[중고샵] 밑바닥부터 시작하는 데이터 과학 | 조엘 그루스 저/김한결

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중고도서 밑바닥부터 시작하는

밑바닥부터 시작하는 데이터 과학

데이터 분석을 위한 파이썬 프로그래밍과 수학·통계 기초

조엘 그루스 저 / 김한결, 하성주, 박은정 공역 | 인사이트(insight) | 2020년 03월 12일

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발행일	2020년 03월 12일
쪽수, 무게, 크기	448쪽 \| 880g \| 18824030mm

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전반적인 상태 약간 헌 책 (사용감 약간 있음) 겉표지 희미한 변색 있음, 약간의 얼룩 있음 (1cm 내) 낙서 없음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 있음 접힌 흔적 있음 (1cm 내) 책등, 책배, 책아래위 희미한 변색 있음, 약간의 얼룩 있음 (1cm 내) 낙서 없음, 닳은 흔적 약간 있음 책등 접힌 흔적 없음	전반적인 상태 약간 있음 내지(면지) 변색 없음, 얼룩 없음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적 약간 있음 (5페이지 이내) 찢어진 부분 없음, 낙서 없음 제본탈착 없음
전반적인 상태 헌 책 (사용감 많이 있음) 겉표지 전체적으로 변색 있음, 얼룩 등 오염 있음 (2cm 내) 낙서 있음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 없음 접힌 흔적 있음, 래핑 흔적 있음 정가 및 ISBN이 동일한 도서이나 표지 이미지 다름 책등, 책배, 책아래위 전체적으로 변색 있음, 얼룩 등 오염 있음 (2cm 내) 낙서 있음, 닳은 흔적 있음 책등 접힌 흔적 있음	전반적인 상태 있음 내지(면지) 내지 변색 있음, 얼룩 있음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적 있음 (10페이지 이내) 찢어진 부분 있음 (1cm 내) 5페이지 이내 필기 및 밑줄 등 있음 (단, 참고서, 수험서는 매입불가) 제본탈착 없음 본문 읽기에 지장 없는 부록 및 구성품 없음 (세트도서 박스 등)
전반적인 상태 헌 책 (사용감이 많이 있고, 오염있음) 겉표지 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 심한 낙서 있음 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 책등, 책배, 책아래위 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 심한 낙서 있음 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 모서리 깨짐, 책등 파손 있음	전반적인 상태 많음 내지(면지)/부속물 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 전체적으로 구겨짐, 뒤틀림 있음 찢어진 부분 있음 (1cm 초과) 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 페이지 또는 글자 등의 인쇄 오류 있음 5페이지 초과 필기 및 밑줄 등 있음 제본탈착 있음 (낙장, 분책) 부속물 없음

판매자 : 사업자 마음북 4점 (329명 평가)

