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인생의 지혜가 담긴 아침 한자



도서명 : 인생의 지혜가 담긴 아침 한자
저자/출판사 : 안재윤 , 김고운, 하늘아래
쪽수 : 268쪽
출판일 : 2023-03-25
ISBN : 9791159970801
정가 : 14000

탐욕을 이기는 법이 담긴 아침 한자

014 바다는 메워도 사람의 욕심은 못 채운다：欲 욕, 辱 욕
019 비우면 밝아진다：虛室生白 허실생백
023 중심이 둘이면 근심과 재난을 부른다：忠 충, 患 환
027 집착하면 도리어 잃는다：執著 집착
031 달도 차면 기운다：月盈則缺 월영즉결
037 빠지기 쉬운 세 가지 과욕을 특히 두렵게 여긴다：三危 삼위
041 뱁새가 황새 따라가면 다리가 찢어진다：邯鄲學步 한단학보
047 단 맛이 있으면 쓴 맛도 있는 게 세상 이치다：瓜甜蒂苦 과첨체고
052 자기 몸을 함부로 다뤄 죽는 것만큼 헛된 죽음은 없다：畏壓溺 외압익
057 지나친 재물욕이 음탕함을 부른다：富貴不能淫 부귀불능음
062 나눔으로 가난해진다면 가난은 거룩한 것이다：分配 분배
068 열정과 과욕은 반드시 가려야 한다：量力而行 양력이행
072 과하지 않게, 부족하지 않게：過猶不及 과유불급
076 천함과 귀함은 밖에 있지 않고 안에 있다：貴 귀, 遺 유
080 인색함은 탐욕을 채우는 도구다：節用 절용
085 게걸스런 식탐은 몸까지 좀 먹는다：病從口入 병종구입
091 한 말 술에 끄떡없다가도 주량을 넘긴 단 한 방울에 정신을 잃는다 ：醉 취
095 주인 없는 물건은 없다：物各有主 물각유주


잘못을 부끄러워하고 반성하게 하는 아침 한자

102 아침에 눈 뜨자마자 경계해야 할 네 가지 마음：絶四 절사
108 같은 잘못을 되풀이하지 않는다：不二過 불이과
112 세상에 맞서 당당하고 싶은가? 먼저 자기 자신에게 당당하라 ：堂堂 당당
116 수치를 모르면 의로울 수 없다：自反 자반
121 제 꾀에 제가 넘어간다：自作孼 자작얼
126 허물은 감추는 게 아니라 드러내 고치는 것이다：玉不隱瑕 옥불은하
132 함부로 내뱉은 말은 도끼요 칼이다：禍從口出 화종구출
136 공정함이야말로 가장 중요한 처세‘법’이다：法 법
140 잘못을 숨기기 위한 핑계는 하면 할수록 는다：飾非文過 식비문과
146 부끄러워할 줄 아는 데도 용기가 필요하다：知恥 지치
151 내 탓이오：反求諸己 반구저기
156 마음 가는 대로 하다 보면 허물 짓기 쉬운 세 가지：三愆 삼건
160 흠 잡을 원인이 없으면 흠 잡힐 결과도 없다：因果 인과
165 스스로를 업신여기면 남도 덩달아 나를 무시한다：自侮 자모
169 안 좋은 습관은 뿌리채 뽑아내야 비로소 고쳐진다：拔本塞原 발본색원
174 세상 무서운 줄 모르고 날뛰면 남들 손가락질에 죽을 수도 있다 : 千人所指 천인소지
180 실수란 고치기 위해 존재하는 것이다：改過 개과


