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데이터 사이언스 입문 A to Z(한권으로 파이썬)
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390쪽 | 규격外
ISBN-10 : 1190283700
ISBN-13 : 9791190283700
데이터 사이언스 입문 A to Z(한권으로 파이썬) 중고
저자 문용준 | 출판사 잇플
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2020년 1월 2일 출간
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62 새책이군요 감사합니다 5점 만점에 5점 myseo1*** 2020.06.28

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책 소개

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이 책은 데이터 분석을 위한 기본서 라고 할 수 있다.

데이터사이언스 입문 A to Z은 4차 산업혁명에서 꼭 필요한 데이터분석에 대한 내용을 다룬 교재다. 사회적으로 데이터를 분석하는 전문가에 대한 수요는 급증하고 있는데 이 분야에 뛰어난 분석력과 창의적인 인재가 부족한 것이 현실이다.
이 책은 데이터전문가를 양성하는데 있어서 꼭 필요한 내용으로 역어져 있으며 데이터전문가로 성장하는데 필요한 기초적인 모든 내용을 포괄적으로 다루고 있다.
파이썬의 수학 라이브러리인 numpy를 비롯하여 데이터 통계 라이브러리인 pandas와 matplotlib 등에 관한 설명과 예제들이 가득한 책이며 금융 데이터 분석, 공공데이터 분석 등을 처리하는 예제들을 통한 데이터 분석 활용법을 알려주는 책이다.

4차 산업혁명에서 매우 중요한 위치를 차지하고 있는 데이터 사이언스와 머신 러닝이 일반화된 지금, 다양한 머신 러닝과 딥 러닝을 데이터에 적용하는 것은 그리 어렵지 않은 일이 됐다. 데이터 사이언스에서 가장 중요한 것은 데이터 그 자체다. 하지만 데이터 처리 기술에만 집중하고 있다.

IT 현장에서 데이터 수집 과정에서 수많은 오류를 포함하게 되는 경우를 자주 본다. 따라서 데이터 전처리(Data pre-processing)는 데이터 사이언스에서 매우 중요한 과정이다.

특히, 빅 데이터를 다루는 많은 사람들에게 있어 데이터 자체가 지니고 있는 오류를 발견하고 보정해주고, 추후에 모델이 수립될 경우 그 의미와 해석에 대해서 서로 연결 시켜나갈 수 있는 로우 데이터(Raw Data)를 들여다 볼 수 있는 실력은 정말 중요하다.

바로 이 책은 그런 부분을 중점적으로 집필했다.

저자소개

목차

Chapter 01 개발환경 설치
1. 아나콘다 설치
2. 주피터 노트북 실행
3. 주피터 노트북 사용하기
4. 파이썬 모듈

Chapter 02 파이썬 기본
1. 파이썬 변수와 기본 문장
2. 파이썬 함수
3. 파이썬 클래스와 객체
4. 파이썬 내장 숫자 클래스
5. 문자열

Chapter 03 배열 데이터
1. 파이썬 리스트 클래스
2. 배열(array)모듈의 배열
3. 넘파이 모듈의 다차원 배열

Chapter 04 판다스의 자료구조
1. 시리즈(Series)클래스
2. 데이터프레임(Data Frame)구조
3. 시리즈와 데이터프레임의 자료 형 관리 기준


Chapter 05 데이터 구조 접근하기
1. 다차원 배열 팬시 검색과 논리 검색
2. 판다스의 팬시 검색과 논리 검색
3. 데이터 구조 변경

Chapter 06 시각화
1. 그래프의 기본
2. 그래프 꾸미기
3. 다른 시각화 모듈

Chapter 07 수학 함수
1. 시그마와 파이 기호
2. 지수, 로그와 삼각 함수
3. 축 기준으로 함수 처리


Chapter 08 확률의 기초와 원리
1. 집합
2. 경우의 수
3. 확률의 원리
4. 확률 변수와 확률분포
5. 베이지안

Chapter 09 선형 대수로 넘파이 모듈 이해하기
1. 벡터와 1차원 배열
2. 행렬과 2차원 배열
3. 텐서와 다차원 배열
4. 유니버설 함수 (universal function)
5. 선형대수 연산인 내적과 외적
6. 행렬식과 역행렬
7. 선형변환, 고윳값, 고유벡터

