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프로그래밍 일반

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New 그림으로 배우는 파이썬 저자 다카하시 마나 | 페이지 480
ISBN 9788931465853 | 정가 18,000 | 출판일 2021-11-10
판매처

부록CD

도서소개

파이썬 기초부터 라이브러리, 기계학습 입문까지
파이썬은 간결해서 배우기 쉽고, 프로그램을 빠르게 개발할 수 있으며, 인공지능 등 다양한 분야에 활용되어 최근 가장 인기 있는 프로그래밍 언어입니다. 이 책은 풍부한 일러스트와 친절한 설명을 통해 기초 문법부터 차근차근 다지고, 많은 예제 프로그램을 통해 초보자도 파이썬 프로그래밍을 확실히 익힐 수 있습니다. 책의 뒷부분으로 가면 필수 라이브러리와 함수의 활용 등 파이썬의 다양한 기능과 빅데이터 전처리에 필요한 DB 처리, 파일 처리, 인공지능 프로그램인 회귀, 분류문제도 학습하여 인공지능의 기초도 다질 수 있습니다. 각 장의 마지막에는 요약과 연습문제로 앞에서 배운 내용을 다시 한번 확인할 수 있도록 구성되었습니다. 프로그래밍을 처음 접하거나, 프로그래머로서 스킬업을 하고 싶거나, 인공지능 분야를 위해 파이썬을 공부하고자 하는 모든 분들에게 추천합니다.

저자소개

다카하시 마나
도쿄 대학 경제학부를 졸업하고 테크니컬 라이터로 활동하고 있다. 주요 저서로 『쉬운 C』 『쉬운 C++』 『쉬운 C#』 『좋은 Java』 『쉬운 XML』 『좋은 PHP』 『좋은 Java객체 지향 편』 『쉬운 Android 프로그래밍』 『쉬운 iOS 프로그래밍』 『쉬운 웹 애플리케이션 프로그래밍』 『만화로 배우는 네트워크 기초』 『좋은 JavaScript』(SB크리에이티브) 『입문 테크니컬 라이팅』 『통계학 교과서』(아사쿠라 서점) 『배려의 문장 방법』(문예 춘추) 『헤매지 않은 통계학』 『헤매지 않는 대학의 미분 적분』(기술 평론사) 등이 있다.

목차

Lesson 1 첫 걸음
1.1 Python 프로그램
1.2 코드 입력과 실행
1.3 레슨의 정리

Lesson 2 Python의 기본
2.1 코드의 내용
2.2 문자열과 수치
2.3 레슨의 정리

Lesson 3 변수와 식
3.1 변수
3.2 연산자의 기본
3.3 연산자의 종류
3.4 연산자의 우선 순위
3.5 키보드로 입력
3.6 레슨의 정리

Lesson 4 여러 가지 처리
4.1 if 문
4.2 if~elif~else
4.3 논리 연산자
4.4 for 문
4.5 while 문
4.6 구문의 중첩
4.7 처리 흐름의 변경
4.8 레슨의 정리

Lesson 5 리스트
5.1 컬렉션
5.2 리스트의 기본
5.3 리스트의 조작
5.4 리스트의 주의 사항
5.5 리스트의 연결과 슬라이스
5.6 리스트 요소의 조합과 분해
5.7 리스트의 집계와 정렬
5.8 다차원 리스트
5.9 레슨의 정리

Lesson 6 컬렉션
6.1 튜플
6.2 딕셔너리의 기본
6.3 딕셔너리의 조작
6.4 고도의 딕셔너리 조작
6.5 세트
6.6 레슨의 정리

Lesson 7 함수
7.1 함수
7.2 함수의 정의와 호출
7.3 인수
7.4 반환값
7.5 함수에 대한 고수준 기능
7.6 변수와 범위(scope)
7.7 기억 수명
7.8 레슨의 정리

Lesson 8 클래스
8.1 클래스의 기본
8.2 생성자(컨스트럭터)
8.3 클래스 변수 클래스 메서드
8.4 캡슐화
8.5 새로운 클래스
8.6 클래스에 관한 고수준 기능
8.7 모듈
8.8 모듈의 응용
8.9 표준 라이브러리
8.10 레슨의 정리

Lesson 9 문자열과 정규 표현
9.1 문자열의 확인과 조작
9.2 정규 표현
9.3 레슨의 정리

Lesson 10 파일과 예외 처리
10.1 텍스트 파일
10.2 CSV 파일
10.3 JSON 파일
10.4 예외 처리
10.5 시스템 처리
10.6 날짜와 시각
10.7 레슨의 정리

Lesson 11 데이터베이스와 네트워크
11.1 데이터베이스
11.2 데이터베이스의 이용
11.3 조건에 의한 검색
11.4 네트워크의 이용
11.5 레슨의 정리

Lesson 12 기계학습의 기초
12.1 기계학습
12.2 통계 지표
12.3 히스토그램
12.4 산포도
12.5 그 밖의 그래프
12.6 고도의 데이터 처리
12.7 레슨의 정리

Lesson 13 기계학습의 응용
13.1 기계학습의 종류
13.2 선형회귀
13.3 클러스터링
13.4 레슨의 정리

Appendix A 연습문제 해답
Appendix B Quick Reference

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