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비즈니스 데이터 과학
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비즈니스 데이터 과학

  • 맷태디
  • |
  • 한빛미디어
  • |
  • 2022-06-29 출간
  • |
  • 420페이지
  • |
  • 183 X 235 mm
  • |
  • ISBN 9791162245729
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평




아마존 수석 이코노미스트(부사장)의 노하우와 사례로 가득한 실무 중심의 비즈니스 데이터 과학

오늘날에는 머신러닝과 통계학, 데이터 기반의 사회과학 및 경제학과 같은 분야에서 끊임없는 지적 융합이 일어나고 있으며, 이러한 융합은 데이터 분석의 질을 높여줍니다.이 책은 최선의 데이터 분석 방법을 설명하기 위해 머신러닝과 통계학 그리고 경제학을 융합합니다. 머신러닝과 통계학으로 자동화 및 확장 방법을 배우고, 경제학에서 인과관계 및 구조 모델링을 위한 도구를 가져오며, 이러한 방법들이 비즈니스 의사결정과 어떤 관련이 있는지 설명합니다. ‘무슨’ 일이 일어났는지가 아니라 ‘왜’ 이런 일이 발생했는지에 초점을 맞추어 설명하기 때문에 다양한 모델의 핵심 개념을 쉽게 이해할 수 있습니다. 저자가 학생들을 가르치며 얻은 노하우와 이베이, 마이크로소프트, 아마존에서 경험한 사례를 여러분의 실무에 적용해보세요!

주요 내용
● 비즈니스 의사결정에 필요한 통계학, 경제학 이론과 머신러닝 알고리즘
● 텍스트 분석, 가격 결정 및 수요 추정, A/B 실험, 고객 행동 분석의 사례
● 머신러닝 도구를 사용하여 비즈니스 의사결정을 내리는 방법
● 인공지능으로 비즈니스 문제를 해결하는 방법


목차


CHAPTER 0 들어가며
두 도표에 대한 이야기
빅데이터와 머신러닝
계산

CHAPTER 1 불확실성
1.1 빈도주의 관점에서의 불확실성과 부트스트랩
_알고리즘 1 | 비모수 부트스트랩
_심화학습 | 편향된 추정량과 부트스트랩 사용
_알고리즘 2 | 신뢰구간을 위한 비모수 부트스트랩
1.2 가설 검정과 거짓 발견 비율 조절
_알고리즘 3 | BH FDR 제어
_심화학습 | BH 알고리즘이 작동하는 이유
1.3 베이지안 추론

CHAPTER 2 회귀
2.1 선형 모델
2.2 로지스틱 회귀
2.3 편차와 가능도
2.4 회귀 불확실성
2.5 공간과 시간

CHAPTER 3 정규화
3.1 표본 외 성능
_알고리즘 4 | K-폴드 표본 외 검증
3.2 정규화 경로
_알고리즘 5 | 전진 단계별 회귀
_알고리즘 6 | lasso 정규화 경로
3.3 모델 선택
_알고리즘 7 | K-폴드 CV
_알고리즘 8 | K-폴드 CV lasso
3.4 lasso에 대한 불확실성 정량화
_알고리즘 9 | lasso 신뢰구간을 위한 모수적 부트스트랩
_알고리즘 10 | √n 학습에서 서브샘플링 CI

CHAPTER 4 분류
4.1 최근접 이웃
_알고리즘 11 | K 최근접 이웃
4.2 확률, 비용, 분류
_알고리즘 12 | 맵리듀스 프레임워크
4.3 다항 로지스틱 회귀
4.4 분산 다항 회귀
4.5 분산과 빅데이터

CHAPTER 5 실험
5.1 무작위 대조 시험
5.2 유사 실험 설계
5.3 도구 변수
_알고리즘 13 | 2SLS

CHAPTER 6 제어
6.1 조건부 무시가능성과 선형 처리 효과
6.2 고차원 교란 조정
_알고리즘 14 | LTE lasso 회귀
6.3 표본 분할과 직교 머신러닝
_알고리즘 15 | LTE를 위한 직교 머신러닝
6.4 이종 처리 효과
6.5 합성 제어
_알고리즘 15 | 합성 제어

CHAPTER 7 인수분해
7.1 클러스터링
_알고리즘 17 | K-평균
7.2 요인 모델과 PCA
_알고리즘 18 | 주성분 분석
7.3 주성분 회귀
_알고리즘 19 | 주성분 (lasso) 회귀
7.4 부분 최소제곱법
_알고리즘 20 | 주변 회귀
_알고리즘 21 | 부분 최소제곱법(PLS)

CHAPTER 8 데이터로서의 테스트
8.1 토큰화
8.2 텍스트 회귀
8.3 토픽 모델
_알고리즘 22 | 희소 데이터를 위한 PCA
8.4 다항 역회귀
8.5 협업 필터링
8.6 워드 임베딩

CHAPTER 9 비모수
9.1 의사결정트리
_알고리즘 23 | CART 알고리즘
9.2 랜덤 포레스트
_알고리즘 24 | 랜덤 포레스트(RF)
_알고리즘 25 | 경험적 베이지안 포레스트(EBF)
9.3 인과 트리
_알고리즘 26 | 인과 트리(CT)
9.4 반모수와 가우스 프로세스

CHAPTER 10 인공지능
10.1 인공지능이란 무엇인가?
10.2 범용 머신러닝
10.3 딥러닝
10.4 확률적 경사하강법
10.5 강화 학습
10.6 상황에 따른 인공지능
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