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    파이썬 데이터 과학 통계 학습 Python Data Science Statistical Learning

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    파이썬 데이터 과학 통계 학습 Python Data Science Statistical Learning

    • 황보현우, 정지현 저
    • 정보문화사
    • 2021년 05월 25일
    • 정가
      29,000원
    • 판매가
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    ISBN: 9788956749075 476쪽 187 x 235 (㎜)

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    출판사 리뷰

    한 권으로 배우는 통계 학습의 모든 것!

    파이썬은 간결하면서도 생산성이 높아 활용도가 좋은 프로그래밍 언어다. 그 문법이 다른 프로그래밍 언어에 비해 쉽기 때문에 초보자도 마음만 먹는다면 쉽게 배울 수 있다는 장점이 있다. 현대사회와 데이터 과학은 이제 떼려야 뗄 수 없는 관계가 되었다. 이 책은 파이썬을 이용해 데이터 과학을 하나로 관통하는 프레임워크와 파이썬을 활용한 다양한 분석 사례를 제시한다. 데이터 과학은 주어진 데이터를 통해 필요한 정보를 찾고 가치를 만들어내는 것이다. 데이터를 수집하고 표현하는 주체와 대상에 따라 데이터 형태가 달라지기 때문에 데이터 분석을 하기 위해서는 정확한 방법을 아는 것이 중요하다. 이 책에서는 데이터의 유형(정형, 비정형)의 구분부터 데이터 과학을 위한 파이썬의 핵심 기능을 제시한다. 다양하고 현실적인 예제를 통해 사용자가 직접 데이터 과학 통계분석에 임할 수 있다는 장점이 있다. 아직 파이썬을 접해보지 못한 독자들에게 도움이 될 입문서라고 할 수 있다. 비전공자들도 데이터 과학의 체계를 쉽게 파악할 수 있도록 쓰였다. 파이썬을 활용한 데이터 분석 사례를 통해 파이썬을 실질적이고 체계적으로 배우고 싶다면, 이 책이 길라잡이가 되어줄 것이다.

    추천글


    이 책은 체계적인 데이터 과학의 프레임워크 안에 최근 대세인 파이썬을 적용하는 방법을 담아내고 있다. 데이터 과학자가 되기를 희망하는 입문자가 가장 먼저, 그리고 꼼꼼하게 학습해야 할 책이다.
    연세대학교 정보대학원 이준기 교수, 전 한국빅데이터학회장, 『오픈 콜라보레이션』 저자

    그간 최신 알고리즘을 익히는 데 중점을 두었다면, 이제 데이터 과학이라는 학문을 체계적으로 바라볼 시기가 되었다. 이 책은 파이썬을 활용한 데이터 과학에 대해 체계적으로 접근한다.
    KAIST 산업및시스템공학과 장영재 교수, 『경영학콘서트』 저자

    이 책은 최근 대세가 된 파이썬의 기초 문법과 사용법을 담고 있으며, 데이터 분석 방법론을 회귀, 분류, 그룹화, 차원 축소라는 4개의 체계에 맞추어 설명하고 있다.
    뉴스1 김평석 기자

    데이터 과학을 체계적으로 이해하고, 파이썬을 활용하여 산업 현장의 복잡한 문제를 해결하고자 하는 독자에게 이 책을 권한다.
    한국오라클 김은희 상무, 이학박사

    통계 기반의 데이터 분석과 머신러닝, 딥러닝에 이르기까지 데이터 과학에 대한 체계적인 접근 방식을 익히는 것은 운동에서 기초 체력을 키우는 것과 같다. 이 책은 초보자는 물론 데이터 분석에 체계적으로 접근하고자 하는 실무자들에게 유용한 가이드가 될 것이다.
    녹십자헬스케어 데이터플랫폼팀 김광일 팀장

    저자 소개

    황보현우, 정지현

    저자 : 황보현우
    한남대학교 글로벌IT경영학과 교수이다. 서울특별시 빅데이터심의위원회 위원, 경기도 빅데이터위원회 부위원장으로 빅데이터 정책을 자문하고 있다. 연세대학교 정보대학원, 단국대학교 데이터지식서비스공학과에서 겸임교수로 빅데이터 및 인공지능을 강의했다. 코오롱베니트(주) 빅데이터분석팀장으로 다수의 빅데이터, 인공지능 프로젝트를 총괄했으며, (주)하나벤처스 경영전략본부장/상무로 하나금융그룹의 벤처캐피탈 설립을 담당했다. 2018년에는 연구 성과와 실무 능력을 인정받아 영국 IBC로부터 ‘빅데이터, 인공지능 분야 세계 100인의 전문가’에 선정된 바 있다.

    저자 : 정지현
    IBM Cloud and Cognitive Software에서 엔지니어로 근무하고 있다. 연세대학교 정보대학원에서 비즈니스 빅데이터 분석 전공으로 석사 과정을 졸업했다. 이전에는 Airlines and Logistic industry에서 웹, 모바일, SAPERP 시스템 운영 및 다수의 프로젝트를 수행했다. 서울특별시 평생교육 진흥원 모두의학교에서 ‘SNS 프로그래밍’을 강의 했으며 『초보자를 위한 Node.js 200제(정보문화사, 2018)』를 집필했다.

    책 속에서

    목차

    PART 01 데이터 과학을 위한 체계
    01 데이터 과학을 위한 기본 지식
    02 데이터 과학의 프레임워크

    PART 02 데이터 과학을 위한 파이썬
    01 개발 환경
    02 파이썬의 기초
    03 파이썬의 자료형
    04 파이썬의 제어문
    05 파이썬의 함수
    06 파이썬의 모듈
    07 넘파이
    08 판다스

    PART 03 회귀
    01 회귀
    02 t-검정
    03 분산 분석
    04 상관 분석
    05 선형 회귀분석
    06 선형 회귀분석의 주요 이슈
    07 모형 선택

    PART 04 분류
    01 분류의 종류
    02 로지스틱 회귀
    03 kNN
    04 서포트 벡터 머신
    05 의사결정나무
    06 앙상블 기법
    07 분류 모형의 평가와 비교

    PART 05 그룹화
    01 그룹화
    02 군집 분석

    PART 06 차원 축소
    01 차원 축소
    02 주성분 분석 방법론
    03 부분최소제곱법

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