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| 파이썬 데이터 과학 통계 학습
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| ㆍ저 자 |
황보현우
, 정지현
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| ㆍ역 자 |
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| ㆍ구 분 |
국내서
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| ㆍ발행일 |
2021년 05월 25일 |
| ㆍ정 가 |
29,000원 |
| ㆍ페이지 |
476 페이지 |
| ㆍISBN |
978-89-5674-907-5 |
| ㆍ난이도 |
중급.상급 |
| ㆍ출판사 |
정보문화사 |
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파이썬으로 데이터 과학 완전 정복!
이 책에서는 데이터 과학 데이터 분석을 위한 가장 보편적인 프로그래밍 언어인 파이썬을 다룬다. 파이썬의 설치 방법과 기본적인 지식부터 차근차근 설명해나간다. 자료형, 변수, 예약어, 식별자, 리터럴 상수 등 파이썬의 기초부터 넘파이, 판다스, 사이파이, 사이킷런 등 자주 사용되는 라이브러리를 활용해 다양하면서도 심도 있는 데이터 분석을 진행한다. 이 책은 총 6개의 파트로 이루어져 있다. 파트 1, 2를 통해서는 데이터 과학을 위한 체계와 도구를 소개한다. 다음으로는 지도 학습과 비지도 학습을 다루어 통계 학습과 기계 학습의 공통 분야를 다룬다. 지도 학습은 파트 3의 회귀와 파트 4의 분류로, 비지도 학습은 파트 5의 그룹화와 파트 6의 차원 축소로 나뉜다. 종속 변수가 존재할 때 사용하는 데이터 분석 방법론인 지도 학습(분류, 회귀)과 종속 변수가 존재하지 않을 때 사용하는 분석 방법론인 그룹화, 차원 축소에 대한 학습을 통해 보다 정확하고 체계적인 통계분석 방법을 제시하고 있다. 두 저자는 독자의 이해를 돕기 위해 도표와 그림, 예제를 적극적으로 활용한다. 책으로 공부하면서 데이터 분석을 직접 실행해볼 수 있기에 더욱 효과적으로 학습할 수 있다. 데이터 분석 방법론을 활용 수단으로 사용하고 싶다면 이 책을 적극 활용하기 바란다.
 출판사 서평
한 권으로 배우는 통계 학습의 모든 것!
파이썬은 간결하면서도 생산성이 높아 활용도가 좋은 프로그래밍 언어다. 그 문법이 다른 프로그래밍 언어에 비해 쉽기 때문에 초보자도 마음만 먹는다면 쉽게 배울 수 있다는 장점이 있다. 현대사회와 데이터 과학은 이제 떼려야 뗄 수 없는 관계가 되었다. 이 책은 파이썬을 이용해 데이터 과학을 하나로 관통하는 프레임워크와 파이썬을 활용한 다양한 분석 사례를 제시한다. 데이터 과학은 주어진 데이터를 통해 필요한 정보를 찾고 가치를 만들어내는 것이다. 데이터를 수집하고 표현하는 주체와 대상에 따라 데이터 형태가 달라지기 때문에 데이터 분석을 하기 위해서는 정확한 방법을 아는 것이 중요하다. 이 책에서는 데이터의 유형(정형, 비정형)의 구분부터 데이터 과학을 위한 파이썬의 핵심 기능을 제시한다. 다양하고 현실적인 예제를 통해 사용자가 직접 데이터 과학 통계분석에 임할 수 있다는 장점이 있다. 아직 파이썬을 접해보지 못한 독자들에게 도움이 될 입문서라고 할 수 있다. 비전공자들도 데이터 과학의 체계를 쉽게 파악할 수 있도록 쓰였다. 파이썬을 활용한 데이터 분석 사례를 통해 파이썬을 실질적이고 체계적으로 배우고 싶다면, 이 책이 길라잡이가 되어줄 것이다.
추천사
이 책은 체계적인 데이터 과학의 프레임워크 안에 최근 대세인 파이썬을 적용하는 방법을 담아내고 있다. 데이터 과학자가 되기를 희망하는 입문자가 가장 먼저, 그리고 꼼꼼하게 학습해야 할 책이다.
-연세대학교 정보대학원 이준기 교수, 전 한국빅데이터학회장, 『오픈 콜라보레이션』 저자
그간 최신 알고리즘을 익히는 데 중점을 두었다면, 이제 데이터 과학이라는 학문을 체계적으로 바라볼 시기가 되었다. 이 책은 파이썬을 활용한 데이터 과학에 대해 체계적으로 접근한다.
-KAIST 산업및시스템공학과 장영재 교수, 『경영학콘서트』 저자
이 책은 최근 대세가 된 파이썬의 기초 문법과 사용법을 담고 있으며, 데이터 분석 방법론을 회귀, 분류, 그룹화, 차원 축소라는 4개의 체계에 맞추어 설명하고 있다.
-뉴스1 김평석 기자
데이터 과학을 체계적으로 이해하고, 파이썬을 활용하여 산업 현장의 복잡한 문제를 해결하고자 하는 독자에게 이 책을 권한다.
-한국오라클 김은희 상무, 이학박사
통계 기반의 데이터 분석과 머신러닝, 딥러닝에 이르기까지 데이터 과학에 대한 체계적인 접근 방식을 익히는 것은 운동에서 기초 체력을 키우는 것과 같다. 이 책은 초보자는 물론 데이터 분석에 체계적으로 접근하고자 하는 실무자들에게 유용한 가이드가 될 것이다.
-녹십자헬스케어 데이터플랫폼팀 김광일 팀장
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지은이 | 황보현우
한남대학교 글로벌IT경영학과 교수이다. 서울특별시 빅데이터심의위원회 위원, 경기도 빅데이터위원회 부위원장으로 빅데이터 정책을 자문하고 있다. 연세대학교 정보대학원, 단국대학교 데이터지식서비스공학과에서 겸임교수로 빅데이터 및 인공지능을 강의했다. 코오롱베니트(주) 빅데이터분석팀장으로 다수의 빅데이터, 인공지능 프로젝트를 총괄했으며, (주)하나벤처스 경영전략본부장/상무로 하나금융그룹의 벤처캐피탈 설립을 담당했다. 2018년에는 연구 성과와 실무 능력을 인정받아 영국 IBC로부터 ‘빅데이터, 인공지능 분야 세계 100인의 전문가’에 선정된 바 있다.
지은이 | 정지현
IBM Cloud and Cognitive Software에서 엔지니어로 근무하고 있다. 연세대학교 정보대학원에서 비즈니스 빅데이터 분석 전공으로 석사 과정을 졸업했다. 이전에는 Airlines and Logistic industry에서 웹, 모바일, SAPERP 시스템 운영 및 다수의 프로젝트를 수행했다. 서울특별시 평생교육 진흥원 모두의학교에서 ‘SNS 프로그래밍’을 강의 했으며 『초보자를 위한 Node.js 200제(정보문화사, 2018)』를 집필했다. |
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