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데이터사이언스 입문

  • 일본국립시가대학교데이터사이언스학부
  • |
  • 인피니티북스
  • |
  • 2020-03-12 출간
  • |
  • 280페이지
  • |
  • 190 X 236 X 16 mm /640g
  • |
  • ISBN 9791185578576
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평




데이터사이언스(Data Science)는 데이터로부터 의미있는 정보를 얻어내기 위한 학문분야이다. 인공지능이나 기계학습 등과 같은 데이터사이언스 분야의 첨단기술은 4차 산업혁명 시대의 경쟁력 있는 기업들이 갖추어야 할 핵심적이면서 필수적인 정보기술이 되었다.
최근 일본에서는 이와 같은 데이터사이언스의 진정한 가치와 중요성을 인식하는 기업과 대학들이 급증하고 있다. 일본의 대표적인 기업 NEC는 2020년까지 데이터사이언티스트 및 인공지능 분야 인재를 1,000명으로 증원하는 계획을 발표하였고, 히타치 그룹의 경우 2021년까지 전사적 규모로 데이터사이언티스트를 3,000명까지 증원하다는 발표가 있었다.
이 책은 이러한 데이터사이언티스트 양성을 위해 일본 최초로 설립된 국립 시가대학교 데이터사이언스 학부의 교수진들이 발간하고 있는 “데이터사이언스 대계 시리즈”의 첫 번째 성과물이다. 향후 데이터사이언스 분야 인재 양성을 위한 학문체계를 이해하고, 데이터사이언티스트를 꿈꾸는 독자들에게 큰 도움이 될 것으로 기대한다.


목차


제01장 현대사회와 데이터사이언스
1.1 데이터사이언스의 역할
1.1.1 빅 데이터 시대와 데이터사이언스
1.1.2 자원으로서의 데이터
1.1.3 현대식 주판으로서의 데이터사이언스
1.1.4 데이터 사이언티스트
1.2 데이터분석을 위한 데이터의 수집과 관리
1.2.1 데이터분석의 대상과 목적의 설정
1.2.2 데이터의 유형
1.2.3 데이터 용량
1.2.4 대규모 데이터의 이용
1.2.5 데이터의 수집방법
1.2.6 데이터의 전처리

제02장 데이터분석의 기초
2.1 히스토그램/상자수염그림/평균값과 분산
2.1.1 히스토그램
2.1.2 상자수염그림
2.1.3 평균값과 분산
2.2 산포도와 상관관계
2.2.1 2개의 양적 데이터
2.2.2 산포도
2.2.3 상관계수
2.3 회귀직선
2.3.1 회귀직선과 최소제곱법
2.3.2 목적변수의 변동과 결정계수
2.4 데이터분석에서 주의사항
2.4.1 상관관계와 인과관계
2.4.2 관찰연구와 실험연구
2.4.3 표본조사
2.4.4 적절한 그래프 사용법

제03장 데이터사이언스 분야의 분석기법
3.1 크로스집계(cross tabulation, 교차집계)
3.2 회귀분석
3.2.1 선형회귀
3.2.2 결과를 살펴보는 방법(예: 평균수명과 담배)
3.2.3 떨어져 있는 값의 영향
3.2.4 역 회귀 분석
3.2.5 주성분 분석에 의한 설명변수의 합성
3.2.6 로지스틱 회귀분석
3.3 베이즈 추론
3.3.1 베이즈 정리
3.3.2 베이즈 추론의 응용사례(스팸 메일 검출)
3.4 연관성 분석
3.5 클러스터링
3.5.1 거리와 클러스터링
3.5.2 계층적 클러스터링
3.5.3 비계층적 클러스터링 : k-means기법(k 평균 군집법)
3.6 의사결정트리
3.6.1 의사결정트리의 예
3.6.2 의사결정트리의 작성방법
3.7 뉴럴네트워크
3.7.1 뉴럴네트워크의 개념
3.7.2 간단한 뉴럴네트워크의 예
3.8 기계학습과 인공지능
3.8.1 기계학습과 인공지능의 발전
3.8.2 뉴럴네트워크 분야에서의 학습
3.8.3 지도 학습과 비지도 학습
3.8.4 과적합
3.8.5 인공지능의 발전

