα¸ ÇöȲ¿¡¼­ ¿©¼º Àα¸ ºñÀ² È®ÀÎÇϱâ
      5-9. Folium¿¡¼­ Àα¸ ¼Ò¸ê À§±â Áö¿ª Ç¥ÇöÇϱâ

      6Àå 19´ë ´ë¼± °á°ú ºÐ¼®
      6-1 Selenium°ú Beautiful SoupÀ» ÀÌ¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ È¹µæ Áغñ ÀÛ¾÷
      6-2 19´ë ´ë¼± °³Ç¥ °á°ú µ¥ÀÌÅÍ È¹µæÇϱâ
      6-3 °¢ Èĺ¸ÀÇ µæÇ¥À²°ú Áö¿ª ID Á¤¸®
      6-4. 19´ë ´ë¼± °á°ú µæÇ¥À² ½Ã°¢È­Çϱâ

      7Àå ½Ã°è¿­ µ¥ÀÌÅ͸¦ ´Ù·ïº¸ÀÚ
      7-1. NumpyÀÇ polyfitÀ¸·Î ȸ±Í(regression) ºÐ¼®Çϱâ
      7-2. Prophet ¸ðµâÀ» ÀÌ¿ëÇÑ forecast ¿¹Ãø
      7-3. Seasonal ½Ã°è¿­ ºÐ¼®À¸·Î ÁÖ½Ä µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®Çϱâ
      7-4. Growth Model°ú Holiday Forecast

      8Àå ÀÚ¿¬¾î ó¸® ½ÃÀÛÇϱâ
      8-1 ÇÑ±Û ÀÚ¿¬¾î ó¸® ±âÃÊ - KoNLPy ¹× ÇÊ¿ä ¸ðµâÀÇ ¼³Ä¡
      8-2 ÇÑ±Û ÀÚ¿¬¾î ó¸® ±âÃÊ
      8-3 ¿öµå Ŭ¶ó¿ìµå
      8-4 À°¾ÆÈÞÁ÷ °ü·Ã ¹ý¾È¿¡ ´ëÇÑ ºÐ¼®
      8-5 Naive Bayes Classifier ÀÇ ÀÌÇØ ¿µ¹®
      8-6 Naive Bayes Classifier ÀÇ ÀÌÇØ ÇѱÛ
      8-7 ¹®ÀåÀÇ À¯»çµµ ÃøÁ¤Çϱâ
      8-8 ¿©ÀÚ Ä£±¸ ¼±¹° °í¸£±â


      ÀÌ Ã¥ÀÇ Æ¯Â¡
      - Pandas, Matplotlib, numpy, folium, KoNLPy, Beautiful Soup, Selenium µî µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°ú ½Ã°¢È­¿¡ ÇÊ¿äÇÑ ¸¹Àº ¸ðµâÀ» ´Ù·é´Ù.
      - Á¤È®ÇÑ ¸ñÇ¥¸¦ °¡Áø ½ÇÁ¦ ÇÁ·ÎÁ§Æ®¸¦ ´Ù¼ö ¼öÇàÇϸ鼭 ÇÁ·ÎÁ§Æ® ´ÜÀ§·Î µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» ÇнÀÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.
      - PythonÀÌ Ã³À½ÀÎ µ¶ÀÚ¶óµµ ÇÁ·ÎÁ§Æ®¸¦ ¼öÇàÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ¼³¸íÇÑ´Ù.
      ÀÌ Ã¥ÀÌ ÇÊ¿äÇÑ µ¶ÀÚ
      - PythonÀ» °øºÎÇßÁö¸¸ ½ÇÁ¦·Î ¾îµð¿¡ ¾î¶»°Ô Àû¿ëÇÏ´ÂÁö ±Ã±ÝÇÑ µ¶ÀÚ
      - µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» ÅëÇØ ¾òÀ» ¼ö ÀÖ´Â °á°ú¸¦ ÇнÀ°ú µ¿½Ã...
      ´õº¸±â
      »óÇ°»ó¼¼Á¤º¸
      °áÁ¦¡¤¹è¼Û¡¤¹ÝÇ°¡¤Á¦º»
      »óÇ°Èıâ
      »óÇ°¹®ÀÇ
      »óÇ°»ó¼¼Á¤º¸
      °áÁ¦¡¤¹è¼Û¡¤¹ÝÇ°¡¤Á¦º»
      »óÇ°Èıâ
      »óÇ°¹®ÀÇ
      review ÀÛ¼º Æû
      review board
      ÀÌ ¸§ :
      ÆòÁ¡ :      
      ÷ ºÎ :
      ÆÄÀÏ÷ºÎ
      ³» ¿ë :
      review ¸®½ºÆ®
      À̸§
      ³»¿ë
      ÆòÁ¡
      ³¯Â¥
      »óÇ°»ó¼¼Á¤º¸
      °áÁ¦¡¤¹è¼Û¡¤¹ÝÇ°¡¤Á¦º»
      »óÇ°Èıâ
      »óÇ°¹®ÀÇ
      QnA ¸®½ºÆ®
      µî·ÏµÈ ¹®ÀÇ°¡ ¾ø½À´Ï´Ù.

      »óÈ£: ºÏ¸¶¿ì½º ´ëÇ¥ÀÚ(¼º¸í) : Á¤¼®Å »ç¾÷ÀÚ µî·Ï¹øÈ£ ¾È³» : [210-91-51711]
      ÀüÈ­ : 02-994-3937/ 070-7583-3937 Æѽº 02-6442-3937 Æѽº : 02-6442-3937 ÁÖ¼Ò : °æ±âµµ ÆÄÁֽà ¼Ò¶óÁö·Î167¹ø±æ 40-9 4µ¿(½ÅÃ̵¿)
      °³ÀÎÁ¤º¸°ü¸®Ã¥ÀÓÀÚ : äÀ±Èñ Åë½ÅÆǸž÷ ½Å°í 2015-°æ±âÆÄÁÖ-6683 [»ç¾÷ÀÚÁ¤º¸È®ÀÎ]
      Contact help@bookmouse.co.kr for more information.

      ºñ¹Ð¹øÈ£ È®ÀÎ ´Ý±â