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데이터과학 입문
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데이터과학 입문

구글, MS, 이베이 데이터과학자에게 배우다

레이철 슈트 ,캐시 오닐 공저 / 윤영민 ,허선 ,전희주 ,김정일 ,류자현 공역 | 한빛미디어 | 2014년 11월 03일 리뷰 총점7.0 정보 더 보기/감추기
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상품정보

출간일 2014년 11월 03일
쪽수,무게,크기 396쪽 | 712g | 183*235*16mm
ISBN13 9788968481352

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책소개

이 책은 컬럼비아 대학교 대학원의 데이터과학 입문 16주 강의를 총 16개장으로 옮겨 놓은 데이터과학 입문서다. 구글, MS, 이베이 등 데이터과학자들이 참여하여 실제 사례를 분석하고 직접 사용하는 코드를 제시한다.


상세이미지

저자 소개

작가파일보기

저자 : 레이철 슈트

News Corp.의 Data Science 분야 선임 부사장이다. 컬럼비아 대학교에서 통계학 박사를 받았고 구글 연구소에서 통계학자로 수년간 일했다. 컬럼비아 대학교의 통계학과 겸임교수며, 컬럼비아에서 데이터과학공학연구소의 교육위원회의 창설멤버다. 구글에서 일한 내용을 바탕으로 여러 특허를 출원 중에 있으며, 특히 사용자 행태를 이해하는 프로토타입 알고리즘을 만들고 모형을 구축함으로써 사용자 대면제품을 만드는 데 일조하였다. NYU 수학과에서 석사학위를 받았고 스탠포드 대학교에서는 공학-경제시스템과 운용과학(OR)의 석사학위를 가지고 있다. 미시간 대학교의 수학과에서 학사학위를 받았다.

저자 : 캐시 오닐

하버드 대학에서 수학 박사학위를 받고 MIT 수학과에서 박사후과정을 거쳤으며 바나드 대학의 교수로 있으면서 대수기하학에 관한 수많은 연구논문을 발표했다. 이후 대학교수직을 그만두고 민간기업으로 이직하였다. 신용위기의 와중에 헤지펀드인 D.E.Shaw에서 시장분석가로 활동하였으며 헤지펀드와 은행의 지주사에 대한 위험을 평가하는 소프트웨어 리스크메트릭스(RiskMetrics)에 참여하였다. 현재 뉴욕의 창업 업계에서 데이터과학자로 있으며 mathbabe.org에서 블로그를 운영하고 월가를 점령하라(Occupy Wall
Street)에도 관여하고 있다.

역 자 소 개

윤영민
1994년 미국 UC 버클리에서 사회학 박사학위를 받았다. 현재 한양대학교 ERICA 캠퍼스의 정보사회학과 교수 겸 언론정보대학장으로 재직 중이며, (사)한국데이터사이언스학회 회장, 국가오픈데이터포럼 공동의장, 한국디지털도서관위원회 위원으로 활동하고 있다. 정보기술과 인간, 정보기술과 사회의 접점을 연구하여 『전자정보공간론』(1996), 『사이버공간의 정치』(2000), 『사이버공간의 사회』(2003), 『Dialogue: 소셜미디어와 집단지성 1, 2』(2011) 등 다수의 저서와 논문을 발표했다. 또한 크리스찬 아카데미(현 대
화문화 아카데미), 유네스코한국위원회, 현정포럼, 대통령 자문 전자정부특별위원회, 스마트정부(Gov. 3.0) 오픈포럼 등을 통해 최신 정보기술을 이용한 사회혁신에도 활발하게 참여했다. 2002년에는 전자정부 구축에 기여한 공로를 인정받아 홍조근정훈장을 수여했다.

허선
서울대학교에서 학사, 석사학위를 받았고 삼성전자 경영기획실과 삼성경제연구소 산업연구실에서 근무했다. 1993년 미국 Texas A&M 대학교에서 산업공학 박사학위를 받았으며 현재 한양대학교 산업경영공학과 교수로 재직하고 있다. 주요 연구분야는 데이터마이... 펼처보기

목차

CHAPTER 1 소개: 데이터과학이란 무엇인가?
__1.1 빅데이터와 데이터과학 열풍
__1.2 열풍을 넘어서
__1.3 왜 지금?
__1.4 현재의 풍경(약간의 역사와 함께)
__1.5 데이터과학 프로필
__1.6 사고 실험: 메타 정의
__1.7 데이터과학자는 정말로 어떤 직업인가?