책소개

1장 들어가기 1.1 데이터 시대의 도래 1.2 데이터 과학이란? 1.3 동기부여를 위한 상상: 데이텀 주식회사 1.3.1 핵심 인물 찾기 1.3.2 데이터 과학자 추천하기 1.3.3 연봉과 경력 1.3.4 유료 계정 1.3.5 관심 주제 1.3.6 시작해 보자 2장 파이썬 속성 강좌 2.1 기본기 다지기 2.2 파이썬 설치하기 2.3 가상 환경 2.4 들여쓰기 2.5 모듈 2.6 함수 2.7 문자열 2.8 예외 처리 2.9 리스트 2.10 튜플 2.11 딕셔너리 2.11.1 defaultdict 2.12 Counter 2.13 Set 2.14 흐름 제어 2.15 True와 False 2.16 정렬 2.17 리스트 컴프리헨션 2.18 자동 테스트와 assert 2.19 객체 지향 프로그래밍 2.20 이터레이터와 제너레이터 2.21 난수 생성 2.22 정규표현식 2.23 함수형 도구 2.24 zip과 인자 언패킹 2.25 args와 kwargs 2.26 타입 어노테이션 2.26.1 타입 어노테이션하는 방법 2.27 데이텀에 오신 것을 환영합니다! 2.28 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 5.1.1 중심 경향성 5.1.2 산포도 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 가설검정 7.2 예시: 동전 던지기 7.3 p-value 7.4 신뢰구간 7.5 p 해킹 7.6 예시: A/B test 해보기 7.7 베이즈 추론 7.8 더 공부해 보고 싶다면 8장 경사 하강법 8.1 경사 하강법에 숨은 의미 8.2 그래디언트 계산하기 8.3 그래디언트 적용하기 8.4 적절한 이동 거리 정하기 8.5 경사 하강법으로 모델 학습 8.6 미니배치와 SGD(Stochastic Gradient Descent) 8.7 더 공부해 보고 싶다면 9장 파이썬으로 데이터 수집하기 9.1 stdin과 stdout 9.2 파일 읽기 9.2.1 텍스트 파일의 기본 9.2.2 구분자가 있는 파일 9.3 웹 스크래핑 9.3.1 HTML과 파싱 9.3.2 예시: 의회 감시하기 9.4 API 사용하기 9.4.1 JSON과 XML 9.4.2 인증이 필요하지 않은 API 사용하기 9.4.3 API 찾기 9.5 예시: 트위터 API 사용하기 9.5.1 인증 받기 9.6 더 공부해 보고 싶다면 10장 데이터 다루기 10.1 데이터 탐색하기 10.1.1 1차원 데이터 탐색하기 10.1.2 2차원 데이터 10.1.3 다차원 데이터 10.2 namedtuple 사용하기 10.3 Dataclasses 10.4 정제하고 합치기 10.5 데이터 처리 10.6 척도 조절 10.7 한편으로: tqdm 10.8 차원 축소 10.9 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: Iris 데이터 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 모델 사용하기 13.6 더 공부해 보고 싶다면 14장 단순 회귀 분석 14.1 모델 14.2 경사 하강법 사용하기 14.3 최대가능도추정법 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: 부트스트랩 15.7 계수의 표준 오차 15.8 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 16.5 서포트 벡터 머신 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 신경망 18.3 역전파 18.4 예시: Fizz Buzz 18.5 더 공부해 보고 싶다면 19장 딥러닝 19.1 텐서 19.2 층 추상화 19.3 선형 층 19.4 순차적인 층으로 구성된 신경망 19.5 손실 함수와 최적화 19.6 예시: XOR 문제 다시 풀어 보기 19.7 다른 활성화 함수 19.8 예시: FizzBuzz 다시 풀어 보기 19.9 Softmax와 Cross-Entropy 19.10 드롭아웃 19.11 예시: MNIST 19.12 모델 저장 및 불러오기 19.13 더 공부해 보고 싶다면 20장 군집화 20.1 군집화 감 잡기 20.2 모델 20.3 예시: 오프라인 모임 20.4 k 값 선택하기 20.5 예시: 색 군집화하기 20.6 상향식 계층 군집화 20.7 더 공부해 보고 싶다면 21장 자연어 처리 21.1 워드 클라우드 21.2 n-그램 언어모델 21.3 문법 규칙 21.4 여담: 깁스 샘플링 21.5 토픽 모델링 21.6 단어 벡터 21.7 재귀 신경망 21.8 예시: 문자 단위의 RNN 사용하기 21.9 더 공부해 보고 싶다면 22장 네트워크 분석 22.1 매개 중심성 22.2 고유벡터 중심성 22.2.1 행렬 곱셈 22.2.2 중심성 22.3 방향성 그래프와 페이지랭크 22.4 더 공부해 보고 싶다면 23장 추천 시스템 23.1 수작업을 이용한 추천 23.2 인기도를 활용한 추천 23.3 사용자 기반 협업 필터링 23.4 상품 기반 협업 필터링 23.5 행렬 분해 23.6 더 공부해 보고 싶다면 24장 데이터베이스와 SQL 24.1 CREATE TABLE과 INSERT 24.2 UPDATE 24.3 DELETE 24.4 SELECT 24.5 GROUP BY 24.6 ORDER BY 24.7 JOIN 24.8 서브쿼리 24.9 인덱스 24.10 쿼리 최적화 24.11 NoSQL 24.12 더 공부해 보고 싶다면 25장 맵리듀스 25.1 예시: 단어 수 세기 25.2 왜 맵리듀스인가? 25.3 맵리듀스 일반화하기 25.4 예시: 사용자의 글 분석하기 25.5 예시: 행렬 곱셈 25.6 여담: Combiner 25.7 더 공부해 보고 싶다면 26장 데이터 윤리 26.1 데이터 윤리란 무엇인가? 26.2 아니, 진짜로, 데이터 윤리가 뭔데? 26.3 데이터 윤리에 대해 신경 써야 할까? 26.4 나쁜 데이터 제품 만들기 26.5 정확도와 공정함의 균형을 유지하기 26.6 협력 26.7 해석 가능성 26.8 추천 26.9 편향된 데이터 26.10 데이터 보호 26.11 요약 26.12 더 공부해 보고 싶다면 27장 본격적으로 데이터 과학하기 27.1 IPython 27.2 수학 27.3 밑바닥부터 시작하지 않는 방법 27.3.1 NumPy 27.3.2 pandas 27.3.3 scikit-learn 27.3.4 시각화 27.3.5 R 27.3.6 딥러닝 27.4 데이터 찾기 27.5 데이터 과학하기 27.5.1 해커 뉴스 27.5.2 소방차 27.5.3 티셔츠 27.5.4 지구본 위의 트윗 27.5.5 그리고 여러분은?

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저자 소개 (4명)

저 : 조엘 그루스 (Joel Grus)

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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.

역 : 김한결

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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.

역 : 하성주

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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.

역 : 박은정

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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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