끝없이 배우고 노력하는 마음을 곧추세우는 아침 한자

186 하루에 아침을 두 번 맞이할 수는 없다：歲月不待人 세월부대인
191 무엇을 배우는지 곱씹어 생각한다：學而思 학이사
198 공부란 근본을 다지고 실제에 유용한 것을 배우고 가르치는 것이다：屠龍 도용
203 배움의 가장 큰 적은 바쁘다는 핑계다 : 三上 삼상 (馬上 마상, 枕上 침상, 廁上 측상)
209 결과를 탓하기 전에 가슴 깊이 자문하라. “원없이 땀을 흘렸는가?” : 自强不息 자강불식
214 소금처럼 썩지 않는 몸과 마음：鹽 염
220 물은 구덩이를 착실히 다 채운 뒤 고이지 않고 흐른다：盈科 영과
225 겉치장일랑 접고 속을 채워야 참사람이다：雀 작
229 남이 은장도를 차니 나는 식칼을 낀다：東施效顰 동시효빈
235 가르침이 곧 배움이다：敎學相長 교학상장
240 언제까지 주변 탓만 할 것인가：橘化爲枳 귤화위지
245 덕이란 아무도 모르게 쌓는 것이다：養德 양덕
250 지금 내리막길에 서 있는가? 깊은 한숨일랑 접고 또 다른 도약을 꿈꿔라
：物極則反 물극즉반
257 누가 뭐라 건 제하기 나름이다：蓬生麻中 봉생마중
262 아비는 아비답고 자식은 자식다워야 한다：父父子子 부부자자




Pandas를 이용한 데이터 분석 실습



도서명 : Pandas를 이용한 데이터 분석 실습
저자/출판사 : 스테파니 몰린, 에이콘출판
쪽수 : 848쪽
출판일 : 2022-11-30
ISBN : 9791161756950
정가 : 50000