Chapter 10 신경망 사용 함수
1. 활성화 함수(activation function)
2. 미분
3. 계층(layer)을 다차원 배열로 계산하기
4. 합성 곱 함수

Chapter 11 데이터 변수 정제
1. 날짜 자료형
2. 결측값 및 이상치 값 처리
3. 다양한 값의 정규화와 변환

Chapter 12 데이터로 통계 알아보기
1. 중심위치 확인
2. 퍼진 정도 확인

Chapter 13 공공 데이터
1. 공공 데이터 분석
2. 유가 데이터 분석

Chapter 14 금융 데이터
1. 주식 데이터 분석
2. 환율, 지수 등 금융 데이터 분석
3. 한국의 주식 시가총액 분석

Chapter 15 자연어 기본
1. 자연어 기본 처리
2. HTML 파싱과 워드크라우드

책 속으로

출판사 서평

이 책의 특징 꼭 필요한 내용을 하나로 연결 가장 기본적인 처리를 기준으로 꼭 필요한 것을 하나로 연결해서 더 쉽게 접근할 수 있도록 묶었습니다. 넘파이와 판다스 모듈 이해와 선형대수 처리방식 데이터를 분석하려면 숫자를 관리하는 배열 형태의 자...

[출판사서평 더 보기]

이 책의 특징
꼭 필요한 내용을 하나로 연결
가장 기본적인 처리를 기준으로 꼭 필요한 것을 하나로 연결해서 더 쉽게 접근할 수 있도록 묶었습니다.
넘파이와 판다스 모듈 이해와 선형대수 처리방식
데이터를 분석하려면 숫자를 관리하는 배열 형태의 자료구조를 알아야 합니다. 넘파이와 판다스 모듈의 배열 개념을 이해하고, 배열 내의 원소를 계산하는 선형대수 처리 방식을 알아봅니다.
머신러닝과 딥러닝
머신러닝과 딥러닝의 알고리즘을 잘 사용하는 것도 중요하지만 데이터가 왜 이런 결과로 만들어졌는지 정확히 파악하는 것도 중요하므로 그 원리를 알아봅니다.
각종 데이터분석에서 부터 자연어의 기본까지 데이터사이언스에서 필요한 대부분의 내용들을 다루고 있습니다.

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책 속 한 문장

회원리뷰

  • 데이터분석을 하기 위해 꼭 알아야할 기능들을 집대성한 책이라 할 수 있다. 이 책은 데이터 분석의 가장 기본이 되는 자료구조부...

    데이터분석을 하기 위해 꼭 알아야할 기능들을 집대성한 책이라 할 수 있다. 이 책은 데이터 분석의 가장 기본이 되는 자료구조부터 수학적인 개념들을 활용한 모듈 이해 그리고 이를 실제로 사례에 적용해 분석해보는 것까지 모든 것이 데이터 분석을 잘 하기 위한 기초 지식들을 쌓는 것에 초점이 맞추어져 있다.

    가장 도움이 되었던 장을 꼽자면 판다스의 자료구조를 설명했던 부분과 7장부터 10장까지 데이터 분석의 기본 베이스가 되는 수학함수들을 이용해 파이썬 모듈들을 활용해보는 부분이었다.

    첫번째의 경우에는 기타 다른 책들을 찾아보아도 명확하게 해결되지 못했던 부분이었는데 이 책을 통해 왜 이 클래스들을 사용해야하는지, 이 클래스를 사용할 때의 장점은 무엇인지 등을 명확히 알 수 있었다. 특히나 설명을 할 때 항상 예제 코드와 함께 제시하기 때문에 글을 읽고 이해가 되지 않은 부분은 예제를 보며 다시한번 이해를 해보는 시간을 가질 수 있었다.

