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한빛출판네트워크

데이터/수치 분석을 위한 파이썬 라이브러리 SciPy와 NumPy

리얼타임 eBook

번역서

판매중

  • 저자 : 엘리 브레설트
  • 번역 : 이성주
  • 출간 : 2013-05-29
  • 페이지 : 100 쪽
  • ISBN : 9788968486135
  • 초급 초중급 중급 중고급 고급
5점 (2명)
좋아요 : 53

빅데이터 시대, 데이터 과학자가 되고 싶다면!


빅데이터 분석을 주목하면서 데이터 분석에 관한 관심이 높아졌다. 그리고 이런 데이터 분석에 많이 사용하는 언어로 R과 파이썬이 있다. 이 두 언어는 데이터 분석을 위한 다양한 도구가 있고, 일반 개발 언어보다 접근하기 쉬우며 시각화하기 쉽다는 특징을 가졌다. 특히 파이썬은 고수준 언어(high-level language)인 파이썬은 읽기 쉬운 문법으로 되어 있으면서 매우 유연하여, 배우고 사용하기에 더 없이 좋은 언어다. 이 책은 데이터/수치 분석을 위한 파이썬 라이브러리인 SciPy와 NumPy를 빠른 시간 내에 익힐 수 있게 해준다. 앞으로 출간될 , 와 함께 데이터 사이언스 시리즈의 하나다. 

대상 독자

  • 파이썬 라이브러리인 SciPy, NumPy로 수치 분석을 빠르게 익히고 싶은 프로그래머
  • 수치 분석 관련 개념의 이해를 높이고 싶은 프로그래머

 

수치 분석과 고급 데이터 분석의 필수, SciPy와 NumPy!
이 책은 파이썬에 대한 기본 지식 또는 그 이상을 갖고 있는 사람들을 대상으로 한다. SciPy와 NumPy가 고급 기능을 제공하지만, 사용 자체는 간단해 초보 파이썬 프로그래머도 따라할 수 있다. 
이 책은 SciPy와 NumPy의 기본적인 내용을 예제와 함께 다룬다. 첫 장은 SciPy와 NumPy 패키지가 무엇인지 살펴보고, 컴퓨터에 설치하는 법과 사용하는 법을 알아본다. 2장에서는 배열 생성부터 시작해 NumPy의 기본 내용을 다룬다. 3장은 책의 대부분을 차지하는데 여기서는 방대한 SciPy의 내용 중 일부를 다룬다(적분, 최적화, 보간법 등의 예제와 함께). 4장에서는 잘 알려진 scikit 패키지인 scikit-image와scikit-learn 두 개를 살펴본다. 이 패키지들은 실제 문제들에 당장 적용할 수 있는 고급 기능을 제공한다. 5장 맺음말에는 책에서 다룬 내용 이상의 문제들을 다루기 위해 어떻게 해야 하는지에 대한 제언을 제공한다.

엘리 브레설트 저자

엘리 브레설트

엘리 브레설트는 미국 애리조나 주 투손 출신이다. 미 항공 우주국에서 찬드라 X-선 우주망원경 의 과학 이미지 처리 연구원으로 일하면서 책, 신문, 텔레비전을 비롯한 여러 매체의 과학 관련 이미지를 다루었다. 이후에는 엑서터대학교 에서 천체물리학 박사학위를 취득하고 현재는 호주 시드니의 CSIRO 천문연구원에서 볼턴 펠로우로 재임하고 있다. 최근 6년간 엘리는 파이썬으로 프로그래밍을 하면서 하버드대학교, 유럽천체우주센터, 그리고 유럽남방천문대 등에서 파이썬 관련 강의를 해왔다. 천체물리학에서 많이 사용하는 파이썬 패키지인 ATpy와 APLpy의 공동 개발자다.

이성주 역자

이성주

(주)벡터바이트 대표. 연세대학교에서 전기전자공학을 전공하고 같은 대학원에서 컴퓨터과학 박사과정을 수학했다. 안드로이드 스마트폰이 처음 출시된 대학원 시절, 마침, 마침 임베디드 시스템을 연구하고 있어 안드로이드를 접하게 되었다. 『개발 프로세스 향상과 코드의 질을 높이는 Android Developer Tools 필수 가이드(기본편/심화편)』(한빛미디어, 2014)을 번역했다.

1장 들어가며 
1.1 왜 SciPy와 NumPy를 사용하는가? 
1.2 SciPy와 NumPy 설치하기 
1.3 SciPy와 NumPy 사용하기 
1.4 소스 코드 

 

2장 NumPy 
2.1 NumPy 배열 
2.2 불 명령문과 NumPy 행렬 
2.3 읽기와 쓰기 
2.4 수학 연산 

 

3장 SciPy 
3.1 최적화 
3.2 보간법 
3.3 적분 
3.4 통계 
3.5 공간 및 군집분석 
3.6 신호 및 이미지 처리 
3.7 희소 행렬 
3.8 여러 종류의 파일을 읽고 쓰기 

 

4장 SciPy보다 많은 기능을 제공하는 SciKit 
4.1 Scikit-Image
4.2 Scikit-Learn

 

5장 맺음말 
5.1 요약 
5.2 이 책을 읽고 난 후에 할일

이 책은 파이썬의 라이브러리 중에 SciPy와 NumPy를 다루는 책인데, O"Reilly의 "SciPy and NumPy" 번역서 이다.
http://book.daum.net/detail/book.do?bookid=BOK00017086127KA


빅데이터 시대에 필요한 데이터와 수치 연산을 기존까진 Matlab을 이용해서 했다면,
정말 Matlab의 기본 기능은 모두 제공하면서, 더구나 파이썬은 무료다!

