장바구니 담기 close

장바구니에 상품을 담았습니다.

장바구니로 계속쇼핑하기
데이터 과학
미리보기

데이터 과학

  • 조엘 그루스
  • |
  • 인사이트
  • |
  • 2016-05-31 출간
  • |
  • 318페이지
  • |
  • 188 X 240 X 16 mm /663g
  • |
  • ISBN 9788966261819
★★★★★ 평점(10/10) | 리뷰(1)
판매가

27,000원

즉시할인가

24,300 원

배송비

2,300원

(제주/도서산간 배송 추가비용:3,000원)

추가상품
상품선택
독서대 7,900원 독서대 선택안함 0원
수량
+ -
총주문금액
24,300원

이 상품은 품절된 상품입니다

※ 스프링제본 상품은 반품/교환/환불이 불가능하므로 신중하게 선택하여 주시기 바랍니다.

북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평

데이터 과학에 필요한 기초 이론과 프로그래밍, 두 마리 토끼를 모두 잡는 기본서

이 책은 라이브러리나 프레임워크와 같은 도구를 사용하지 않고 ‘밑바닥부터’ 만들어 보며 데이터 과학과 관련된 알고리즘을 알려 주는 기본서다. 책 전반에 걸쳐 데이터 과학에 필요한 파이썬 프로그래밍과 수학, 통계학 기초를 다루며, 데이터 과학의 어려운 개념을 모두 설명하기보다는 꼭 알고 넘어가야 할 내용을 중심으로 담았다.
『밑바닥부터 시작하는 데이터 과학』은 크게 세 가지 내용으로 나뉜다. 먼저 본격적으로 데이터 과학에 뛰어들기 전, 기본적인 파이썬 프로그래밍을 배운다. 데이터 과학자에게 필요한 내용을 짚어 주는 속성 강좌로, 파이썬에 익숙하지 않은 독자라면 일독을 권한다.
이후에는 선형대수, 통계, 확률 등 데이터 과학 개념과 기술을 뒷받침하는 핵심적인 내용을 학습한다. 샘플 데이터와 예제를 통해 원리를 들여다 보는 방식으로 기초적인 내용을 다루니 수식에 겁먹지 말자.
또한 다양한 통계와 확률 이론을 바탕으로 하는 분석 모델과 알고리즘에 대해서도 알아본다. 여기서는 머신러닝의 기본 개념을 살펴보고, k-NN, 나이브 베이즈, 선형 및 로지스틱 회귀 분석, 의사결정나무, 신경망 및 클러스터링 모델 등을 배운다. 또한 추천 시스템, 자연어 처리, 네트워크 분석, 맵리듀스 등의 알고리즘을 알아 본다.
저자는 데이터 과학을 배우는 데는 스스로 해보는 것보다 좋은 방법이 없다고 조언한다. 데이터 과학에 대한 호기심과 의지만 있다면, 이 책을 따라 데이터 과학자로서의 한걸음을 내딛어 보자.

〈책의 대상 독자〉
- 데이터 과학에 필요한 기초와 프로그래밍 두 마리 토끼를 모두 잡고 싶은 전공자
- 수학·통계학 이론이 녹아 든 데이터 과학 관련 알고리즘을 살펴보려는 데이터 과학자
- 데이터 분석에 필요한 수학·통계학 이론을 살펴보려는 프로그래머

목차

1장 들어가기
1.1 데이터 시대의 도래
1.2 데이터 과학이란?
1.3 동기부여를 위한 상상: 데이텀 주식회사

2장 파이썬 속성 강좌
2.1 기본기 다지기
2.2 기본기에서 한 걸음 나아가기
2.3 더 공부해 보고 싶다면

3장 데이터 시각화
3.1 matplotlib
3.2 막대 그래프
3.3 선 그래프
3.4 산점도
3.5 더 공부해 보고 싶다면

4장 선형대수
4.1 벡터
4.2 행렬
4.3 더 공부해 보고 싶다면

5장 통계
5.1 데이터셋 설명하기
5.2 상관관계
5.3 심슨의 역설
5.4 상관관계에 대한 추가적인 경고 사항
5.5 상관관계와 인과관계
5.6 더 공부해 보고 싶다면