    두번째는 수학이 왜 데이터 분석에 중요한지를 깨달을 수 있었던 경우였다. 데이터 분석하면 사실상 통계를 빼놓고 이야기할 수 없는데 단순히 문법적인 내용만 외워서 쓰는 것이 아니라 그 함수를 이루고 있는 기반 개념에 대해 알고 접근하니 다루기가 훨씬 수월했다. 한번에 모든 것을 이해하기는 힘들어도 계속 반복해서 보다보면 해당 함수가 이루고 있는 원리에 대해 감탄을 금치 못하는 내용이었다.

    이 책은 또한 데이터분석의 가장 핵심이라 할 수 있는 데이터 전처리에 관해서도 뒷부분에 한 챕터를 차지해 설명하고 있다. 데이터의 자료형에 따라 다른 형태의 자료형으로 변환하는 작업부터 결측치 처리, 정규화 등 전처리에 관한 모든 부분을 예제와 함께 제시하고 있다.

    이 책을 읽으면서 파이썬을 처음 배웠을 때, 이 책을 먼저 접했으면 어땠을까라는 생각을 많이 가지게 되었다. 그만큼 데이터 분석에 관해 기반 개념부터 제대로 잡고 시작하고 싶은 사람들에게는 매우 도움이 되는 책이고 이 책을 중심으로 더 많은 학습을 하게 되는 계기가 될 것이라 생각한다. 실력향상을 원하는 사람들에게 이 책을 꼭 읽어볼 것을 권하고 싶다.  

  •    언젠가 책을 읽다가 모기업 인턴사원이 파이썬을 유튜브로 배워서 단순반복되는 수기업무를 프로그래밍...

       언젠가 책을 읽다가 모기업 인턴사원이 파이썬을 유튜브로 배워서 단순반복되는 수기업무를 프로그래밍 작업하여 기존에 2개월 걸리던 업무를 30분 만에 끝냈다는 내용을 본 적이 있었다. 그 때는 설마 아무리 프로그래밍 작업을 통해 자동화한다고 해도 그렇게 시간을 단축할 수 있을까하고 의아하기는 했지만 무심코 지나쳤다. 그런데 최근에 파이썬을 활용한 업무자동화 교육이 많이 개설되는 것을 보면서 더 이상 지체해서는 안되겠다는 생각이 들었다.

     

     

     

    그래서 이 책 <한권으로 파이썬 데이터 사이언스 입문 A to Z>를 읽게 되었다. 이 책은 모두 15개의 장으로 이루어져 있고, 각 장의 주제는 다음과 같다.

     

     

      1장_개발환경 설치

     

      2장_파이썬 기본

     

      3장_배열 데이터

     

      4장_판다스의 자료구조

     

      5장_데이터 구조 접근하기

     

      6장_시각화

     

      7장_수학 함수

     

      8장_확률의 기초와 원리

     

      9장_선형 대수로 넘파이 모듈 이해하기

     

    10장_신경망 사용 함수

     

    11장_데이터 변수 정제

     

    12장_데이터로 통계 알아보기

     

    13장_공공 데이터

     

    14장_금융 데이터

     

    15장_자연어 기본

     

     

     

    1장에서는 데이터 처리를 위한 다양한 도구들 중에서 여러 OS에 쉽게 설치하고 다룰 수 있는 아나콘다 설치방법과 주피터 노트북 실행 및 사용하기, 그리고 파이썬 모듈에 대해 설명하고 있다.

     

     

     

    2장에서는 파이썬 변수와 기본 문장, 파이썬 함수, 파이썬 클래스와 객체, 파이썬 내장 숫자 클래스, 문자열 등 파이썬의 기본에 대해 설명하고 있다.