책 앞부분에 리눅스 베이스 에서 쉘로 개발하는 것이 쉽지 않고 익숙하지 않은 독자들을 위해서,
IPython을 소개하고 설치법도 간단하게 있다.

책 내용은 정말 찾아보기 편하게
라이브러리에서 필요한 함수(최적화, 보간법, 적분, 클러스터링, 통계) 별로 간단한 예제와 그래프를 통해 설명이 되어있다.

또한 한빛미디어에서 필요한 예제를 받을 수 있으니 편하게 사용할 수 있다.

SciPy와 NumPy 말고도 더 강력한 라이브러리인
SciKit 도 간략하고 소개하고 있으니 좀더 공부해볼 만 하다.

파이썬 (Python)은 google.com에서 사용하는 3대 언어 중 하나로 간결한 문법으로 인하여 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 저도 2001년에 파이썬을 통해서 프로그래밍을 입문했기 때문에 다른 어떤 언어보다도 애착을 가지고 있습니다. 국내에서도 알게 모르게 다양한 분야에서 파이썬을 사용하고 있는데, 이 도서는 그 중에서 SciPy와 NumPy라는 파이썬 라이브러리에 대해서 다루고 있습니다.
일단 NumPy는 파이썬 버전의 Matlab이라고 이해를 하시면 되고, SciPY는 역시 파이썬을 사용해서 여러 수치해석적인 문제를 쉽게 다루도록 지원하는 라이브러리라고 생각하시면 됩니다. 최근 빅데이터 분석에 대한 요구가 많아 지고 있으며, 전통적으로 이공계 분야에서는 다양한 연구 부분에서 수치해석 문제를 푸는데 Matlab 등을 이용해 왔습니다. 저도 컴퓨터공학을 전공하고 있지만, 전자공학이나 기타 다른 학과에서도 프로그래밍을 통해서 모델을 만들고 이를 해석하고 이런 일들은 아주 자연스러운 일상입니다. 하지만, 프로그래밍을 전문적으로 배우지 않는 사람들이 C/C++/JAVA와 같은 언어를 습득하여 사용하기에는 분명이 무리가 있어 보입니다. 물론, 간혹 컴퓨터공학과 학생들보다 프로그래밍을 더 잘하는 분들이 많기는 합니다. (smile)
그렇다면 결론은 Matlab 뿐인가요 ? 물론, Matlab으로 요즘은 하드웨어 설계를 할만큼 다양한 분야에서 이미 그 편리함과 효용성이 이미 검증이 된 개발 환경입니다. 하지만 파이썬으로도 이러한 것을 대체할 수 있고 뿐만 아니라 데이터입출력이나 문법이 더 간단하며, 무엇보다 무료로 사용할 수 있는 환경이기 때문에 파이썬과 SciPY 그리고 NumPy는 충분히 사용할만한 가치가 있습니다. 개인적으로도 Matlab 문법보다는 파이썬 문법 구조를 더 선호합니다.
이 책은 앞 부분에 간단히 NumPy를 다루고 있는데, 실습 위주로 구성되어 있어서 파이썬을 1~2일 정도 공부한 분들도 쉽게 따라서 실습해볼 수 있을만큼 쉬운 내용으로 구성되어 있습니다. 그리고 책의 뒷 부분은 SciPY를 사용해서 다양한 애플리케이션 (최적화 문제, 데이터 피팅, etc)에서 SciPY를 사용하는 활용 예에 대해서 잘 설명되어 있습니다. 특히, 예제로 사용되고 있는 것들이 대학원에서 논문 쓸 때 꼭 필요한 부분들이 많아서 대학원 생들에게 매우 도움이 될 것으로 생각이 듭니다. 저도 물론 이런 목적으로 이 책을 읽어보게 되었습니다.
따라서, 이 책은 파이썬을 사용해서 데이터를 분석하거나 수치해석적인 문제를 해결하려고 하는 분들에게 매우 적합한 책이 되겠습니다. 그리고 Matlab을 사용해본 분들이라면 개인적으로 이 책을 꼭 읽어보라고 추천하고 싶습니다.

개인적으로는 이 책의 분량이 매우 짧아서 간단히 SciPY를 어떻게 적용할 수 있을지에 대해서만 나와있는데, 이를 조금 더 확장한 버전의 책이 나왔으면 좋겠습니다. 예를 들어, 최적화 문제에 대해서 아주 일반적인 경우의 예를 사용했는데 컴퓨터 비젼이나 영상처리 책을 SciPY나 NumPY를 사용하여 이론과 구현을 동시에 다루는 책이 있었으면 합니다.

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