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처음 배우는 데이터 과학
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처음 배우는 데이터 과학

통계, 수학, 머신러닝, 프로그래밍까지 데이터 과학자를 꿈꾸는 히치하이커를 위한 최고의 안내서

필드 케이디 저/최근우 | 한빛미디어 | 2018년 02월 13일 리뷰 총점9.0 정보 더 보기/감추기
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품목정보

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출간일 2018년 02월 13일
쪽수, 무게, 크기 420쪽 | 750g | 188*235*30mm
ISBN13 9791162240472
ISBN10 1162240474

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책소개

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목차

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상세 이미지 1

저자 소개 (2명)

앨런 인공지능 연구소(Allen institute for artificial intelligence)에서 데이터 과학자로 종사 중입니다. 미국 스탠퍼드 대학교에서 수학과 물리학을 전공하고 워싱턴 대학교에서 응용수학 석사 학위를 받았습니다. 이후 카네기 멜런 대학교에서 컴퓨터공학으로 박사 과정을 밟다가 중퇴했습니다. 싱크빅 애널리틱스(Think Big Analytics)와 본인이 세운 홀리 애널리틱스(LLCHoll... 앨런 인공지능 연구소(Allen institute for artificial intelligence)에서 데이터 과학자로 종사 중입니다. 미국 스탠퍼드 대학교에서 수학과 물리학을 전공하고 워싱턴 대학교에서 응용수학 석사 학위를 받았습니다. 이후 카네기 멜런 대학교에서 컴퓨터공학으로 박사 과정을 밟다가 중퇴했습니다. 싱크빅 애널리틱스(Think Big Analytics)와 본인이 세운 홀리 애널리틱스(LLCHolly Analytics LLC)에서 다양한 분야에 빅데이터 컨설팅을 했습니다.
영국 퀸 메리 런던 대학교(Queen Mary University of London)의 디지털음악연구소(Centre for Digital Music)에서 박사 과정을 밟으며 버즈뮤직에서 딥러닝 연구를 맡고 있습니다. http://keunwoochoi.blogspot.com/과 https://keunwoochoi.wordpress.com/에 우리말과 영문으로 연구 관련 블로그를 운영 중입니다. 서울대학교 전기컴퓨터... 영국 퀸 메리 런던 대학교(Queen Mary University of London)의 디지털음악연구소(Centre for Digital Music)에서 박사 과정을 밟으며 버즈뮤직에서 딥러닝 연구를 맡고 있습니다. http://keunwoochoi.blogspot.com/과 https://keunwoochoi.wordpress.com/에 우리말과 영문으로 연구 관련 블로그를 운영 중입니다. 서울대학교 전기컴퓨터공학부에서 학사 및 석사 학위를 받았고 한국전자통신연구원(ETRI) 오디오연구실에서 음악 및 음향신호처리 연구를 수행했습니다.

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출판사 리뷰


이 책에서 다루는 내용
데이터 과학 분야에서 필요한 다양한 능력과 기술을 책 한 권에 모두 담았습니다. 당장 해결해야 하는 문제가 있어서 빠르게 필요한 지식을 습득해야 하는 경우나, 체계적으로 데이터 과학을 배워 데이터 과학자가 되길 희망하는 경우에 이 책이 도움이 될 겁니다.

이 책은 다음과 같은 내용을 다룹니다.

- 파이썬과 각종 파이썬 라이브러리 예제 코드 수록
- 빅데이터의 장단점 및 사용 방법 소개
- 각종 알고리즘의 직관적인 해설
- 현업에서 볼 수 있는 다양한 사례 연구
- 데이터셋 분석, 시간 관리, 업무 계획, 필요한 지식에 대한 실용적인 조언

이 책은 총 3부로 이루어져 있으며, 부별 내용은 다음과 같습니다.

[1부_ 데이터 과학 필수 요소]
현업에서 분야를 막론하고 거의 모든 경우에 사용하는 데이터 과학의 가장 핵심적인 내용을 다룹니다. 여기서 다루는 내용은 꼭 데이터 과학자가 아니더라도 간단한 데이터 과학 지식이 필요한 사람들이라면 아주 유용하게 쓸 수 있는 기법입니다.

[2부_ 데이터 과학 확장팩]
1부와 마찬가지로 데이터 과학의 핵심 내용을 다루지만 더 심도 있는 기법을 소개합니다. 예를 들어 군집화 알고리즘은 현업에서 자주 사용되기 때문에 1부에서 다뤄도 될 법한 주제지만 여기서 다룹니다. 반면 자연어 처리같이 특정 분야에서만 주로 사용하는 주제도 같이 소개합니다. 데이터 과학자라면 2부까지는 확실하게 알아두어야 합니다.

[3부_ 데이터 과학 특수 분야]
꼭 알아야 하는 내용은 아니지만 알아두면 좋은 기법을 소개합니다. 여기서는 1, 2부에서 설명한 내용 중 일부를 골라 이론적 배경 등을 더 깊게 살펴봅니다. 그 외에도 자주 사용하지는 않지만 어쩌다 맞닥뜨릴 수 있는 내용도 다룹니다.

이 책을 읽는 방법
이 책은 다음 세 가지 유형의 독자를 가정하고 썼습니다. 자신에게 맞는 방법으로 읽으시면 됩니다.

[데이터 과학의 기본기를 튼튼하게 다지고 싶은 독자]
이 책을 처음부터 끝까지 순서대로 읽기 바랍니다. 그러고 나면 곧바로 현업에서 데이터 과학을 활용할 수 있을 겁니다. 컴퓨터공학이나 수학의 기초를 갖추고 있는 독자라면 이미 알고 있는 내용도 조금 나옵니다.

[특정 주제를 알고자 하는 독자]
이 책은 각 장을 따로따로 읽어도 되도록 썼습니다. 급하게 찾아볼 내용이 있다면 필요한 장을 찾아서 읽으면 됩니다.

[프로젝트를 시작하는 독자]
데이터 과학 알고리즘을 구현하다 막히는 경우에는 이 책의 풍부한 예제 코드를 참고하기 바랍니다.

추천평

이 책은 목차만 12페이지다. 대하소설 급이다. 데이터를 깔끔하게 가다듬는 방법에서 프로그래밍 언어까지. 머신러닝 알고리즘에서 베이지안 통계까지. 딥러닝에서 은닉 마르코프 모델까지. 데이터 과학을 하는 사람이 알아야 하거나 알 수 있는 모든 것을 한 권의 책에 담았다. 이런 내용의 방대함만으로도 이 책의 가치는 충분하다. 또한 문장이 쉽고 코드와 도표의 배치가 적절해서 많은 개념을 빠르게 살펴보기에 제격이다. 두툼하지만 빠르게 읽을 수 있는 이 신기한 책의 일독을 권한다.
- 임백준(삼성리서치 데이터 인텔리전스랩 , 『누워서 읽는 알고리즘』 저자)


데이터 과학을 효과적으로 배우려면 우선 기본 개념을 충실히 익히고 필요에 따라 관련 분야를 더 깊이 공부해야 한다. 이 책은 체계적으로 데이터 과학을 학습할 수 있도록 데이터 과학의 기초 개념과 분야별 지식을 폭넓게 소개한다. 데이터 과학을 처음 접하는 사람과, 데이터 과학의 다양한 쓰임새를 알고자 하는 사람에게 특히 추천한다.
김진영 (미국 스냅 데이터 과학자, 『헬로 데이터 과학』 저자)

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