평범하게 비범한 철학에세이 또는 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석 > NEW도서

평범하게 비범한 철학에세이



도서명 : 평범하게 비범한 철학에세이
저자/출판사 : 김필영, 스마트북스
쪽수 : 304쪽
출판일 : 2023-06-22
ISBN : 9791190238946
정가 : 17800

[프롤로그] 평범한 일상 속 반짝이는 순간들

철학은 어떻게 삶의 의미가 되는가?
죽고 싶지만 철학은 하고 싶어 _비트겐슈타인, 마틴 셀리그만
나는 반항한다. 고로 존재한다 _페스팅거, 카뮈, 「이방인」
목숨을 건 인정투쟁 _헤겔, 호네트, 「스타트렉」, 「신세기 에반게리온」, 「더 레슬러」
아모르파티와 상대성 이론 _니체, 아인슈타인, 「토리노의 말」, 「인터스텔라」
고도를 기다리며 _사무엘 베케트, 「드라이브 마이 카」

또 다른 나에 관한 이야기
낯설고도 낯익은 내 안의 또 다른 나 _프로이트, 라캉, 「지킬 박사와 하이드」
카프카스러운 카프카의 「변신」 _아도르노, 카네티, 김진영, 「헤어질 결심」
불편한 진실과 편안한 믿음 _프로이트, 「셔터 아일랜드」
무아지경에 빠져버린 미니멀리스트 _불교, 데이비드 흄, 러셀
우리의 생각이 헝클어지지 않는 이유 _에피메니데스, 호프스태터, 에셔

평범하게 비범한 우리들의 이야기
천박하면서 숭고한 인간의 두 얼굴 _칸트, 칸토어, 로스코
도둑맞은 무의식 _프로이트, 라캉, 소쉬르, 「도둑맞은 편지」
정상과 비정상 사이의 회색 지대 _푸코, 정신질환 통계
생각 없음이 죄가 되는 이유 _한나 아렌트, 스탠리 밀그램
죽음을 준비하는 정신의 절차탁마 _소크라테스, 에피쿠로스, 스토아, 「제7의 봉인」

어떻게 세계를 볼 것인가?
언어는 생각의 감옥인가 _비트겐슈타인, 「컨택트」
못 봐서 아쉬운 「시녀들」과 보아서 실망한 「성당」 _푸코, 라캉, 벨라스케스, 가우디
내가 배틀그라운드에 빠져 있는 이유 _플라톤, 니체, 보드리야르
세상을 놀이터로 본 보모 _발터 벤야민, 비비안 마이어
무엇이든 괜찮다, 과학이든 무속이든 _핸슨, 토머스 쿤, 파이어아벤트
살아 있는 존재에 대하여 _스피노자, 헤겔, 러브록, 린 마굴리스

세계 너머에는 무엇이 있을까?
우연처럼 보이는 필연 _프로이트, 칼 융, 데이비드 봄, 화엄사상
이해할 수도 없고 어찌할 수도 없는 _라플라스, 카오스, 프랙털
우주는 왜 존재하는가? _라이프니츠, 브랜든 카터, 김한승
신화를 이해하는 방식에 대하여 _슐라이어마허, 불트만, 「라이프 오브 파이」
아인슈타인이 2,500년 만에 해결한 정신 나간 문제 _파르메니데스, 아인슈타인

[에필로그] 묻히고 사라질 것 같은 비범한 순간들의 이야기




파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석



도서명 : 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석
저자/출판사 : 웨스 맥키니, 한빛미디어
쪽수 : 696쪽
출판일 : 2023-05-01
ISBN : 9791169210973
정가 : 39000

CHAPTER 1 시작하기 전에
1.1 다루는 내용
1.2 데이터 분석에 파이썬을 사용하는 이유
1.3 필수 파이썬 라이브러리
1.4 설치 및 설정
1.5 커뮤니티와 콘퍼런스
1.6 이 책을 살펴보는 방법

