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데이터 과학자가 되는 핵심 기술
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데이터 과학자가 되는 핵심 기술

  • 시난 오즈데미르
  • |
  • 에이콘출판
  • |
  • 2017-12-11 출간
  • |
  • 480페이지
  • |
  • 188 X 235 mm
  • |
  • ISBN 9791161750767
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 데이터 과학의 가장 중요한 다섯 가지 단계
■ 데이터를 현명하게 다루는 방법
■ 수학과 프로그래밍 간의 격차 해소
■ 확률과 계산법, 통계적 모델을 사용해 데이터를 정제하고 실행 가능한 결과를 얻는 방법
■ 기본적인 머신 러닝 모델의 구축과 평가
■ 머신 러닝 모델의 성공 여부를 결정짓는 가장 효과적인 측정 지표 탐색
■ 실행 가능한 통찰력을 전달하는 데이터 시각화
■ 머신 러닝 개념을 문제에 적용한 실제 예측

★ 이 책의 대상 독자 ★

이 책은 모든 도메인에 대한 데이터 과학의 기본 업무를 이해하고 활용하고자 하는 사람들을 위한 책이다.
기본 수학(대수, 확률)을 잘 알고 있어야 하며, 의사 코드뿐만 아니라 R/파이썬의 코드 조각을 읽기 편해야 한다. 데이터 분야의 작업 경험은 없어도 된다. 그러나 이 책에서 제시한 기술을 배워서 자신들의 데이터셋이나 제공된 데이터셋에 적용하려는 열정은 있어야 한다.

★ 이 책의 구성 ★

1장. '데이터 과학자처럼 말하는 방법'에서는 데이터 과학자가 사용하는 기본 용어를 소개하고, 이 책 전반에 걸쳐 해결할 문제의 유형을 살펴본다.
2장. '데이터 유형'에서는 데이터의 다양한 수준과 유형 및 각 유형을 조작하는 방법을 살펴보면서 데이터 과학에 필요한 수학을 다루기 시작한다.
3장. '데이터 과학의 다섯 단계'에서는 데이터 조작 및 정제를 비롯해 데이터 과학을 수행하는 다섯 가지 기본 단계를 알아보고, 각 단계의 예를 자세히 보여준다.
4장. '기초 수학'에서는 미적분 선형 대수 등의 예를 살펴보고 해결함으로써 데이터 과학자의 행동을 안내하는 기본 수학 원리를 발견할 수 있다.
5장. '확률의 기초와 원리'에서는 초보자의 시각으로 확률 이론을 살펴보고 무작위 세상을 이해하는 데 확률이 어떻게 사용되는지 설명한다.
6장. '고급 확률'에서는 앞에서 살펴본 원리를 사용하고 세상의 숨겨진 의미를 밝히기 위해 베이즈 정리 같은 원리를 소개하고 적용한다.
7장. '기초 통계'에서는 통계적 추론이 실험의 기본, 표준화, 무작위 표본 추출을 사용해서 설명하려는 문제 유형을 다룬다.
8장. '고급 통계'에서는 가설 검정과 신뢰 구간을 사용해 실험으로부터 통찰력을 얻는다. 적절한 검정 방법을 선택하고, p-값과 다른 결과를 해석하는 것은 매우 중요하다.
9장. '데이터 의미 전달'에서는 상관관계와 인과관계가 데이터 해석에 어떻게 영향을 주는지 설명한다. 또한 결과를 세상과 공유하기 위해 시각화를 사용한다.
10장. '머신 러닝 요점'에서는 머신 러닝의 정의에 중점을 두고 머신 러닝이 언제 어떻게 적용되는지에 대한 실제 사례를 살펴본다. 모델 평가의 타당성에 대한 기본적인 지식도 소개한다.
11장. '의사 결정 트리에서 자라는 예측'에서는 좀 더 복잡한 데이터 관련 작업을 해결하기 위해 의사 결정 트리 및 베이지안 기반 예측과 같은 좀 더 복잡한 머신 러닝 모델을 살펴본다.
12장. '필수 요소를 넘어서'에서는 편향과 분산을 포함해 데이터 과학을 안내하는 신비한 힘을 소개한다. 신경망은 현대의 딥러닝 기술로 소개한다.
13장. '사례 연구'에서는 다수의 사례 연구를 통해 데이터 과학의 아이디어를 확고히 한다. 주가 예측 및 필체 감지를 비롯해 여러 가지 예를 통해 전체 데이터 과학의 작업 흐름을 처음부터 끝까지 여러 번 따라갈 것이다.

목차

1장. 데이터 과학자처럼 말하는 방법
__데이터 과학이란 무엇인가?
__데이터 과학 벤 다이어그램
__도메인 지식
__더 많은 전문 용어
__데이터 과학 사례 연구
__요약

2장. 데이터 유형
__데이터의 특색
__데이터를 구분해야 하는 이유
__구조적 데이터와 비구조적 데이터 비교
__정량적 데이터와 정성적 데이터
__지금까지 정리
__데이터의 4가지 수준
__제 눈에 안경인 데이터
__요약

3장. 데이터 과학의 다섯 단계
__데이터 과학 개론
__다섯 단계 개요
__데이터 탐색
__요약

4장. 기초 수학
__학문으로서의 수학
__기본 기호 및 용어
__선형 대수학
__요약

5장. 확률의 기초와 원리
__기본 정의
__확률
__베이지안과 빈도 확률
__복합 이벤트
__조건부 확률
__확률의 규칙
__조금 깊이 들어가기
__요약


6장. 고급 확률
__전체 포괄적인 이벤트
__베이지안 아이디어 재검토
__확률 변수
__요약

7장.기초 통계
__통계란?
__데이터를 얻고 표본 추출하는 방법
__표본 추출 데이터
__통계를 측정하는 방법
__경험적 규칙
__요약

8장. 고급 통계
__점 추정치
__표본 분포
__신뢰 구간
__가설 검정
__요약

9장. 데이터 의미 전달
__커뮤니케이션이 중요한 이유
__효과적인 시각화와 비효과적인 시각화 식별
__그래프와 통계가 거짓말할 때
__구두 의사소통
__왜/어떻게/어떤 프레젠테이션 전략
__요약

10장. 머신 러닝 요점
__머신 러닝이란 무엇인가?
__머신 러닝은 완벽하지 않다.
__머신 러닝은 어떻게 작동하는가?
__머신 러닝의 유형
__통계적 모델링은 이 모든 것을 어떻게 맞출까?
__선형 회귀
__로지스틱 회귀
__확률, 공산, 로그 공산

11장. 의사 결정 트리에서 자라는 예측
__나이브 베이즈 분류
__의사 결정 트리
__자율 학습
__K-means 클러스터링
__K와 클러스터 검증을 위한 최적의 수 선택
__특징 추출 및 주요 구성 요소 분석
__요약

12장. 필수 요소를 넘어서
__편향 분산 트레이드오프
__K겹 교차 검증
__그리드 검색
__앙상블 기술
__신경망
__요약

13장. 사례 연구
__사례 연구 1: 소셜 미디어를 기반주가 예측
__사례 연구 2: 왜 일부 사람들은 배우자를 속일까?
__사례 연구 3: 텐서플로 사용
__요약
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