     

     

     

    3장에서는 파이썬 리스트 클래스, 배열(array) 모듈의 배열, 넘파이 모듈의 다차원 배열 등 배열 데이터에 대해 설명하고 있다.

     

     

     

    4장에서는 시리즈(Series) 클래스, 데이터프레임(DataFrame) 구조, 시리즈와 데이터프레임의 자료형 관리 기준 등 판다스의 자료구조에 대해 설명하고 있다.

     

     

     

    5장에서는 다차원 배열 팬시 검색과 논리 검색, 판다스의 팬시 검색과 논리 검색, 데이터 구조 변경 등 데이터 구조 접근하기에 대해 설명하고 있다.

     

     

     

    6장에서는 그래프의 기본, 그래프 꾸미기, 다른 시각화 모듈 등 시각화에 대해 설명하고 있다.

     

     

     

    7장에서는 시그마와 파이 기호, 지수·로그와 삼각함수, 축 기준으로 함수 처리하기 등 수학 함수에 대해 설명하고 있다.

     

     

     

    8장에서는 집합, 경우의 수, 확률의 원리, 확률변수와 확률분포, 베이지안 등 확률의 기초와 원리에 대해 설명하고 있다.

     

     

     

    9장에서는 벡터와 1차원 배열, 행렬과 2차원 배열, 텐서와 다차원 배열, 유니버설 함수(universal function), 선형대수 연산인 내적과 외적, 행렬식과 역행렬, 선형변환·고윳값·고유벡터 등 선형 대수로 넘파이 모듈 이해하기에 대해 설명하고 있다.

     

     

     

    10장에서는 활성화 함수(activation function), 미분, 계층(layer)을 다차원 배열로 계산하기, 합성 곱 함수 등 신경망 사용 함수에 대해 설명하고 있다.

     

     

     

    11장에서는 날짜 자료형, 결측값 및 이상치 값 처리, 다양한 값의 정규화와 변환 등 데이터 변수 정제에 대해 설명하고 있다.

     

     

    12장에서는 중심위치 확인, 퍼진 정도 확인 등 데이터로 통계 알아보기에 대해 설명하고 있다.

     

     

     

    13장에서는 공공 데이터 분석, 유가 데이터 분석 등 공공 데이터에 대해 설명하고 있다.

     

     

     

    14장에서는 주식 데이터 분석, 환율·지수 등 금융 데이터 분석, 한국의 주식 시가총액 분석 등 금융 데이터에 대해 설명하고 있다.

     

     

     

    15장에서는 자연어 기본처리, HTML 파싱과 워드클라우드 등 자연어 기본에 대해 설명하고 있다.

     

     

     

    대학교를 졸업하고 나서 수학과는 거의 담을 쌓고 살다보니 이 책에 나와 있는 다양한 수학 함수와 통계에 대한 내용을 보면서 수학은 역시 어렵다는 생각에서 헤어나기는 쉽지 않았다. 하지만 저자가 초보자도 따라하기 쉽게 설명을 해주고 있어서 직접 해보면서 하니 책으로만 보는 것보다는 훨씬 이해하기가 수월했다.

     

     

     

    이 책에 수록되어 있는 내용을 한 번만 보고 덮을 것이 아니라 늘 책상 가까이에 두고서 수시로 참고한다면 업무자동화를 추진하는 것이 결코 남의 이야기로 그치지는 않을 것이라는 확신이 들었다. 자꾸 연습을 하면서 응용해 나간다면 비록 데이터 사이언스 입문자이기는 하지만 머지 않아 내가 하고 있는 업무 중 많은 부분을 자동화함으로써 업무 효율성을 높임으로써 보다 창의적인 업무에 할애할 수 있는 시간을 벌 수 있을 것으로 많은 기대가 된다.

     

     

     

    앞으로 사이버교육도 수강하고, 사내 교육이 개설된다면 누구보다 먼저 신청해서 파이썬에 대해 제대로 배우고 싶다. 파이썬으로 어느 정도까지 업무 자동화를 구현할 수 있을지 매우 궁금하다.  

