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그림으로 배우는 데이터 과학

히사노 료헤이 , 키와키 타이치 지음 | 김성훈 옮김 | 영진닷컴 | 2019년 05월 10일 출간
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    2019.05.31 ~ 2020.12.31
상품상세정보
ISBN 9788931460254(8931460252)
쪽수 240쪽
크기 152 * 215 * 17 mm /440g 판형알림
원서명/저자명 大學4年間のデ-タサイエンスが10時間でざっと學べる/久野遼平

책소개

이 책이 속한 분야

한 눈에 살펴보는 데이터 과학의 세계
데이터 과학과 관련된 영역은 매우 광범위하고, 여기에 사용되는 기술과 능력 또한 단순하지 않습니다. 이 책은 데이터 과학을 이해하는 데 필요한 IT 기술과 지식을 그림과 함께 한 눈에 살펴 볼 수 있도록 정리했습니다. 통계학, 데이터 분석, 머신러닝은 물론, 일반 데이터 과학 서적에서는 보통 생략되는 전제 지식인 하드웨어, 소프트웨어, 알고리즘, 프로그래밍 언어 등 컴퓨터 과학의 기반이 되는 기초 기술들도 다루고 있습니다. 쉽고 친절한 설명과 그림을 통해 데이터 과학의 바탕이 되는 여러 가지 기술들을 한 눈에 파악할 수 있는 것이 특징입니다.

상세이미지

그림으로 배우는 데이터 과학 도서 상세이미지

저자소개

저자 : 히사노 료헤이

도쿄대학 대학원 정보이공학계 연구과 소셜 ICT 연구센터 특임조교, 캐논 글로벌 전략 연구소 연구원. 1984년생. 게이오의숙대학 경제학부 졸업 후 히토쓰바시대학 대학원 경제학 연구과 석사과정, 스위스연방 공과대학 취리히교 박사과정 수료. 국립정보학연구소의 특임연구원 등을 거쳤다.

저자 : 키와키 타이치

도쿄대학 대학원 정보이공학계 연구과 수리정보학전공 특임조교. 1986년생. 도쿄대학 대학원 공학계 연구과 박사과정 수료 후 주식회사 유니크에 근무했다.

역자 : 김성훈

주로 IT 관련 서적을 번역하는 번역가로, 주요 번역서로는 [C가 보이는 그림책], [프로그래밍이 보이는 그림책], [게임프로그래밍의 정석], [웹을 지탱하는 기술], [Objective-C 프로그래밍], [안드로이드 개발 레벨업 교과서], [실무에서 바로 통하는 자바], [C 이보다 쉬울 순 없다], [iOS 디버그 & 최적화 기법], [UML 모델링의 본질], [프로가 가르쳐주는 시퀀스 제어], [만화로 쉽게 배우는 선형대수] 등이 있다.

목차

Part 1. 데이터 과학의 기본
01. 데이터 과학이란

Part 2. 데이터 과학의 기초 기술
02. 계산기의 구조
03. 프로그래밍 기초 (1)
04. 프로그래밍 기초 (2)
05. 알고리즘 (1)
06. 알고리즘 (2)
07. 데이터베이스
08. 최적화 방법

Part 3. 통계학ㆍ머신러닝의 기초
09. 기계학습 기초
10. 과적합과 모델 선택
11. 회귀 문제와 주택가격
12. 앙상블 학습과 주택가격
13. 분류 문제
14. 비지도 학습

Part 4. 코퍼스와 네트워크 분석
15. 토픽 모델
16. 네트워크 분석

Part 5. 딥러닝
17. 신경망 기초
18. 딥러닝
19. 딥러닝에 의한 순차 데이터 분석
20. 딥러닝에 의한 이미지 분석

출판사 서평

Part 1. 데이터 과학의 기본
거대한 IT 기술의 소용돌이 속에서 데이터 과학은 나날이 성장하는 분야입니다. 1부에서는 데이터 과학과 빅데이터에 관해 설명합니다. 다음으로 인공지능과 데이터 과학의 관계성을 설명하고, 데이터 과학자의 역할을 기술합니다.

Part 2. 데이터 과학의 기초 기술
인공지능이든 데이터 과학이든 하드웨어와 프로그래밍, 데이터베이스 등의 소프트웨어 그리고 알고리즘의 진화가 오늘날의 붐을 낳은 하나의 커다란 계기였습니다. 2부에서는 데이터 과학을 지탱하는 이런 기초 기술들에 관한 내용을 다룹니다. ... 더보기

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  • 데이터 과학은 통계학이나 머신러닝 그리고 컴퓨터 과학의 여러 분야와 연관되어 있어서 체계적으로 지식을 쌓아 가려면 다양한 서적을 오랜긴간에 걸쳐서 공부해야 하는데 처음 시작하는 사람은 수비게 접근하기 어려운 분야이기도 하다. 이책은 글만으로는 이해하기 어려운 데이터 과학을 그림으로 쉽게 잘 풀어서 설명하고 있는거 같아서 좋은거 같다. 초보자에게 추천하고 싶은 책이다. 더보기
  •   온라인 쇼핑몰에서 뭔가를 살 때 다른 상품을 추천하거나 신용카드 회사에서 의심스러운 구매 행동이 발견되면 카드 소지자에게 알려주는 것은 모두 알고리즘을 통한 데이터 과학 덕분이다.데이터 과학은 통계학이나 머시러닝 뿐만 아니라 컴퓨터 과학의 여러 분야와 연관되어 있다. 체계적으로 지식을 쌓아가려면 다양한 서적을 오랜 시간에 걸쳐 공부해야 하는데 입무자가 쉽사리 전체 모습을 머릿속에 그려볼 수 있기 쉽지 않다.특히 최근 알파고와의 바둑 대결에서 보듯 딥러닝이라는 이름 덕에 이미지만 앞서 가는... 더보기
  • ‘현재 가장 가치 있는 자원은 데이터’라고 영국의 경제지인 이코노미스트(The Economist)가 2017년 기사를 냅니다. 세상은 ‘발견의 시대’에서 ‘실행의 시대’로 바뀌었고, ‘전문지식의 시대’에서 ‘데이터의 시대’로 바꼈다는 것입니다. 빅 데이터라는 말이 일상처럼 사용되고 있습니다. 그럼 빅 데이터란 과연 데이터만을 말하는 것일까요? 위키디피아에서는 빅 데이터를 아래와 같이 정의하고 있습니다. 빅 데이터(영어: big data)란 기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량(수십 테라바이트)의 정형 또는 심지어 데이... 더보기

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