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데이터 과학
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밑바닥부터 시작하는

데이터 과학

데이터 분석을 위한 파이썬 프로그래밍과 수학·통계 기초

[ 2판 ]
조엘 그루스 저/김한결, 하성주, 박은정 | 인사이트(insight) | 2020년 03월 12일 첫번째 구매리뷰를 남겨주세요. | 판매지수 2847 판매지수란?
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품목정보

품목정보
출간일 2020년 03월 12일
쪽수, 무게, 크기 448쪽 | 188*240*30mm
ISBN13 9788966262571
ISBN10 8966262570

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책소개

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목차

저자 소개 (4명)

Allen Institute for Artificial Intelligence의 연구원이다. 이전에는 구글에서 소프트웨어 엔지니어로, 여러 스타트업에서는 데이터 과학자로 근무했다. 현재 시애틀에 거주하면서 여러 개의 데이터 과학 밋업에 참여하고 있다. joelgrus.com에 종종 글을 쓰며, @joelgrus라는 계정으로 종일 트위터를 한다. Allen Institute for Artificial Intelligence의 연구원이다. 이전에는 구글에서 소프트웨어 엔지니어로, 여러 스타트업에서는 데이터 과학자로 근무했다. 현재 시애틀에 거주하면서 여러 개의 데이터 과학 밋업에 참여하고 있다. joelgrus.com에 종종 글을 쓰며, @joelgrus라는 계정으로 종일 트위터를 한다.
KAIST에서 산업 및 시스템공학을 전공하고 서울대학교 산업공학과에서 석사 학위를 받았다. 에너지, 자동차, 금융, 제조 등 다양한 분야에서 데이터 분석 프로젝트를 진행했다. 『D3를 이용한 시각적 스토리텔링』(인사이트)을 공역했다. KAIST에서 산업 및 시스템공학을 전공하고 서울대학교 산업공학과에서 석사 학위를 받았다. 에너지, 자동차, 금융, 제조 등 다양한 분야에서 데이터 분석 프로젝트를 진행했다. 『D3를 이용한 시각적 스토리텔링』(인사이트)을 공역했다.
서울대학교 컴퓨터공학부 최적화 연구실에서 박사 학위를 받았다. 데이터를 바탕으로 지속적인 개선을 달성하는 방법에 관심이 있다. 서울대학교 컴퓨터공학부 최적화 연구실에서 박사 학위를 받았다. 데이터를 바탕으로 지속적인 개선을 달성하는 방법에 관심이 있다.
서울대학교에서 다양한 도메인의 텍스트를 다룬 후 2016년, 데이터마이닝으로 박사 학위를 받았다. 졸업 직후 네이버에 입사해서, 현재는 기계번역 모델을 개발하며 언어 장벽을 낮추기 위해 노력하고 있다. 서울대학교에서 다양한 도메인의 텍스트를 다룬 후 2016년, 데이터마이닝으로 박사 학위를 받았다. 졸업 직후 네이버에 입사해서, 현재는 기계번역 모델을 개발하며 언어 장벽을 낮추기 위해 노력하고 있다.

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〉〉 이 책의 대상 독자
ㆍ데이터 과학에 필요한 기초와 프로그래밍 두 마리 토끼를 모두 잡고 싶은 전공자
ㆍ수학·통계학 이론이 녹아든 데이터 과학 관련 알고리즘을 살펴보려는 데이터 과학자
ㆍ데이터 분석에 필요한 수학·통계학 이론을 살펴보려는 프로그래머

〉〉 이 책에서 다루는 내용
ㆍ선형대수, 통계, 확률에 관한 기초와 데이터 과학에서 활용하는 법 배우기
ㆍ데이터를 수집, 탐색, 정제, 가공, 조작하기
ㆍ기계학습의 원리 탐색하기
ㆍk-근접 이웃, 나이브 베이즈, 선형 회귀 분석, 로지스틱 회귀 분석, 의사결정나무, 인공신경망, 군집화 등 구현하기
ㆍ추천 시스템, 자연어 처리, 네트워크 분석, 맵리듀스, 데이터베이스 등 살펴보기
ㆍ속성으로 파이썬 배우기

추천평

데이터 과학을 처음 배울 때 어떤 책을 보면 좋은지 사람들이 물어보면 늘 《밑바닥부터 시작하는 데이터 과학》을 추천한다. “사실 데이터 과학은 어렵지 않다”라고 얘기해 주는 책이기 때문이다. 독자는 처음 볼 때는 어렵게 느껴지는 데이터 과학의 수식들이 코드로 표현하면 얼마나 간단한지 알게 될 것이다. 또 저·역자가 데이터 과학을 얼마나 깊이 이해하고 있는지도 느낄 수 있다. 파이썬을 막 끝내고 처음으로 데이터 과학을 공부하려 한다면 반드시 소장할 것을 권한다.
- 최성철(가천대 산업경영공학과 교수)

수많은 데이터 과학 관련 책 사이에서 헤매고 있는, 데이터 과학에 발을 들이고자 하는 사람이라면 일단 이 책을 집어 들어도 좋을 것이다. 데이터에 대한 해박한 지식과 실무 감각을 모두 갖춘 저자는 데이터 과학 업무에서 실제로 꼭 필요한 지식을 잘 간추렸다. 파이썬 코드로 많은 내용을 효과적으로 설명하여, 데이터 분석의 기본 개념을 다지면서 흥미를 키우도록 도와준다.
- 권정민(ODK Media, 데이터 과학자)

데이터 과학 분야를 처음 접하는 분들이 보면 매우 좋은 책이다. 파이썬, 데이터 시각화, 선형대수, 통계, 데이터 전처리, 기계학습, 데이터베이스, 맵리듀스, 데이터 윤리 등 광범위한 주제를 명확히 설명하여, 데이터 과학에 대한 큰 그림을 그릴 수 있다. 특히 각 장 끝에 있는 “더 공부해 보고 싶다면”을 꼭 읽어보자. 사이킷런이나 텐서플로를 접하기 전에 먼저 이 책을 읽는 것을 추천한다.
- 변성윤(쏘카 데이터 그룹, 머신러닝 엔지니어 & 데이터 과학자)

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