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프로그래밍 / 코딩

고등학생을 위한 실습으로 배우는 데이터 과학 요약정보 및 구매

저자
윤태현·나소영
ISBN
978-89-5897-463-5(13000)
출간일
2026년 7월 10일
승인
없음
페이지수
368페이지
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■ 책 소개

학생들의 눈높이에 맞는 실제 데이터를 바탕으로!
자연스럽게 개념을 익히고 다양한 머신러닝 프로젝트를 수행하는 데이터 과학 실습서

이 책은 학생들의 눈높이에 맞는 실제 데이터를 선정하여, 데이터 분석의 개념을 자연스럽게 익히고 흥미를 느낄 수 있도록 실습을 바탕으로 데이터 분석을 연습하고 다양한 머신러닝 프로젝트를 수행하는 데이터 과학 실습서입니다. 실습을 통해 데이터 분석을 다지는 제1부와 실제 문제 해결을 위한 제2부 실전 프로젝트로 구성되어 있습니다.

■ 이 책의 구성

◎ 제1부 데이터 분석 연습하기 실습 환경: 주피터 노트북

데이터 분석 필수 도구인 파이썬에 초점을 맞추어 흥미로운 주제와 데이터를 활용해 데이터 처리, 시각화, 탐색적 데이터 분석(EDA), 머신러닝 모델을 단계별로 실습합니다.

★ 흥미를 이끄는 실생활 데이터 분석
  • 파이썬 기초 환경 구성 및 판다스(Pandas) 기초 통계 이해
  • 맷플롯립·시본 라이브러리를 활용한 데이터 시각화
  • FIFA 축구 선수 데이터, 국민건강보험공단 진료내역 기반 EDA 실습
  • 아이스크림 판매량·다이아몬드 가격·와인 성분 데이터 기반 머신러닝 모델 실습
★ 이론과 실습이 결합된 워크북 스타일

주제별 예제 코드 및 결과 확인 → 챕터별 정리하기 → 연습 문제 및 '잠깐! Q&A' 코너 수록

◎ 제2부 데이터 과학 실전 프로젝트 실습 환경: 구글 코랩

청소년 건강, 농작물, 이력서 데이터 등을 바탕으로 웹 애플리케이션, 워드 클라우드, 피지컬 컴퓨팅 기반 스마트팜 대시보드 제작 등 실무형 융합 프로젝트를 진행합니다.

청소년 건강 공공데이터 활용 흡연 시작 연령 예측 프로젝트 1
바이브코딩 및 기상·농업 데이터를 이용한 감귤 당도 예측 앱 프로젝트 2
워드 클라우드 분석 및 캐글 이력서 데이터 기반 채용 예측 프로젝트 3
감자잎 질병 예측 스마트팜 대시보드 만들기 (피지컬 컴퓨팅) 프로젝트 4
합성곱 신경망(CNN) 기반 손글씨 숫자 분류 딥러닝 모델 프로젝트 5

■ 저자의 말

데이터는 이제 특정 분야의 전문가만 다루는 대상이 아니라, 누구나 이해하고 활용해야 하는 중요한 정보가 되었습니다. 이러한 흐름에 발맞추어 2022 개정 교육과정에 ‘데이터 과학’ 과목이 신설되었습니다. 이는 데이터를 이해하고 분석하는 능력이 오늘날 교육 현장에서 길러야 할 필수 역량이 되었음을 보여줍니다.

하지만 현장에서는 학생과 교사가 함께 활용할 실습 중심의 교재가 여전히 부족한 실정입니다. 이 책은 학생들이 친근하게 다가갈 수 있는 실제 데이터를 선별해 복잡한 수식 나열보다는 데이터를 직접 다루고 해석하는 과정의 즐거움을 느낄 수 있도록 구성했습니다.

고등학교 ‘데이터 과학’ 과목을 위한 맞춤 교재로 기획되었으나, 데이터 분석을 처음 시작하는 대학생과 일반 학습자도 기초부터 탄탄히 따라올 수 있도록 설계되었습니다. 이 책이 여러분의 데이터 과학 첫걸음에 든든한 길잡이가 되기를 바랍니다.

■ 목차

제1부 데이터 분석 연습하기
Chapter 1 파이썬(Python)으로 데이터 분석 환경 구성하기
01. 데이터 분석 환경 구성하기
02. 파이썬의 데이터 구조 - 변수부터 딕셔너리까지
Chapter 2 데이터 분석 라이브러리 판다스(pandas) 알아보기
01. 판다스란?
02. 판다스의 두 가지 기본 데이터 구조
03. 판다스 기초
Chapter 3 기초 통계로 데이터 이해하기
01. 데이터 구조 확인: info(), shape
02. 기초 통계: describe(), mean(), median(), mode()
03. 범주형 데이터 분포: value_counts()
04. 정렬: sort_values()
05. 그룹별 비교: groupby()
Chapter 4 데이터 시각화
01. 시각화란?
02. 맷플롯립(Matplotlib)
03. 시본(Seaborn)
04. 판다스 플롯을 이용한 간단한 시각화
Chapter 5 탐색적 데이터 분석(EDA)
01. 탐색적 데이터 분석이란?
02. FIFA 축구 선수 데이터 탐색
03. 국민건강보험공단 진료내역 데이터 탐색
Chapter 6 머신러닝으로 데이터 예측 및 분류 연습하기
01. 머신러닝이란 무엇인가?
02. 머신러닝의 종류
03. 머신러닝의 기본 흐름
04. 지도학습 – 회귀 | 기온(℃)에 따른 아이스크림 판매량 예측
05. 지도학습 – 회귀 | 다이아몬드 가격 예측
06. 지도학습 – 분류 | 다이아몬드 고가/일반 분류
07. 비지도학습 - 군집 | 와인 데이터 군집화
제2부 데이터 과학 실전 프로젝트 수행하기
Intro 실전 프로젝트 시작하기
• 구글 코랩 사용하기
• 프로젝트 수행 절차
Project 1 청소년 건강 데이터로 흡연 시작 연령 예측하기
01. 문제 정의
02. 데이터 수집
03. 데이터 탐색 및 전처리
04. 모델 생성 및 학습
05. 모델 평가
06. 모델 성능 개선하기
07. 모델 활용
Project 2 제주 감귤 당도 예측 앱 제작하기
01. 문제 정의
02. 데이터 수집
03. 데이터 탐색 및 전처리
04. 모델 생성 및 학습, 평가하기
05. 모델 활용
06. 스트림릿으로 감귤 당도 예측 앱 제작하기
Project 3 이력서 데이터로 채용 여부 예측하기
01. 문제 정의
02. 데이터 수집
03. 데이터 탐색 및 전처리
04. 모델 생성 및 학습
05. 모델 평가
06. 모델 활용
Project 4 감자잎 질병 예측 스마트팜 대시보드 제작하기
01. 문제 정의
02. 데이터 수집
03. 데이터 탐색 및 전처리
04. 다양한 모델 생성 및 학습, 평가
05. 모델 활용
06. 피지컬 컴퓨팅의 이해
07. ESP32 보드로 스마트 농장 대시보드 만들기
Project 5 합성곱 신경망으로 손글씨 숫자 분류하기
01. 컴퓨터는 이미지를 어떻게 인식하는가?
02. 데이터 수집 및 전처리
03. 모델 생성 및 학습
04. 모델 평가
05. 모델 활용
• 연습 문제 정답 코드
• 부록_실전 데이터 분석을 위한 전처리
• 찾아보기

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