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파이썬 Jupyter Notebook 실전 입문
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468쪽 | | 190*242*27mm
ISBN-10 : 1161340211
ISBN-13 : 9791161340210
파이썬 Jupyter Notebook 실전 입문 중고
저자 이케우치 타카히로 | 역자 원인재 | 출판사 터닝포인트
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2018년 6월 1일 출간
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4 정말 새 제품인 것 같네요. 정말 감사합니다. 5점 만점에 5점 sunghee*** 2018.04.30
3 aaaaaaaaass 5점 만점에 5점 skj7*** 2016.06.10
2 빠르고 좋습니다. 책 상태도 완전 좋구요 5점 만점에 5점 tlaehd*** 2016.06.07
1 아마존 서평이 상당히 좋은 책인데 저렴하게 구매하게 되어 기쁩니다. 5점 만점에 5점 swpa*** 2016.04.12

이 책의 시리즈

책 소개

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"Jupyter Notebook"의 사용법과 "데이터의 시각화"에 대해 상세히 설명

이 책은 Python을 이용한 데이터 분석에 관심이 있거나 Jupyter Notebook의 사용법을 배우고 싶어 하는 초보자부터 이미 Jupyter Notebook을 사용하고 있는 사용자까지 폭넓은 층을 위해 구성되어 있다. Jupyter Notebook을 처음 접하는 사용자는 Jupyter Notebook에서 데이터 가공 및 집계를 할 수 있거나 다양한 그래프를 작성할 수 있는 방법을 배울 수 있고 기존 사용자는 그래프 패키지에 대해 더욱 깊이 있게 배울 수 있다.
데이터 가공 및 집계 처리에 특화된 패키지인 pandas와 그래프를 이용한 시각화 패키지인 Matplotlib 및 Bokeh 등과 함께 이용하는 방법을 실제 사례를 통해 자세히 알려주고 있다.

저자소개

저자 : 이케우치 타카히로
저자 이케우치 타카히로는 여러 IT 벤처회사 및 주식회사 ALBERT의 집행 임원을 역임하였으며 2015년 주식회사 유리에를 설립(현 주식회사 slideship) 동사 Founder & CEO. 2017년 프레젠테이션 슬라이드 작성/공개서비스 slideship.com을 개발, 신규 사업을 시작했으며 Python과 데이터 분석가를 위한 커뮤니티 PyData.Tokyo 발기인의 한명이다. 저서로서는 『Python 라이브러리 엄선 레시피』(2015년 기술평론사), 『Python 엔지니어 퍼스트북』 (2017년 기술평론사) 등이 있다.
Twitter:@iktakahiro
GitHub:https://github.com/iktakahiro

저자 : 카타야나기 노부코
저자 카타야나기 노부코는 농업 연구 기구 농업환경변화연구센터에서 연구에 종사. PyLadies Tokyo의 운영진. 2014년부터 데이터 해석에 Python을 활용.

저자 : 이와오 에마 하루카
저자 이와오 에마 하루카는 여러 회사에서 소프트웨어 엔지니어, 솔루션 설계 등을 거쳐 현재는 구글에서 Developer Advocate로 Google Cloud Platform을 담당. Python이 클라우드 환경에서 더 많이 쓰일 수 있도록 활동중.

저자 : @driller
저자 @driller는 금융파생상품을 중심으로 한 금융 데이터의 분석에 Python을 활용하고 있다. Python × 금융의 커뮤니티 fin-py 주최.

역자 : 원인재
역자 원인재는 컴퓨터공학을 전공하고 캐나다를 거쳐 일본에서 10년 넘게 거주 중.
현재 LINE 주식회사에서 인공지능 플랫폼 Clova 개발지원 및 데이터분석 업무에 종사하고 있다. 여러 개발언어를 섭렵하고 수년전부터 데이터분석에 파이썬을 사용하며 그 매력에 푹 빠져있다.

감수 : 조인석
감수 조인석은 엘라스틱 서포트 엔지니어
삼성SDS, 두산중공업, 현대정보기술, 육군전산소 등에서 소프트웨어 엔지니어/아키텍트로 다양한 영역의 프로젝트를 15년간 수행했다. 특히 제조/플랜트산업의 Industrial IoT 영역에 관심이 많다. 3권의 프로그래밍 책의 집필자이기도 하다. 현재 오픈소스 검색엔진으로 잘 알려진 Elastic Inc.의 Support Engineer이며, 한국 고객을 포함한 글로벌 고객 기술지원을 담당하고 있다. 아래 소셜미디어를 통해 쉽게 만날 수 있다.

