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<빅데이터와 인공지능, 기계학습, 파이썬 언어 등을 체험하고, 이런 기술들을 자신의 전공 분야에 접목할 수 있도록 하는 데 중점을 둠 알파고의 등장 이후로 인공지능에 대한 사회적인 관심이 급증하고 있으며, 4차 산업혁명의 발전으로 다양한 산업 분야에서 소프트웨어 기술과의 융합이 이루어지고 있다. 이에 따라 소프트웨어와 인공지능 기술 관련 지식은 컴퓨터공학 전공자만이 아니라 모든 사회 구성원들이 필수적으로 갖추어야 하는 기초 소양이 되었다. 이 책은 4차 산업혁명의 핵심 기술인 빅데이터와 인공지능, 기계학습, 파이썬 언어 등을 체험하게 하고, 이러한 기술들을 자신의 전공 분야에 쉽게 접목할 수 있도록 유도하는 내용으로 구성하였다.

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목차

Chapter 1 소프트웨어와 파이썬 소개
1.1 하드웨어와 소프트웨어
1.2 소프트웨어의 종류
1.3 프로그래밍 언어
1.4 파이썬 소개
1.5 파이썬 설치하기
1.6 Jupyter Notebook의 설치와 실행
1.7 파이썬을 계산기로 활용
연습문제
프로그래밍 문제

Chapter 2 파이썬 프로그래밍의 기초
2.1 변수
2.2 자료형
2.3 산술 연산자
2.4 주석과 대입문
2.5 키보드 입력
2.6 화면에 출력
2.7 터틀 그래픽(Turtle Graphics)
프로그래밍 실습
연습문제
프로그래밍 문제

Chapter 3 알고리즘과 제어문
3.1 알고리즘
3.2 관계 연산자와 논리 연산자
3.3 if 문
프로그래밍 실습
3.4 while 문
3.5 break, continue, else 문
프로그래밍 실습
3.6 for 문
프로그래밍 실습
3.7 중첩 반복문
프로그래밍 실습
연습문제
프로그래밍 문제
Chapter 4 다양한 자료형
4.1 리스트(List) 자료형
4.2 튜플(Tuple) 자료형
4.3 집합(Set) 자료형
4.4 사전(Dictionary) 자료형
4.5 문자열
프로그래밍 실습
연습문제
프로그래밍 문제

Chapter 5 함수
5.1 함수의 개념
5.2 함수의 정의
5.3 함수 호출하기
5.4 함수의 인수와 매개변수
5.5 함수의 반환
5.6 함수를 사용한 프로그램 설계
5.7 함수 호출시 변수 전달 방법
5.8 변수의 사용 범위 : 지역변수와 전역변수의 이해
5.9 무명함수
5.10 내장함수
5.11 모듈
프로그래밍 실습
연습문제
프로그래밍 문제

Chapter 6 실습 프로젝트
6.1 Up & Down 게임
6.2 Google 번역기
6.3 분수 계산기
6.4 Word count
6.5 Dictionary을 이용한 재고관리 프로그램
6.6 학생 성적 관리 프로그램

Chapter 7 데이터 분석
7.1 데이터 분석
7.2 데이터 통계 분석에 사용할 수 있는 파이썬 내장함수자
7.3 데이터 분석 결과의 시각화
7.4 NumPy 확장 패키지
7.5 유니버설 함수(universal function)
7.6 NumPy와 Matplotlib를 사용한 시계열 데이터 분석
프로그래밍 실습
연습문제
프로그래밍 문제

Chapter 8 Pandas
8.1 Pandas란?
8.2 Pandas 기본 자료구조
8.3 Series와 DataFrame 객체 생성
8.4 데이터 보기(확인)
8.5 데이터 선택과 추가
8.6 데이터 연산
8.7 데이터 병합, 그룹화, 변형
8.8 시계열(Time Series)
8.9 파일 입출력
연습문제
프로그래밍 문제

Chapter 9 시각화 - Matplotlib, Seaborn
9.1 데이터 시각화
9.2 스타일 정하기
9.3 다양한 그래프 그리기
9.4 그래프에 텍스트 추가하기
9.5 Pandas에서 plt.plot() 사용하기
9.6 Seaborn 소개
9.7 Seaborn을 활용한 다양한 그래프 그리기
연습문제
프로그래밍 문제

Chapter 10 기계학습
10.1 기계학습의 개념
10.2 기계학습의 분류
10.3 지도학습의 대표적 기법 소개
10.4 비지도학습의 대표적 기법 소개
10.5 기계학습 기반의 데이터 분석을 위한 기본 단계
10.6 기계학습을 위한 파이썬 라이브러리의 이해
10.7 기계학습 수행을 위한 데이터셋의 확보 및 활용
프로그래밍 실습
연습문제
프로그래밍 문제

Chapter 11 인공지능
11.1 인공지능의 개념
11.2 인공신경망의 이해
11.3 인공신경망의 모델 분류
11.4 인공신경망 구현을 위한 라이브러리
11.5 인공신경망 구현을 위한 기본 배경지식
11.6 인공신경망 모델을 생성하고 평가하기 위한 절차
11.7 인공신경망 모델의 단계별 구현법
프로그래밍 실습
연습문제
프로그래밍 문제

부록 프로그래밍 문제풀이
Chapter 2 파이썬 프로그래밍의 기초
Chapter 3 알고리즘과 제어문
Chapter 4 다양한 자료형
Chapter 5 함수
Chapter 6 실습 프로젝트
Chapter 7 데이터 분석
Chapter 8 Pandas
Chapter 9 소프트웨어와 파이썬 소개
Chapter 10 기계학습
Chapter 11 인공지능