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  {
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   "metadata": {},
   "source": [
    "# NumPy와 Pandas 연습 문제집 (구체화 버전)\n",
    "\n",
    "## 📚 개요\n",
    "\n",
    "이 연습 문제집은 NumPy와 Pandas 라이브러리에 대한 이해를 높이기 위한 상세한 연습 문제들을 제공합니다. 초급부터 고급까지 단계별로 구성되어 있으며, 각 문제마다 상세한 설명, 해답, 실전 활용 예제를 포함하고 있습니다.\n",
    "\n",
    "## 🎯 학습 목표\n",
    "\n",
    "- **NumPy**: 수치 계산과 배열 조작의 기초부터 고급 기법까지\n",
    "- **Pandas**: 데이터 분석과 조작의 핵심 도구 활용법\n",
    "- **실전 데이터 분석**: 실제 데이터셋을 활용한 분석 과정\n",
    "- **시각화**: 데이터 인사이트를 시각적으로 표현하는 방법\n",
    "\n",
    "## 📖 목차\n",
    "\n",
    "### 1. NumPy 기초\n",
    "- [01_numpy_basic_arrays.md](01_numpy_basic_arrays.md) - NumPy 기초 배열 생성\n",
    "- [02_numpy_indexing_slicing.md](02_numpy_indexing_slicing.md) - NumPy 배열 인덱싱과 슬라이싱\n",
    "\n",
    "### 2. Pandas 기초\n",
    "- [03_pandas_series_basics.md](03_pandas_series_basics.md) - Pandas Series 기초\n",
    "- [04_pandas_dataframe_basics.md](04_pandas_dataframe_basics.md) - Pandas DataFrame 생성과 기초 조작\n",
    "\n",
    "### 3. 실전 데이터 분석\n",
    "- [05_data_analysis_titanic.md](05_data_analysis_titanic.md) - 타이타닉 데이터셋을 활용한 실전 분석\n",
    "\n",
    "## 🚀 시작하기\n",
    "\n",
    "### 필수 라이브러리 설치\n",
    "\n"
   ]
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    "pip install numpy pandas matplotlib seaborn scipy"
   ]
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   "source": [
    "\n",
    "\n",
    "### 기본 설정\n",
    "\n"
   ]
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   "execution_count": null,
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   "outputs": [],
   "source": [
    "import numpy as np\n",
    "import pandas as pd\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import seaborn as sns\n",
    "\n",
    "# 한글 폰트 설정 (필요시)\n",
    "plt.rcParams['font.family'] = 'DejaVu Sans'\n",
    "plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False\n",
    "\n",
    "# 그래프 스타일 설정\n",
    "plt.style.use('seaborn-v0_8')\n",
    "sns.set_palette(\"husl\")"
   ]
  },
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   "source": [
    "\n",
    "\n",
    "## 📝 학습 방법\n",
    "\n",
    "### 1. 순차적 학습\n",
    "각 파일을 순서대로 학습하시는 것을 권장합니다:\n",
    "1. NumPy 기초 배열 생성\n",
    "2. NumPy 인덱싱과 슬라이싱\n",
    "3. Pandas Series 기초\n",
    "4. Pandas DataFrame 기초\n",
    "5. 실전 데이터 분석\n",
    "\n",
    "### 2. 실습 중심 학습\n",
    "- 각 문제를 먼저 스스로 풀어보세요\n",
    "- 해답을 참고하여 이해를 확인하세요\n",
    "- 추가 연습문제를 통해 실력을 다지세요\n",
    "\n",
    "### 3. 실전 활용\n",
    "- 실전 활용 예제를 통해 실제 업무에 적용하는 방법을 학습하세요\n",
    "- 자신만의 데이터셋으로 연습해보세요\n",
    "\n",
    "## 🔧 각 챕터 구성\n",
    "\n",
    "각 Markdown 파일은 다음과 같은 구조로 구성되어 있습니다:\n",