페이스북: https://www.facebook.com/insuk.chris.cho

목차

1장 Jupyter Notebook을 도입해보자
1-1 Project Jupyter의 시작
1-2 Anaconda를 이용한 환경 구축
Windows에 Anaconda 설치하기
macOS에 Anaconda 설치하기
1-3 conda 명령의 사용법
conda 명령으로 패키지 관리하기
패키지 업데이트와 삭제
Anaconda 가상 환경
가상 환경 이용하기
conda 환경 이용을 종료하기
1-4 한글 폰트 환경의 준비
그래프 그리기에서 한글이 깨지는 문제
한글 폰트 설치하기
한글 폰트 이용하기
한글 폰트를 설정한 파일로 지정하기

2장 Jupyter Notebook의 조작 방법을 배워보자
2-1 Jupyter Notebook에서 코드 실행하기
Notebook 신규 작성하기
코드 실행하기
변수나 함수를 정의해서 이용하기
Python의 표준 라이브러리 이용하기
코드의 자동완성 기능 이용하기
2-2 Jupyter Notebook 인터페이스
File 메뉴
Edit 메뉴
View 메뉴
Insert 메뉴
Cell 메뉴
Kernel 메뉴
Widgets 메뉴
Help 메뉴 
툴바
2-3 Jupyter Notebook의 키보드 단축키
에디트 모드와 명령 모드
단축키 목록 표시하기
편리한 단축키
2-4 Jupyter Notebook의 저장과 재사용
Notebook 파일(.ipynb 파일) 구조
파일 저장하기
Auto Save 기능
체크 포인트
파일 불러와서 다시 이용하기
2-5 Markdown과 수식의 이용
Markdown이란
Markdown 기술하기
Notebook 설명 코멘트로 Markdown 이용하기
수식 기술하기
이미지 첨부하기
2-6 매직 명령어 이용
shell(명령 프롬프트)의 이용 방법
매직 명령의 기본
편리한 매직 명령
%history
%ls
%autosave
%matplotlib
2-7 Jupyter Notebook 공유 방법
GitHub에 Notebook 공개하기
nbviewer

3장 Pandas로 데이터 처리하기
3-1 pandas의 특징
3-2 샘플 데이터의 설명
anime.csv 파일
anime_master.csv 파일
anime_spilt_genre.csv 파일
anime_genre_top10.csv 파일
Anime_genre_top10_pivoted.csv 파일
anime_stock_price.csv 파일
anime_stock_returns.csv 파일
4816.csv 파일, 3791.csv 파일, n225.csv 파일
3-3 Series
Series 작성하기
레이블을 사용해서 데이터를 선택하기
위치를 지정해서 데이터 선택하기
논리값을 사용해서 데이터 선택하기
3-4 DataFrame
DataFrame 작성하기
레이블을 사용해서 데이터 선택하기
iloc를 사용해서 데이터를 선택하기
열 이름을 지정해서 데이터 선택하기
논리값을 사용해서 데이터 선택하기
3-5 다양한 데이터 불러오기
CSV 파일 불러오기
Excel 파일 불러오기
SQL을 사용해서 불러오기
HTML 파일 불러오기
3-6 데이터 처리
논리값으로 데이터 추출하기
where 메서드로 데이터 추출하기
값 변경하기
결손값 제외하기  
데이터 형
소트하기
함수 적용하기
3-7 통계량 산출
기본 통계량 산출하기
3-8 크로스 집계
groupby 메서드로 집약하기
pivot_table 메서드로 집약하기
크로스 집계하기
3-9 시계열 데이터의 처리
주가 취득하기
시계열 데이터로 사용된 함수
DatetimeIndex
시계열 데이터를 추출하기 
리샘플링
3-10 데이터 시각화
Notebook에 그래프 표시하기
Series에서 플롯하기
DataFrame에서 플롯하기
꺾은선 그래프 작성하기
산포도 그래프 작성하기
막대그래프 작성하기
히스토그램 작성하기
상자수염 그래프 작성하기
원 그래프 작성하기