  • 과거에(몇십년전?) 프로그래밍을 배우기 위해 C가 기본이었다면(중간에 JAVA로 바뀐 듯?) 지금은 파이썬이 기본이라 생각된다...

    과거에(몇십년전?) 프로그래밍을 배우기 위해 C가 기본이었다면(중간에 JAVA로 바뀐 듯?) 지금은 파이썬이 기본이라 생각된다.
    AI와 연관하여 머신러닝과 딥러닝에 대한 내용을 포함하고 있으며, 주식 등 금융기관에서 여러 공공기관에서 Raw Data를 가져와서 원하는 형태로의 데이터 가공도 편리하여 파이썬을 사람들이 점점 늘어나고 있다.


    나 역시 파이썬에 대해서 관심을 가지게 된 것은 공공기관의 데이터를 통해 원하는 형태로 가공하고 분석하기 위해 활용하기 위해서이다.
    <한권으로 PYTHON 데이터 사이언스 입문 A to Z>는 가독성 좋은 편집으로 읽기 편리하고, 파이썬에 대해 거의 모르는 나도 따라하기 쉽게 그림과 함께 설명이 잘 되어 있다.


    데이터 과학의 이론적인 개념에 대해서는 역시 어려워서 여러번 읽었다.
    완전히 이해하지 못해도 따라하며 소스코드를 입력하고 실행하며 어떤 내용인지 대략적으로 감을 잡을 수 있었다.
    ϻ소스코드도 사이트에서 제공해주어서 직접 다 타이핑 하지 않아도 되어서 편했다.


    이론적인 부분 다음엔 내가 원하는 공공데이터를 가져와서 분석하는 방법을 공부할 수 있었다.
    원하는 공공데이터 정보가 아니라 책을 참고하여 원하는 데이터를 가공하는 중인데 역시 아직은 어렵다.
    하지만 한 번 제대로 만들어두면 다음엔 간단히 수정하여 사용할 수 있으니 유가나 증시 등 다른 데이터 부분도 참고하여 빨리 완성하고 싶다

  • 진짜 파이썬 입문서 | xn**is | 2020.01.29 | 5점 만점에 5점 | 추천:0
    최근 몇년간 빅데이터에 대한 논의가 활발하고 국가차원에서도 공공데이터를 공개하고 민간부분에서 데이터활용을 활성화하고자 얼마전 ...

    최근 몇년간 빅데이터에 대한 논의가 활발하고 국가차원에서도 공공데이터를 공개하고 민간부분에서 데이터활용을 활성화하고자 얼마전 국회에서 데이터3법을 통과시켰습니다. 앞으로 데이터를 활용도는 더욱 심화될 것이고 데이터를 다루는 인력도 더욱 많이 필요할수 밖에 없습니다. <한권으로 파이썬 데이터 사이언스 입문 A to Z>는 4차산업혁명의 혈액인 빅데이터를 다루는 데이터사이언스 입문에 필요한 프로그램을 연마하도록 꾸며져있습니다. 데이터사이언스를 공부하는 프로그램은 여러가지가 있습니다. 통계적 접근을 할때는 R도 많이 사용하고 루비나 자바로도 가능합니다. 하지만 가장 일반적인 프로그램은 파이썬이고, 이 프로그램이 미국 등 선진국에서 쉽게 접근이 가능하여 지배적 입지를 다지고 있습니다. 이러한 파이썬을 사용하여 데이터분석에 효율성을 높이도록 저자는 신경을 썼다고합니다.

     

    저자는 문용준으로 SK CNC 수석연구원이십니다. 한국 최고의 프로그램교육기관인 패스트캠퍼스에서 파이썬강의를 하고 계시고 이번에 파이썬초급교재를 출간하셨습니다. 공저자 문성혁은 아토큐브(주) CTO라고 합니다. 유튜브에 이 책에대한 강의가 현재 1,2장이 올라와 있는데 계속 올린다고 합니다. 동영상강의와 함께 공부를 하면 이해가 더욱 빠를 겁니다.