    "\n",
    "### 📚 학습 목표\n",
    "- 해당 챕터에서 달성할 수 있는 학습 목표\n",
    "\n",
    "### 🔍 문제 설명\n",
    "- 문제의 배경과 실전 활용 사례\n",
    "\n",
    "### 📝 문제\n",
    "- 단계별로 구성된 연습 문제들\n",
    "\n",
    "### 💡 해답 및 설명\n",
    "- 상세한 해답과 코드 설명\n",
    "\n",
    "### 🔧 주요 함수/메서드\n",
    "- 핵심 함수와 메서드의 사용법\n",
    "\n",
    "### 📊 추가 연습문제\n",
    "- 더 깊이 있는 학습을 위한 추가 문제\n",
    "\n",
    "### ⚠️ 주의사항 및 팁\n",
    "- 실무에서 주의해야 할 점들\n",
    "\n",
    "### 🎯 실전 활용 예제\n",
    "- 실제 업무에 적용할 수 있는 예제들\n",
    "\n",
    "### 📚 다음 단계\n",
    "- 다음 학습 단계 안내\n",
    "\n",
    "## 🎯 난이도별 가이드\n",
    "\n",
    "### 초급 (Beginner)\n",
    "- **대상**: 프로그래밍 초보자, 데이터 분석 입문자\n",
    "- **추천 파일**: 01, 03, 04\n",
    "- **학습 시간**: 2-3주\n",
    "\n",
    "### 중급 (Intermediate)\n",
    "- **대상**: 기본 문법을 익힌 학습자\n",
    "- **추천 파일**: 02, 05\n",
    "- **학습 시간**: 3-4주\n",
    "\n",
    "### 고급 (Advanced)\n",
    "- **대상**: 데이터 분석 경험이 있는 학습자\n",
    "- **추천 파일**: 전체 파일 + 추가 연습문제\n",
    "- **학습 시간**: 4-6주\n",
    "\n",
    "## 💡 학습 팁\n",
    "\n",
    "### 1. 코드 실행 환경\n",
    "- **Jupyter Notebook**: 대화형 학습에 적합\n",
    "- **VS Code**: 코드 편집과 디버깅에 유용\n",
    "- **Google Colab**: 클라우드 기반 무료 환경\n",
    "\n",
    "### 2. 실습 방법\n",
    "- 코드를 직접 타이핑해보세요\n",
    "- 매개변수를 바꿔가며 실험해보세요\n",
    "- 에러가 발생하면 디버깅해보세요\n",
    "\n",
    "### 3. 복습 방법\n",
    "- 정기적으로 이전 내용을 복습하세요\n",
    "- 자신만의 예제를 만들어보세요\n",
    "- 다른 데이터셋으로 연습해보세요\n",
    "\n",
    "## 🔗 추가 자료\n",
    "\n",
    "### 공식 문서\n",
    "- [NumPy 공식 문서](https://numpy.org/doc/stable/)\n",
    "- [Pandas 공식 문서](https://pandas.pydata.org/docs/)\n",
    "- [Matplotlib 공식 문서](https://matplotlib.org/)\n",
    "- [Seaborn 공식 문서](https://seaborn.pydata.org/)\n",
    "\n",
    "### 온라인 학습 플랫폼\n",
    "- [Kaggle](https://www.kaggle.com/) - 데이터 사이언스 커뮤니티\n",
    "- [DataCamp](https://www.datacamp.com/) - 데이터 사이언스 학습\n",
    "- [Coursera](https://www.coursera.org/) - 온라인 강의\n",
    "\n",
    "### 실습 데이터셋\n",
    "- [UCI Machine Learning Repository](https://archive.ics.uci.edu/ml/)\n",
    "- [Kaggle Datasets](https://www.kaggle.com/datasets)\n",
    "- [Google Dataset Search](https://datasetsearch.research.google.com/)\n",
    "\n",
    "## 🤝 기여하기\n",
    "\n",
    "이 연습 문제집을 개선하고 싶으시다면:\n",
    "\n",
    "1. 새로운 문제나 예제 추가\n",
    "2. 오류 수정 및 개선 제안\n",
    "3. 번역 및 지역화\n",
    "4. 추가 자료 링크 제공\n",
    "\n",
    "## 📄 라이선스\n",
    "\n",
    "이 연습 문제집은 교육 목적으로 자유롭게 사용할 수 있습니다.\n",
    "\n",
    "## 🙏 감사의 말\n",
    "\n",
    "이 연습 문제집이 여러분의 데이터 분석 학습에 도움이 되기를 바랍니다. 꾸준한 연습과 실습을 통해 데이터 분석 능력을 향상시켜 나가시기 바랍니다.\n",
    "\n",
    "---\n",
    "\n",
    "**Happy Learning! 🚀**\n",
    "\n",
    "*마지막 업데이트: 2024년*\n"
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