6장 확률
6.1 종속성과 독립성
6.2 조건부 확률
6.3 베이즈 정리
6.4 확률변수
6.5 연속 분포
6.6 정규분포
6.7 중심극한정리
6.8 더 공부해 보고 싶다면

7장 가설과 추론
7.1 통계적 가설 검정
7.2 예시: 동전 던지기
7.3 p-value
7.4 신뢰구간
7.5 p-value 해킹
7.6 예시: A/B test 해보기
7.7 베이지안 추론
7.8 더 공부해 보고 싶다면

8장 경사 하강법
8.1 경사 하강법에 숨은 의미
8.2 Gradient 계산하기
8.3 Gradient 적용하기
8.4 적절한 이동 거리 정하기
8.5 종합하기
8.6 SGD(stochastic gradient descent)
8.7 더 공부해 보고 싶다면

9장 파이썬으로 데이터 수집하기
9.1 stdin과 stdout
9.2 파일 읽기
9.3 웹 스크래핑
9.4 API 사용하기
9.5 예시: 트위터 API 사용하기
9.6 더 공부해 보고 싶다면

10장 데이터 다루기
10.1 데이터 탐색하기
10.2 정제하고 합치기
10.3 데이터 처리
10.4 척도 조절
10.5 차원 축소
10.6 더 공부해 보고 싶다면

11장 기계학습
11.1 모델링
11.2 기계학습이란?
11.3 오버피팅과 언더피팅
11.4 정확도
11.5 Bias-variance 트레이드오프
11.6 특성 추출 및 선택
11.7 더 공부해 보고 싶다면

12장 k-NN
12.1 모델
12.2 예시: 가장 인기 있는 프로그래밍 언어
12.3 차원의 저주
12.4 더 공부해 보고 싶다면

13장 나이브 베이즈
13.1 바보 스팸 필터
13.2 조금 더 똑똑한 스팸 필터
13.3 구현하기
13.4 모델 검증하기
13.5 더 공부해 보고 싶다면

14장 단순 회귀 분석
14.1 모델
14.2 경사 하강법 사용하기
14.3 최대우도추정법
14.4 더 공부해 보고 싶다면

15장 다중 회귀 분석
15.1 모델
15.2 최소자승법에 대한 몇 가지 추가 가정
15.3 모델 학습하기
15.4 모델 해석하기
15.5 적합성(Goodness of fit)
15.6 여담: bootstrap
15.7 계수의 표준 오차
15.8 정규화(regularization)
15.9 더 공부해 보고 싶다면

16장 로지스틱 회귀 분석
16.1 문제
16.2 로지스틱 함수
16.3 모델 적용하기
16.4 적합성(Goodness of fit)
16.5 SVM
16.6 더 공부해 보고 싶다면

17장 의사결정나무
17.1 의사결정나무란?
17.2 엔트로피
17.3 파티션의 엔트로피
17.4 의사결정나무 만들기
17.5 종합하기
17.6 랜덤포레스트
17.7 더 공부해 보고 싶다면

18장 신경망
18.1 퍼셉트론
18.2 순방향(Feed-forward) 신경망
18.3 Backpropagation
18.4 예시: CAPTCHA 깨기
18.5 더 공부해 보고 싶다면

19장 군집화
19.1 군집화 감 잡기
19.2 모델
19.3 예시: 오프라인 모임
19.4 k 값 선택하기
19.5 예시: 색 군집화하기
19.6 상향식 계층 군집화
19.7 더 공부해 보고 싶다면

20장 자연어 처리
20.1 워드 클라우드
20.2 n-gram 모델
20.3 문법
20.4 여담: 깁스 샘플링
20.5 토픽 모델링
20.6 더 공부해 보고 싶다면

21장 네트워크 분석
21.1 매개 중심성
21.2 고유벡터 중심성
21.3 방향성 그래프(Directed graphs)와 페이지랭크
21.4 더 공부해 보고 싶다면