4장 Matplotlib으로 그래프를 그려보자
4-1 Matplotlib이란
4-2 그래프 그리기 기초
그래프 그리기 준비하기
피겨와 서브플롯
add_subplot( ) 메서드로 서브플롯 배치하기
subplots( ) 함수를 이용해서 서브플롯 배치하기
스타일 적용하기
4-3 꺾은선 그래프
꺾은선 그래프 작성하기
꺾은선 그래프 활용하기
두 개의 축을 가진 그래프 그리기
4-4 산포도 그래프
산포도 그래프 작성하기
산포도 그래프 활용하기
그룹화된 산포도 그래프 작성하기
4-5 막대그래프
막대그래프 작성하기
막대그래프 활용하기
여러가지 그룹에 대한 막대그래프 작성하기 
여러 그룹의 막대그래프 활용하기
누적 막대그래프 작성하기
누적 막대그래프 활용하기
4-6 히스토그램
히스토그램 작성하기
히스토그램 활용하기
다양한 히스토그램 작성하기
4-7 상자수염 그래프
상자수염 그래프 작성하기
상자수염 그래프 활용하기
상자수염 그래프의 서식 일괄 설정하기
상자마다 서식 설정하기
4-8 원그래프
원그래프 그리기
원그래프 서식 설정
원그래프 활용하기

5장 Matplotlib을 활용해 보자
5-1 여러 가지 도형 그리기
원호 그리기
화살표 그리기
원형 그리기
정다각형 그리기
타원형 그리기
부채꼴 그리기
직사각형 그리기
다각형 그리기
5-2 피겨 오브젝트와 서브플롯 조정
피겨 오브젝트의 서식 설정하기
서브플롯의 서식 설정하기
서브플롯 사이의 여백 설정하기
5-3 색 지정과 컬러맵
색과 불투명도 설정하기
색 지정하기
컬러맵 이용하기
5-4 선의 서식 설정
선의 색과 굵기 설정하기
선의 끝 모양 설정하기
선의 결합점 모양 설정하기
선 종류 설정하기
파선·점선 끝 모양설정하기
파선·점선의 결합점 모양 설정하기
5-5 폰트와 텍스트상자 서식 설정
텍스트 그리기
폰트 서식 설정하기
텍스트상자 서식 설정하기
텍스트상자의 수평 방향 배치 설정하기
텍스트상자의 수직 방향 배치 설정하기
텍스트상자 안 문자열의 수평 방향 배치 설정하기
텍스트상자 안 문자열의 줄 간격 설정하기
텍스트상자 회전하기
5-6 그래프의 축과 눈금 설정
축의 범위 설정하기
축의 범위를 일치시킨 경우
축 설정 맞추기
로그축 설정하기
여러 개의 축 설정하기
축 레이블 설정하기
주 눈금과 주 눈금 레이블 설정하기
눈금 서식 설정하기
눈금선 설정하기
5-7 범례와 타이틀
범례 설정하기
범례 배치하기
서브플롯 타이틀 설정하기
피겨 타이틀 설정하기
범례와 타이틀 서식 설정하기
5-8 그림 스타일
스타일 일람 출력하기
스타일 적용하기
5-9 파일 출력
파일 출력하기
출력하는 피겨 오브젝트 서식 설정하기
출력할 때의 사이즈 조정하기
5-10 show( ) 함수와 오브젝트 지향 스타일
show( ) 함수란
show( ) 동작 확인하기
Matplotlib로 그래프를 그리는 두 가지 접근

6장 Bokeh로 그래프를 그려보자
6-1 Bokeh란
6-2 Bokeh의 장점
Matplotlib과 다른점
세 가지 레벨의 인터페이스
6-3 그래프 그리기 기초
① 필요한 모듈 가져오기
② 그래프 출력처를 Notebook에 나타내기
③ 인터페이스 작성하기
④ 그래프 조정하기
⑤ 그래프 출력하기
HTML 파일에 그래프 출력하기
6-4 꺾은선 그래프
리스트형·오브젝트에서 데이터 이용하기 8
사전형 데이터 이용하기
DataFrame 이용하기
중레벨 인터페이스
6-5 산포도 그래프
색 분류
중레벨 인터페이스
6-6 막대그래프
리스트형·오브젝트 데이터 이용하기
사전형 데이터 이용하기
DataFrame 이용하기
집계하기
그룹화하기
누적 막대그래프 작성하기
중레벨 인터페이스
6-7 히스토그램
리스트형·오브젝트 데이터 이용하기
DataFrame 이용하기
색 분류하기
상대도수 히스토그램 작성하기
중레벨 인터페이스
6-8 상자수염 그래프
6-9 원그래프
리스트형·오브젝트 데이터 이용하기
사전형 데이터 이용하기
DataFrame 이용하기
그룹화하기