     

    파이썬을 사용하는 개발툴은 아나콘다 주피터노트북을 사용하므로, 주피터노트북의 설치와 실행을 설명합니다. 여유가 있는 분들은 유료툴인 파이참을 사용하기도 하지만 주피터노트북은 무료툴임이 매우 강점이죠. 그리고 내장함수, 숫자처리, 문자열과 편하게 사용할 수있는 넘파이모듈과 판다스자료구조를 학습합니다 넘파이와 판다스모듈만 잘 숙지를 해도, 데이터처리의 상당부분이 편해집니다. 그리고 시각화로 matplotlib모듈이용법과 seaborn과 pyecharts모듈도 다룹니다. 데이터분석은 데이터전처리, 분석, 시각화로 이루어집니다. 책의초반에 이 3단계의 전반적인것을 다뤄줍니다.

     

    7장부터 본격적으로 수학개념을 다룹니다. 시그마, 지수,로그, 함수처리 등이죠. 파이썬 책중에서 수학을 다루지 않는 책이 많습니다. 어렵다는 이유겠죠. 저자들은 이런 금기(?)를 입문이지만 망설이지 않습니다. 어쩌면 속이지 않는 것일수있습니다. 제대로 데이터분석을 하려면 수학은 피할수가 없는 통로입니다.(파이썬에는 수학기능이 넌파이모듈에 들어있습니다.) 데이터분석을 하느냐 안하느냐는 수학을 하느냐 안하느냐와 같아보입니다. 과장일까요? ㅎㅎ

    수학중에서 '확률'과 '선형대수'를 다룹니다. 특히, 선형대수는 통계대학원에 들어갈때 필수 시험과목으로 알고 있듯이, 데이터처리에서 벡터와 행렬을 계산하는 것이 매우 중요한데, 이를 선형대수라고 합니다. 넘파이모듈을 사용하여 1차원배열, 2차원배열, 다차원배열, 내적과 외적,역행렬 등을 공부합니다.

    후반에는 까다롭다는 날짜처리방법과 실전예제로 공공데이터분석과 금융데이터분석법을 일부 따라해 봅니다. 여기서 제시하는 코딩방법을 다른 예제에도 충분히 적용할수있기에 초보적인 분석도 시도할수 있게 해줍니다.

     

    파이썬은 '컴퓨터언어'라고 표현을 합니다. 우리가 영어에 매우 큰 어려움을 겪었듯(저만 그랬나요? ㅠㅠ) 파이썬도 영어와 동일하게 컴퓨터용이지만 '언어'이기에 문법이 존재합니다. 이 문법이 익숙해야 제대로 데이터전처리, 분석, 시각화를 능숙하게 할수 있습니다. 그러나 이 문법을 다른 책들은 어렵다고 꼭 해야 하는것을 감추는 경우가 있습니다. 하지만 <데이터사이언스 입문 A TO Z>저자들은 피하지 않고 정면으로 다룹니다. 이게 벽이라면 파이썬 공부에 대해 생각해 봐야 할겁니다. 괜히 시간버리않고 딴일을 하는것이 더욱 좋을 수가 있기 때문이죠. 무사히 이 책을 다 익혔다면 말 그대로 입문일겁니다. 생각보다 파이썬은 다양한 영역에서 사용이 됩니다. 데이터분석은 한 분야일뿐이죠. 딥러닝, 그래픽,금융 등 자신의 취향에 맞게 관련분야로 나가면 됩니다. 이 책이 그 기틀이 될것이라 믿습니다. 

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소비자 피해보상
환불지연에 따른 배상

- 상품의 불량에 의한 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은 소비자분쟁해결 기준 (공정거래위원회 고시)에 준하여 처리됨

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