파이썬을 활용하여 데이터 분석을 수행할 때 필요한 기초 지식을 제공하는 책입니다. 데이터 분석은 광범위한 분야라서 전부 다룰 수는 없지만, 데이터 분석을 공부할 때 꼭 필요한 기본기를 다질 수 있도록 구성했습니다. 대신 책 중간중간 해당 주제에 대해 더 깊이 알고 싶은 독자를 위해 참고 자료를 소개합니다.

가능하면 수학은 최소한으로 줄였습니다. 데이터 분석을 하다 보면 불가피하게 수학을 사용하게 되는데요. 수학을 잘 몰라도 다른 책을 읽을 때 도움이 될 수 있도록 기본적인 수학 기호와 개념을 그림을 사용해 설명합니다. 또한 학습 내용이 너무 지루하지 않도록 간단한 이야기와 삽화를 곁들여 독자들이 끝까지 책을 읽을 수 있도록 만들었습니다. 이 책의 목표는 파이썬 데이터 분석을 위한 기본서로서 독자들의 데이터 분석 기초 체력을 탄탄하게 만드는 것입니다.

기본적인 파이썬 문법과 프로그래밍에 대해 조금 알고 있어야 합니다. 넘파이, 판다스, 맷플롯립 같이 데이터 분석에 꼭 필요한 파이썬 라이브러리들은 책을 읽어 가면서 점진적으로 배울 수 있도록 구성하였습니다. 미리 많은 것을 알 필요는 없습니다. 처음 배운다고 가정하고 용어 설명부터 라이브러리 사용 방법까지 자세히 알려드립니다. 

데이터 분석에 관심이 있는 비전공자나 컴퓨터 과학 전공자를 위해 썼습니다. 파이썬을 조금 알고 있는 수준에서 어렵지 않게 책을 읽을 수 있도록 컴퓨터 과학의 중요한 개념이나 데이터 분석을 위해 필요한 상식을 모두 포함했습니다.

컴퓨터 과학 전공자여도 데이터 분석에 필요한 여러 가지 라이브러리를 한꺼번에 배우려면 부담됩니다. 각각의 라이브러리에 관한 책을 한 권씩 보려면 정말 많은 시간이 듭니다. 이런 독자를 위해 넘파이, 판다스, 맷플롯립, 사이킷런에서 꼭 알아야 할 핵심 내용을 추려서 책에 실었습니다. 

데이터 분석에 대한 정의는 다소 추상적이라 사람마다 조금씩 다르게 정의할 수 있습니다. 그래서 데이터 분석을 위해 무엇을 배울지, 앞으로 어떤 커리어를 쌓아야 할지 결정하기 어렵죠. 이 분야는 과학적인 측면과 엔지니어링 측면이 모두 공존합니다. 통계나 머신러닝을 더 배울지 데이터베이스, 클라우드, 운영에 대해 더 공부할지 판단하기 어렵습니다.

하지만 이런 점 때문에 이 분야가 더욱 매력적인 것 같습니다. 배울 것이 많다는 것은 다양한 경력과 경험을 가진 사람들이 함께 일할 수 있는 좋은 기회가 되기 때문입니다. 마음을 열고 유연함을 잃지 마세요. 내가 알고 있던 것이 틀릴 수 있고 다른 사람에게 배울 기회가 있다는 사실을 안다면 어느새 크게 성장한 자신의 모습을 볼 수 있을 것입니다.