CHAPTER 2 통계적 추론, 탐색적 데이터분석과 데이터과학 과정
__2.1 빅데이터 시대의 통계적 사고
__2.2 탐색적 데이터분석
__2.3 데이터과학 과정
__2.4 사고 실험: 여러분은 혼돈을 어떻게 시뮬레이션할 것인가?
__2.5 사례 연구: 리얼다이렉트

CHAPTER 3 알고리즘
__3.1 기계학습 알고리즘
__3.2 세 가지 기본 알고리즘
__3.3 연습문제: 기본적인 기계학습 알고리즘들
__3.4 전체 요약
__3.5 사고 실험: 통계로봇

CHAPTER 4 스팸 필터, 나이브베이즈, 경합
__4.1 사고 실험: 예제로 배우기
__4.2 나이브베이즈
__4.3 좀 더 멋있게: 라플라스 평활
__4.4 나이브베이즈와 k-NN의 비교
__4.5 코드 예시
__4.6 웹스크래핑: 기사분류를 위한 나이브베이즈

CHAPTER 5 로지스틱 회귀
__5.1 사고 실험
__5.2 분류기
__5.3 M6D 로지스틱 회귀 사례연구
__5.4 Media 6 Degrees 연습
... 펼처보기

출판사 리뷰

★ 데이터과학, 최고의 교과서
사람들은 데이터가 선거나 비즈니스 모형을 바꿀 수도 있다는 점을 알게 됐다. 이에 따라 데이터과학과 관련된 직업도 많이 생겨 났다. 하지만 데이터과학은 여러 학문이 섞여 있어 올바른 가이드 없이는 쉽게 진입할 수 없다. 그렇다면 당신은 어떻게 시작할 것인가? 이 책은 컬럼비아대학교 대학원의 데이터과학 입문 수업을 바탕으로 데이터과학에 입문하려는 당신이 알아야 할 내용을 상세히 다루고 있다.
총 16개 장에 걸쳐 소개되는 강의들에서는 구글, MS, 이베이 등 데이터과학자들이 사례 분석과 직접 사용하는 코드를 제시하면서 새 알고리즘, 방법론, 모형을 공유한다. 선형대수, 확률, 통계에 익숙하고 프로그래밍 경험이 있다면 이 책은 최고의 데이터과학 입문서가 될 것이다.

★ 이 책의 구성
이 책은 수업과 같은 순서로 구성되어 있다.
● 1장 : 우리는 ‘데이터과학이란 무엇인가?’라는 중심 질문에 관한 몇 개의 기초적인 자료로 시작하고, 조직화하는 원칙으로서의 데이터과학 과정을 소개한다.
● 2장, 3장 : 책 전체의 기초가 되는 통계적 모형화와 기계학습 알고리즘을 개괄적으로 살펴본다.
● 4장, 5장, 6장, 8장 : 다양한 맥락에 따라 특정한 모형과 알고리즘의 사례들을 검토한다.
● 7장 : 데이터에서 어떻게 의미를 도출하고, 모형에 포함될 특징을 어떻게 만드는지 알아본다.
● 9장, 10장 : 전통적으로 대학에서 가르치지 않는 데이터 시각화와 소셜네트워크라는 두 영역을 다룬다.
● 11장, 12장 : 예측에서 인과성으로 방향을 선회한다.
● 13장, 14장 : 데이터 준비와 공학에 관한 것이다.
● 15장 : 수업에 참여한 학생들에게 데이터과학을 학습한다는 것이 어떤 의미인지 들어본다.
● 16장 : 데이터과학의 미래에 대해 우리가 희망하는 점이 논의된다.

★ 이 책의 대상 독자
● 경험이 많은 데이터과학자들은 아마도 자신이 하고 있는 일을 새로운 각도에서 보고 이해하게 될 것이다.
● 통계학자들은 데이터과학과 통계학의 관계에 대한 인식을 얻을 수 있을 것이다. 아니면 ‘이것은 그냥 통계학이잖아’라는 입장을 계속 유지할 지도 모른다. 그 경우 우리는 그 주장이 명료하게 제시되는 모습을 보고 싶다.
● 데이터과학으로 전공 전환을 고려 중이거나 데이터과학 스킬을 향상시키고자 하는 계량분석가, 수학자, 물리학자, 혹은 다른 과학 분야의 박
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