1부. 빅데이터 분석 – 이해(1~3장)
4차 산업혁명, 데이터 과학, 빅데이터의 관계를 이해하고, 데이터 과학 방법론을 적용하는 빅데이터 분석에 대해 이해한다.

2부. 빅데이터 분석 – 준비(4~6장)
데이터 과학 기반의 빅데이터 분석에 필요한 파이썬 프로그래밍을 배운다. 특히 파이썬을 이용한 데이터 크롤링은 유용한 빅데이터 수집 방법이므로 잘 알아두도록 한다.

3부. 빅데이터 분석 – 기본 프로젝트(7~9장)
데이터 과학 방법론과 빅데이터에 대한 이해를 바탕으로 기본적인 빅데이터 분석 프로젝트를 수행한다. 통계 분석, 텍스트 빈도 분석, 지리 정보 분석을 시각화 기법과 함께 파이썬 프로젝트로 진행한다.

4부. 빅데이터 분석 – 머신러닝/딥러닝 프로젝트(10~14장)
먼저 머신러닝 기반의 빅데이터 분석 프로젝트를 수행한다. 머신러닝의 지도 학습 방식인 회귀 분석과 분류 분석, 비지도 학습 방식인 K-평균 군집화를 프로젝트로 다루고, 텍스트 마이닝 프로젝트를 수행한다. 딥러닝 기반 빅데이터 분석에서는 LSTM 모델을 사용한 시계열 분석, CNN 모델을 사용한 이미지 분류 프로젝트를 수행한다.

부록
프로젝트 실습에 필요한 아나콘다 주피터 노트북 설치 방법 및 사용 방법을 안내한다. 또한 웹 브라우저에서 개발자 모드를 사용하는 방법과 한글 텍스트 분석을 위한 KoNLPy 라이브러리 설치 방법을 제공한다.