7장 Bokeh를 활용해 보자
7-1 다양한 도형그리기
텍스트 그리기
기본적인 도형그리기
변형 가능한 도형그리기
선 그리기
레이블을 가진 데이터(ColumnDataSource)
7-2 다양한 오브젝트 조정
키워드 인수에 지정하기
오브젝트 속성 설정하기
7-3 색 조정
설정 가능한 속성
색 설정하기
alpha 속성을 지정해서 오브젝트 투과하기
색을 설정하는 경우의 적절한 사용
bokeh.palettes 모듈
7-4 다양한 선의 조정
설정 가능한 속성
선 굵기 설정하기
선 색 설정하기
선의 결합점 설정하기
선 끝모양 설정하기
선 종류 설정하기
7-5 텍스트 조정
설정 가능한 속성
폰트 설정하기
폰트 사이즈 설정하기
폰트 스타일 설정하기
텍스트 색 설정하기
텍스트의 수평 정렬 설정하기
텍스트 수직 정렬 설정하기
7-6 그림의 조정
그림 사이즈 설정하기
그림 여백 설정하기
그림의 테두리 설정하기
그림의 타이틀 설정하기
7-7 도형의 조정
도형 서식 설정하기
도형을 선택 / 해제할 때의 서식 설정하기
7-8 축 조정하기
시작 위치·종료 위치를 지정해서 축 범위를 설정하기
요소를 지정해서 축 범위 설정하기
시계열 축 설정하기
로그 축 설정하기
여러 개의 축 설정하기
7-9 축 서식 조정
축 서식 설정하기
축 표시 범위 설정하기
눈금 서식 설정하기
눈금 레이블 서식 설정하기
눈금의 길이 지정하기
눈금 레이블 조정하기
7-10 눈금선의 조정
주 눈금선에 서식 설정하기
보조 눈금선 서식 설정하기
그물 패턴 설정하기
눈금선 범위 설정하기
7-11 범례 조정하기
범례 서식 설정하기
범례 위치 설정하기
범례의 레이아웃 설정하기
범례 내부 조정하기
7-12 다양한 그림에 대한 레이아웃 조정
세로로 나열하기
가로로 나열하기
격자 모양으로 나열하기 ①
격자 모양으로 나열하기 ②
유연하게 배치하기
7-13 플롯툴을 활용한 대화형 조작하기
툴바 위치 설정하기
빌트인 툴 선택하기
툴의 활성 상태 변경하기
Hover 툴 설정하기
7-14 동적·대화형 그래프 작성하기
그림을 동적으로 변경하기
도형을 동적으로 변경하기
애니메이션 그리기
ipywidgets와 연계하여 대화적인 시각화하기

8장 Jupyter Notebook을 커스터마이즈 해보자
8-1 실행 옵션과 설정 파일
실행 옵션 설정하기
설정 파일 이용하기
8-2 스타일 커스터마이즈
CSS 이용하기

9장 클라우드 환경에서 Jupyter Notebook을 사용하자
9-1 Cloud Datalab - Google Cloud Platform
Cloud Datalab
Cloud Datalab 실행하기
Cloud Datalab 조작하기
Cloud Datalab에 접속하기
Cloud Datalab의 사용법
Notebook 화면 사용법
BigQuery로 데이터 해석하기
그래프 표시
9-2 Azure Notebooks - Microsoft Azure
Azure Notebooks의 특징
지원되는 실행 환경
기본적인 사용 방법
라이브러리와 Notebook
Notebook 사용법
추가 패키지 설치

10장 Jupyter Notebook으로 Ruby와 R을 사용하자
10-1 Ruby를 Jupyter Notebook에서 사용하기
iruby란
iruby 설치하기
Ruby를 Jupyter Notebook에서 이용하기
daru로 데이터 해석하기
Nyaplot로 그래프 그리기
10-2 R을 Jupyter Notebook에서 사용하기
R 설치하기
IRKernel 설치하기
R을 Jupyter Notebook에서 이용하기
R로 데이터 해석하기

부록
A-1 대화형 인터페이스 「ipywidgets」
ipywidgets 설치하기
interact 함수로 구현하기
사용 가능한 위젯
이벤트 핸들링
위젯 레이아웃
시각화 툴과의 연계
A-2 슬라이더 쇼 작성
슬라이더 쇼 작성 흐름
슬라이더용 파일로 변환
슬라이더 쇼용 파일
A-3 JupyterLab

책 속으로

출판사 서평

1장 : Jupyter Notebook 도입 Jupyter Notebook을 사용하기 위한 Python의 환경 구축, 패키지 설치 방법에 대해서 설명한다. 그래프 작성 시 한글 폰트의 사용법에 대해서도 알려준다. 2장 : Jupyter No...