제04장 컴퓨터를 이용한 분석
4.1 엑셀을 이용한 데이터분석
4.1.1 데이터의 수집
4.1.2 다양한 통계량 계산
4.1.3 그래프 작성(히스토그램, 상자수염그림)
4.1.4 산포도와 회귀직선
4.2 통계해석 소프트웨어 R을 이용한 데이터분석
4.2.1 R의 설치
4.2.2 R의 시작과 작동방법
4.2.3 R을 사용한 데이터 분석
4.2.4 다양한 기능들
4.3 프로그래밍언어 Python을 이용한 데이터분석
4.3.1 Anaconda의 설치와 Jupyter Notebook의 실행
4.3.2 Python 프로그래밍의 기본
4.3.3 보다 편리한 모듈 및 라이브러리 사용법
4.3.4 pandas를 이용한 데이터 정리
4.3.5 matplotlib를 이용한 데이터의 가시화
4.3.6 scikit-learm을 이용한 데이터의 분류와 기계학습

제05장 데이터사이언스 응용사례
5.1 마케팅
5.1.1 마케팅이란
5.1.2 소비자의 니즈 파악
5.1.3 수요예측
5.1.4 고객에 대한 분류
5.1.5 A/B 테스트
5.1.6 상품 추천 시스템
5.1.7 연관성 분석
5.2 금융
5.2.1 포트폴리오 선택
5.2.2 디폴트 확률의 분석
5.2.3 고객에 대한 행동분석
5.2.4 보험
5.2.5 인공지능(AI)의 활용
5.3 품질관리
5.3.1 산업 ㆍ 기업의 운명을 좌우하는 “품질”
5.3.2 오늘날의 품질관리에 관한 개념
5.3.3 품질의 분류
5.3.4 품질관리에 관한 데이터
5.3.5 데이터 활용을 위한 기법: 수치데이터의 활용기법
5.3.6 데이터 활용을 위한 기법: 언어데이터 활용기법
5.3.7 앞으로의 과제와 데이터사이언스
5.4 이미지 처리
5.4.1 인간의 눈과 기계의 눈
5.4.2 화소
5.4.3 색표현
5.4.4 이미지 데이터 처리
5.4.5 인간의 시각 및 인지기능에 대한 모방과 응용
5.4.6 데이터사이언스와 이미지처리기술
5.4.7 이미지 해석의 어려움
5.4.8 삼각측량법과 스테레오기법
5.4.9 동영상으로부터 3차원복원
5.4.10 자유시점 이미지생성
5.4.11 데이터의 결손보완기법과 응용
5.5 음성처리
5.5.1 음성데이터의 활용
5.5.2 음성데이터의 특징
5.5.3 음성데이터의 저장형식
5.5.4 음성데이터의 스펙트럼 표현
5.5.5 조화파구조와 스펙트럼 포락선
5.5.6 수록환경에 의한 음성왜곡의 보정
5.5.7 음성데이터의 분석
5.6 의학
5.6.1 데이터 통계해석 기반 의학
5.6.2 생물학 ㆍ 분자생물학 기반의 의학
5.6.3 염색체로부터의 유전자 검색
5.6.4 대규모 질병연쇄유전자 검출
5.6.5 생물학 ㆍ 분자생물학 기반의 의학

제06장 후속 학습을 위한 참고문헌 소개
6.1 1장 현대사회와 데이터사이언스
6.2 2장 데이터분석의 기초
6.3 3장 데이터사이언스 분야의 분석기법
6.4 4장 컴퓨터를 이용한 분석
6.5 5장 데이터사이언스 응용사례
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