22장 추천 시스템
22.1 수작업을 이용한 추천
22.2 인기도를 활용한 추천
22.3 사용자 기반 협업 필터링
22.4 상품 기반 협업 필터링
22.5 더 공부해 보고 싶다면

23장 데이터베이스와 SQL
23.1 CREATE TABLE과 INSERT
23.2 UPDATE
23.3 DELETE
23.4 SELECT
23.5 GROUP BY
23.6 ORDER BY
23.7 JOIN
23.8 서브쿼리
23.9 인덱싱
23.10 쿼리 최적화
23.11 NoSQL
23.12 더 공부해 보고 싶다면

24장 맵리듀스
24.1 예시: 단어 수 세기
24.2 왜 맵리듀스인가?
24.3 맵리듀스 일반화하기
24.4 예시: 사용자의 글 분석하기
24.5 예시: 행렬 연산
24.6 여담: Combiner
24.7 더 공부해 보고 싶다면

25장 본격적으로 데이터 과학하기
25.1 IPython
25.2 수학
25.3 밑바닥부터 시작하지 않는 방법
25.4 데이터 찾기
25.5 데이터 과학하기

저자소개

저자 조엘 그루스는 구글의 소프트웨어 엔지니어이다. 구글 입사 이전에는 각종 스타트업에서 데이터 사이언티스트로 일했다. 시애틀에 거주하면서 데이터 사이언스 밋업을 여러 개 참여하고 있다. joelgrus.com에 종종 글을 쓰며 @joelgrus라는 계정으로 종일 트위터를 한다.

도서소개

라이브러리나 프레임워크와 같은 도구를 사용하지 않고 ‘밑바닥부터’ 만들어 보며 데이터 과학과 관련된 알고리즘을 알려 주는 기본서『데이터 과학』. 책 전반에 걸쳐 데이터 과학에 필요한 파이썬 프로그래밍과 수학, 통계학 기초를 다루며, 데이터 과학의 어려운 개념을 모두 설명하기보다는 꼭 알고 넘어가야 할 내용을 중심으로 담았다.
추천포스트

교환 및 환불안내

도서교환 및 환불
  • ㆍ배송기간은 평일 기준 1~3일 정도 소요됩니다.(스프링 분철은 1일 정도 시간이 더 소요됩니다.)
  • ㆍ상품불량 및 오배송등의 이유로 반품하실 경우, 반품배송비는 무료입니다.
  • ㆍ고객님의 변심에 의한 반품,환불,교환시 택배비는 본인 부담입니다.
  • ㆍ상담원과의 상담없이 교환 및 반품으로 반송된 물품은 책임지지 않습니다.
  • ㆍ이미 발송된 상품의 취소 및 반품, 교환요청시 배송비가 발생할 수 있습니다.
  • ㆍ반품신청시 반송된 상품의 수령후 환불처리됩니다.(카드사 사정에 따라 카드취소는 시일이 3~5일이 소요될 수 있습니다.)
  • ㆍ주문하신 상품의 반품,교환은 상품수령일로 부터 7일이내에 신청하실 수 있습니다.
  • ㆍ상품이 훼손된 경우 반품 및 교환,환불이 불가능합니다.
  • ㆍ반품/교환시 고객님 귀책사유로 인해 수거가 지연될 경우에는 반품이 제한될 수 있습니다.
  • ㆍ스프링제본 상품은 교환 및 환불이 불가능 합니다.
  • ㆍ군부대(사서함) 및 해외배송은 불가능합니다.
  • ㆍ오후 3시 이후 상담원과 통화되지 않은 취소건에 대해서는 고객 반품비용이 발생할 수 있습니다.
반품안내
  • 마이페이지 > 나의상담 > 1 : 1 문의하기 게시판 또는 고객센터 1800-7327
교환/반품주소
  • 경기도 파주시 문발로 211 1층 / (주)북채널 / 전화 : 1800-7327
  • 택배안내 : CJ대한통운(1588-1255)
  • 고객님 변심으로 인한 교환 또는 반품시 왕복 배송비 5,000원을 부담하셔야 하며, 제품 불량 또는 오 배송시에는 전액을 당사에서부담 합니다.