[출판사서평 더 보기]

1장 : Jupyter Notebook 도입
Jupyter Notebook을 사용하기 위한 Python의 환경 구축, 패키지 설치 방법에 대해서 설명한다. 그래프 작성 시 한글 폰트의 사용법에 대해서도 알려준다.

2장 : Jupyter Notebook의 조작
Jupyter Notebook의 기본적인 사용법에 대해서 배운다. Python 코드의 실행 방법이나 웹인터페이스 설명, 키보드 단축키에 대해서도 설명한다.

3장 : pandas에서 데이터를 처리해 보자
pandas의 기본적인 사용법을 설명한다. 데이터 읽기부터 추출, 가공 등 최소한으로 필요한 지식을 배운다. pandas를 사용한 데이터의 시각화에 대해서도 소개한다.

4장 : Matplotlib에서 그래프를 그려보자
Matplotlib의 기본 동작에 대해서 배우고 3장에서 작성한 데이터를 이용하여 다양한 그래프 작성에 대해 설명한다. 막대 그래프와 산점도 그래프, 상자수염 그래프 등 대표적인 그래프를 직접 작성해본다.

5장 : Matplotlib 사용
Matplotlib의 상세 설정편인 5장에서는 그래프의 색 지정과 제목 지정 그리고 크기 변경
등 그래프의 완성도를 높이기 위한 방법에 대해서 설명하고 있다. Matplotlib의 코딩 스타일과 show() 함수에 대해서도 언급한다.

6장 : Bokeh으로 그래프를 그려보자
Bokeh의 기본편으로 Bokeh의 기본에 대해서 배우면서 4장과 마찬가지로 다양한 그래프 작성법에 대해 설명한다.

7장 : Bokeh를 본격적으로 사용해보자
Bokeh의 특징적인 기능인 동적 그래프 그리기에 대해서 설명한다.

8장 : Jupyter Notebook을 커스터마이즈 해보자
Jupyter Notebook의 실행 옵션이나 설정 파일의 이용 방법을 배운다. 웹 인터페이스의 스타일 변경 방법도 설명한다.

9장 : 클라우드에서 Jupyter Notebook을 사용해보자
Jupyter Notebook 기반의 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대해서 알아본다. Google Cloud Platform의 Cloud Datalab과 Microsoft Azure의 Azure Notebook을 다루고 있다.

10장 : Jupyter Notebook에서 Ruby와 R을 사용해보자
Jupyter Notebook에서 Ruby 및 R 언어를 사용하는 방법에 대해 배워본다. 필요한 패키지의 설치 방법과 코드 실행 예에 대해 설명하고 있다.

부록
Jupyter Notebook에 인터렉티브 기능을 추가하는 ipywidgets나 슬라이드 쇼 작성을 위한 팁에 대해 설명하고 JupyterLab을 소개한다.

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책 속 한 문장

회원리뷰

  • "예제를 따라 실습을 하다보니 pandas를 이용해 간단한 데이터 분석과  matplotlib를 이용하여 데이터 시...

    "예제를 따라 실습을 하다보니 pandas를 이용해 간단한 데이터 분석과 

    matplotlib를 이용하여 데이터 시각화를 할 수 있었다.


    파이썬 기초문법만 아는 수준인데

    책을 따라 실습을 하기에 어려움이 없었다.

    특히 Jupyter notebook과 데이터 시각화에

    다양한 예제가 있어서 필요에 따라 골라 사용할 수 있는 쿡북이라 생각한다.


    나처럼 python 기반의 데이터 분석에 관심있는 팀원이 생기면

    pandas 관련 서적과 이 책을 추천하겠다."



    배경

    지난 프로젝트에서 장치에서 재생된 컨텐츠 내역을 집계해서 리포트로 제공하는 기능을 개발했다. SaaS 서비스를 준비하고 있었고, 장치로 부터 수집 는 데이터가 비정형 데이터였기 때문에 몽고 DB를 이용해 데이터를 관리하고 있었다. 기존 방식말고 데이터 분석을 할 수 있는 방법에 대해서 스파이킹을 진행함


    기존 방식

    장치의 API 요청으로 부터 데이터를 수집하고, 실시간 배치로 데이터를 변환하고, 사용자가 리포트 요청을 하면 데이터를 로드하는 ETL 과정을 진행했다.