1부. pandas 시작하기
1장 데이터 분석 소개
__1장 교재
__데이터 분석 기초
____데이터 수집
____데이터 랭글링
____탐색적 데이터 분석
____결론 도출
__통계 기초
____표본 추출
____기술통계학
____추론통계학
__가상 환경 설정하기
____가상 환경
____필수 파이썬 패키지 설치하기
____왜 pandas인가?
____주피터 노트북
__요약
__연습 문제
__참고 자료
2장. pandas DataFrame으로 작업하기
__2장 교재
__pandas 데이터 구조
____시리즈
____인덱스
____DataFrame
__pandas DataFrame 만들기
____파이썬 객체로 DataFrame 만들기
____파일로 DataFrame 만들기
____데이터베이스로 DataFrame 만들기
____API에서 DataFrame 만들기
__DataFrame 객체 확인하기
____데이터 검사하기
____데이터 설명 및 요약하기
__데이터의 부분집합 선택하기
____열 선택하기
____슬라이싱
____인덱싱
____필터링
__데이터 추가하고 제거하기
____새로운 데이터 만들기
____원하지 않는 데이터 삭제하기
__요약
__연습 문제
__참고 자료
__데이터
2부. pandas로 데이터분석하기
3장. pandas로 데이터 랭글링하기
__3장 교재
__데이터 랭글링 이해하기
____데이터 정제
____데이터 변환
____데이터 강화
__기온 데이터를 찾고 수집하고자 API 사용하기
__데이터 정제
____열 이름 바꾸기
____유형 변환
____데이터 재정렬, 재인덱싱, 정렬
__데이터 재구성하기
____DataFrame 전치
____DataFrame 피보팅
____DataFrame 멜팅
__중복, 결측, 유효하지 않은 데이터 다루기
____문제가 있는 데이터 찾기
____문제 완화하기
__요약
__연습 문제
__참고 자료
4장. pandas DataFrame 집계하기
__4장 교재
__DataFrame을 데이터베이스처럼 작업하기
____DataFrame 질의하기
____DataFrame 병합하기
__데이터 강화를 위한 DataFrame 연산
____산술과 통계
____데이터 이산화
____함수 적용하기
____윈도우 계산
__파이프
__데이터 집계
____DataFrame 요약하기
____그룹으로 집계하기
____피봇 테이블과 교차표
__시계열 데이터로 작업하기
____시간을 기준으로 선택하고 필터링하기
____시차 데이터 이동하기
____차분 데이터
____재표본추출
____시계열 데이터 병합하기
__요약
__연습 문제
__참고 자료
5장. pandas와 matplotlib를 사용한 데이터 시각화
__5장 교재
__matplotlib 소개
____기초
____그림 구성 요소
____추가 옵션
__pandas로 그림 그리기
____시간의 경과에 따른 변화
____변수 간의 관계
____분포
____개수와 빈도수
__pandas.plotting 모듈
____산포행렬
____시차 그림
____자기상관 그림
____붓스트랩 그림
__요약
__연습 문제
__참고 자료
6장. seaborn과 사용자 정의 기술로 그림 그리기
__6장 교재
__seaborn으로 고급 그림 그리기
____범주형 데이터
____상관관계와 히트맵
____회귀그림
____패시팅
__matplotlib로 그림 형식 지정하기
____제목과 축 이름
____범례
____축 형식 지정하기
__시각화 사용자 정의하기
____참조선 추가하기
____음영 영역
____주석
____색상
____질감
__요약
__연습 문제
__참고 자료
3부. pandas를 이용한 실제 분석
7장. 금융 분석-비트코인과 주식 시장
__7장 교재
__파이썬 패키지 만들기
____패키지 구조
____stock_analysis 패키지 개요
____UML 다이어그램
__금융 데이터 수집하기
____StockReader 클래스
____야후! 금융에서 과거 데이터 수집하기
__탐색적 데이터 분석
____Visualizer 클래스 패밀리
____주가 시각화하기
____다중 자산 시각화하기
__금융 상품의 기술적 분석
____StockAnalyzer 클래스
____AssetGroupAnalyzer 클래스
____자산 비교하기
__과거 데이터를 사용한 수익률 모델링
____StockModeler 클래스
____시계열 분해
____ARIMA
____statsmodels의 선형회귀
____모델 비교
__요약
__연습 문제
__참고 자료
8장. 규칙 기반 비정상 행위 탐지
__8장 교재
__로그인 시도 시뮬레이션
____가정
____login_attempt_simulator 패키지
____터미널에서 시뮬레이션하기
__탐색적 데이터 분석
__규칙 기반 이상 탐지 구현
____백분율 차
____튜키 울타리
____Z-점수
____성능 평가
__요약
__연습 문제
__참고 자료
4부. scikit-learn을 이용한 머신러닝 소개
9장. 파이썬에서 머신러닝 시작하기
__9장 교재
__머신러닝 개요
____머신러닝의 종류
____일반적인 작업
____파이썬으로 머신러닝하기
__탐색적 데이터 분석
____레드 와인 품질 데이터
__화이트 와인과 레드 와인의 화학 성분 데이터
____행성과 외계 행성 데이터
__데이터 전처리
____학습 데이터와 평가 데이터
____데이터 척도화 및 중심화
____데이터 부호화
____대치
____추가 변환기
____데이터 파이프라인 구축
__군집화
____k-평균
____군집 결과 평가
__회귀
____선형회귀
____회귀 결과 분석
__분류
____로지스틱 회귀
____분류 결과 평가
__요약
__연습 문제
__참고 자료
10장. 예측 더 잘하기-모델 최적화
__10장 교재
__격자검색을 통한 초매개변수 튜닝
__특성 공학
____상호작용 항과 다항식 특성
____차원축소
____특성 합집합
____특성 중요도
__앙상블 방법
____확률숲
____경사부스팅
____투표
__분류 예측 신뢰도 검사
__계급불균형 해결
____과소표본추출
____과대표본추출
__정칙화
__요약
__연습 문제
__참고 자료
11장. 머신러닝 기반 비정상 행위 탐지
__11장 교재
__시뮬레이션 로그인 시도 데이터 탐색
__비정상 행위 탐지에 비지도학습 모델 활용
____고립숲
____국소특이점인자
____모델 비교
__지도학습 비정상 행위 탐지 구현
____기준 설정
____로지스틱 회귀
__피드백 되돌림과 온라인학습 통합
____PartialFitPipeline 하위 클래스 만들기
____확률적 경사하강 분류기
__요약
__연습 문제
__참고 자료
5부. 추가 자료
12장. 나아갈 길
__데이터 출처
____파이썬 패키지
____데이터 검색
____API
____웹사이트
__데이터 작업 연습
__파이썬 연습
__요약
__연습 문제
__참고 자료
해답
부록