CHAPTER 2 파이썬 기초, Ipython과 주피터 노트북
2.1 파이썬 인터프리터
2.2. IPython 기초
2.3 파이썬 기초
2.4 마치며

CHAPTER 3 내장 자료구조, 함수, 파일
3.1 자료구조와 순차 자료형
3.2 함수
3.3 파일과 운영체제
3.4 마치며

CHAPTER 4 넘파이 기본: 배열과 벡터 연산
4.1 다차원 배열 객체 ndarray
4.2 난수 생성
4.3 유니버설 함수: 배열의 각 원소를 빠르게 처리하는 함수
4.4 배열을 이용한 배열 기반 프로그래밍
4.5 배열 데이터의 파일 입출력
4.6 선형대수
4.7 계단 오르내리기 예제
4.8 마치며

CHAPTER 5 판다스 시작하기
5.1 판다스 자료구조 소개
5.2 핵심 기능
5.3 기술 통계 계산과 요약
5.4 마치며

CHAPTER 6 데이터 로딩과 저장, 파일 형식
6.1 텍스트 파일에서 데이터를 읽고 쓰는 법
6.2 이진 데이터 형식
6.3 웹 API와 함께 사용하기
6.4 데이터베이스와 함께 사용하기
6.5 마치며

CHAPTER 7 데이터 정제 및 준비
7.1 누락된 데이터 처리하기
7.2 데이터 변형
7.3 확장 데이터 유형
7.4 문자열 다루기
7.5 범주형 데이터
7.6 마치며

CHAPTER 8 데이터 준비하기: 조인, 병합, 변형
8.1 계층적 색인
8.2 데이터 합치기
8.3 재구성과 피벗
8.4 마치며

CHAPTER 9 그래프와 시각화
9.1 맷플롯립 API 간략하게 살펴보기
9.2 판다스에서 시본으로 그래프 그리기
9.3 다른 파이썬 시각화 도구
9.4 마치며

CHAPTER 10 데이터 집계와 그룹 연산
10.1 그룹 연산에 대한 고찰
10.2 데이터 집계
10.3 apply 메서드: 일반적인 분리-적용-병합
10.4 그룹 변환과 래핑되지 않은 groupby
10.5 피벗 테이블과 교차표
10.6 마치며

CHAPTER 11 시계열
11.1 날짜, 시간 자료형과 도구
11.2 시계열 기초
11.3 날짜 범위, 빈도, 이동
11.4 시간대 다루기
11.5 기간과 기간 연산
11.6 리샘플링과 빈도 변환
11.7 이동창 함수
11.8 마치며

CHAPTER 12 파이썬 모델링 라이브러리
12.1 판다스와 모델 코드의 인터페이스
12.2 patsy로 모델 생성하기
12.3 statsmodels 소개
12.4 사이킷런 소개
12.5 마치며

CHAPTER 13 데이터 분석 예제
13.1 Bitly의 1.USA.gov 데이터
13.2 무비렌즈의 영화 평점 데이터
13.3 신생아 이름
13.4 미국 농무부 영양소 정보
13.5 2012년 연방선거관리위원회 데이터베이스
13.6 마치며

APPENDIX A 고급 넘파이
A.1 ndarray 객체 구조
A.2 고급 배열 조작 기법
A.3 브로드캐스팅
A.4 고급 ufunc 사용법
A.5 구조화된 배열과 레코드 배열
A.6 정렬 더 알아보기
A.7 넘바를 이용해 빠른 넘파이 함수 작성하기
A.8 고급 배열 입출력
A.9 유용한 성능 팁

APPENDIX B IPython 시스템 더 알아보기
B.1 터미널 키보드 단축키
B.2 매직 명령어
B.3 명령어 히스토리 사용하기
B.4 운영체제와 함께 사용하기
B.5 소프트웨어 개발 도구
B.6 IPython을 이용한 생산적인 코드 개발 팁
B.7 IPython 고급 기능
B.8 마치며