    • - SaaS 서비스를 진행하다 보니 테넌트별로 쌓이는 재생 로그가 많았다. 몽고 DB의 쿼리로 조회를 하다보니 데이터 성능이 떨어졌고 index와 비정규화 작업을 통해서 성능을 개선했다.

    개선 방향

    수집된 데이터가 많은 경우, hadoop에 빅데이터를 파일로 적재하고 이를 pandas를 이용하여 데이터를 분석하고 데이터 시각화에 필요한 변환된 데이터를 다른 저장소에 쌓아서 조회 하는 방법을 알게되었다.

    • - 일단 기존과 동일한 데이터 분석을 pandas를 이용하여 구현할 수 있는지 궁금했다.
    • - PoC를 진행하는데 러닝커브가 얼마나 드는지 확인이 필요했다.
    • - 두가지 방법의 성능비교

    파이썬 Jupyter Notebook 실전 입문

    우연하게 해당 책이 출판된 것을 알게 되었고 목차를 보고 지금 나에게 필요한 책이라 생각이 들었다.

    • 현재 파이썬 기초 문법만 아는 상태
    • jupyter notebook, pandas, matplotlib 사용경험 없음

    책에 있는 예제를 따라하면서 anaconda를 이용해서 쉽게 jupyter notebook 환경 설정을 할 수 있었고, pandas를 이용해서 DataFrame를 생성하여 데이터를 분석하고, matplotlib를 통해서 데이터 시각화를 진행할 수 있었다. 특히 matplotlib의 경우 다양한 종류의 차트를 그릴 수 있는 예제가 있어서 필요한 부분을 골라서 진행할 수 있었다.


    장점

    • - 짧은 시간에 책을 따라하면서 간단하 데이터 분석과 시각화까지 진행할 수 있었다.
    • - 주로 데이터 시각화에 대한 내용이 많다. 특히 다양한 종류의 차트 예제가 많아서 나중에 필요한 경우 쿡북처럼 찾아 쓸수 있을 것 같다.
    • - 파이썬 기초문법만 알고 있음에도 불구하고 책을 따라 나가는데 어려움이 없었고, 데이터 분석 입문자의 입장에서 분석 및 시각화가 어떤 것인지 부담없이 접할 수 있었다.
    • - 클라우드 환경에서 노트북을 사용할 수 있는 방법이 있어서 실제 업무에 적용할 수 있는 인사이트를 얻을 수 있었다.

    단점

    • - pandas에 대해 깊이 있는 설명은 부족하다. 따라서 다양한 케이스의 데이터 분석을 위해서는 다른 서적이나 도큐먼트 공부하는 등의 노력이 필요하다.
    • -jupyter notebook을 통해서 데이터 시각화하는 부분을 넘어서, 실제 어플리케이션에서 데이터 시각화를 어떻게 구현할 수 있는지 사례게 있으면 더 도움이 될 것 같다.

    마무리

    3주에 걸쳐서 책을 따라 실습을 진행해보았다. 다양한 데이터 샘플은 깃헙에서 제공하고 있었기 때문에 쉽게 실습을 진행할 수 있었고, 입문자 입장에서 부담없이 책의 내용을 이해할 수 있었다. 이 책을 읽었다고 해서 당장 데이터 분석가가 되었다고 생각하지는 않는다.


      하지만 이 책을 통해서 파이썬 기반의 데이터 분석과 시각화를 계속해서 진행할 수 있을 것 같다. 특히 리포트에 새로운 피처가 추가되면 빠르게 검증하여 사용자에게 가치가 있는지 여부를 판단할 수 있을 것 같다. 그 이후에 분석된 데이터를 다른 repository에 저장하고, d3.js같은 라이브러리를 이용하여 웹어플리케이션으로 데이터 시각화를 진행등의 인사이트를 얻을 수 있었다.


        나처럼 파이썬 기반의 데이터 분석이 어떤 과정을 통해 이루어지는지 알고 싶은 입문자에게 이 책을 추천한다.



    출처: http://gregor77.tistory.com/entry/서평-파이썬-Jupyter-Notebook-실전입문을-읽고 [북북이의 개발 노트]

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