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소문난 명강의 김도형의 데이터 사이언스 스쿨(수학 편) 파이썬 라이브러리로 배우는 데이터 과학 필수 수학

김도형 지음 | 한빛미디어 | 2019년 11월 20일 출간
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이 책의 다른 상품 정보

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상품상세정보
ISBN 9791162242414(1162242418)
쪽수 880쪽
크기 183 * 233 * 48 mm /1598g 판형알림

책소개

이 책이 속한 분야

“소문난 명강사 ‘김도형’이 데이터 사이언스
입문자에게 보내는 선물 같은 수학 책

선형대수, 미적분, 최적화, 확률론, 검정과 베이즈 추정까지 머신러닝과 딥러닝에 필요한 모든 수학을 한권에!”
이 책은 대학에서 수학을 전공하지 않은 인공지능 개발 입문자와 현업 전문가에게 핵심 수학을 알려줍니다. 수식에 많이 사용되는 그리스 알파벳과 고등학교 과정의 수학 기호부터 설명해 누구나 차근차근 수학을 익힐 수 있습니다. 기초부터 출발하지만 데이터 분석과 머신러닝에 필요한 모든 필수 수학을 다루며, 모든 수식은 파이썬 패키지를 활용해 코드로 보여줍니다. 스타트업 파일을 적용한 파이썬 주피터 노트북 실습 환경도 제공합니다.

(알림 : 독자 여러분이 파이썬 언어에 대한 기초적인 지식이 있다고 가정합니다)

목차

0장 파이썬 설치와 사용법
__0.1 커맨드 라인 인터페이스
__0.2 파이썬 설치하기
__0.3 파이썬 처음 사용하기
__0.4 파이썬 패키지 설치하기
__0.5 데이터 분석용 파이썬 패키지 소개
__0.6 아이파이썬 및 주피터 설정
__0.7 구글 코랩 사용법
__0.8 마치며

1장 수학 기호
__1.1 그리스 문자
__1.2 수열과 집합의 합과 곱
__1.3 마치며

2장 넘파이(Numpy)로 공부하는 선형대수
__2.1 데이터와 행렬
__2.2 벡터와 행렬의 연산
__2.3 행렬의 성질
__2.4 선형 연립방정식과 역행렬
__2.5 마치며

3장 고급 선형대수
__3.1 선형대수와 해석기하의 기초
__3.2 좌표와 변환
__3.3 고윳값분해
__3.4 특잇값분해
__3.5 PCA
__3.6 마치며

4장 심파이(SymPy)로 공부하는 미적분
__4.1 함수
__4.2 심파이를 사용한 함수 미분
__4.3 적분
__4.4 행렬의 미분
__4.5 변분법
__4.6 마치며

5장 사이파이(SciPy)로 공부하는 최적화
__5.1 최적화 기초
__5.2 제한조건이 있는 최적화 문제
__5.3 선형계획법 문제와 이차계획법 문제
__5.4 마치며

6장 공부하는 확률론 피지엠파이(pgmpy)로
__6.1 집합
__6.2 확률의 수학적 정의와 의미
__6.3 확률의 성질
__6.4 확률분포함수
__6.5 결합확률과 조건부확률
__6.6 베이즈 정리
__6.7 마치며

7장 확률변수와 상관관계
__7.1 확률적 데이터와 확률변수
__7.2 기댓값과 확률변수의 변환
__7.3 분산과 표준편차
__7.4 다변수 확률변수
__7.5 공분산과 상관계수
__7.6 조건부기댓값과 예측 문제
__7.7 마치며

8장 사이파이로 공부하는 확률분포
__8.1 사이파이를 이용한 확률분포 분석
__8.2 베르누이분포와 이항분포
__8.3 카테고리분포와 다항분포
__8.4 정규분포와 중심극한정리
__8.5 스튜던트 t분포, 카이제곱분포, F분포
__8.6 다변수정규분포
__8.7 베타분포, 감마분포, 디리클레분포
__8.8 마치며

9장 추정과 검정
__9.1 확률분포의 추정
__9.2 최대가능도 추정법
__9.3 베이즈 추정법
__9.4 검정과 유의확률
__9.5 사이파이를 사용한 검정
__9.6 마치며

10장 엔트로피
__10.1 엔트로피
__10.2 조건부엔트로피
__10.3 교차엔트로피와 쿨백-라이블러 발산
__10.4 상호정보량
__10.5 마치며

추천사

김승일(모두의연구소 소장)

수학은 어렵습니다. 초등학교부터 대학 졸업 때까지 수학을 배웠지만, 여전히 어렵습니다. 데이터 과학자가 되려는 입문자라면 선형대수, 미적분, 최적화, 확률통계, 정보이론을 꿰고 있어야 한다지만, 안다 해도 코드로 표현할 수 ... 더보기

남대현(모루랩스 데이터 사이언티스트)

제대로 데이터 사이언스 업무를 수행하려면 수학 이론을 기반으로 한 응용력이 필수입니다. 시장에 데이터 사이언스 관련 책이 쏟아지지만 아쉽게도 머신러닝 모델의 기반이 되는 수학 지식을 자세히 설명하는 책을 찾아볼 수 없습니다.... 더보기

공민서(이글루시큐리티 인공지능개발팀)

나름 자신을 갖고 책을 펼쳤습니다만, 읽는 내내 제 지식의 얕음과 부족함을 통감했습니다. 그리고 그동안 여러 머신러닝 이론 책을 봐왔지만 완전히 다 알지 못한 채로 책장을 넘겼었다는 것을 알았습니다.
이 책이 다른 머신러닝... 더보기

출판사 서평

★ 〈소문난 명강의〉시리즈 소개
이 시리즈는 단기간에 실무 능력을 갖추게 도와줍니다. 유튜브, 블로그, 학원, 대학 등에서 이미 검증된 강의 본연의 장점을 극대화하고 더 체계화해 책으로 담았습니다. 입문자 눈높이에서 설명하고 작고 실용적인 프로젝트를 수행해 실전 능력을 키워줍니다. 빠르게 개발 능력을 배우려는 입문자와 더 다양한 경험을 쌓으려는 기존 개발자에게 유용합니다.

★ 이 책의 모태 소문난 명강의 360만 뷰 ‘데이터 사이언스 스쿨’ 소개
저자는 2016년부터 ‘데이터 사이언스 스쿨’(datascienceschool... 더보기

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  • 책을 처음 받았을 때의 느낌은 생각보다 책이 두껍다라는 생각을 했다. 해답까지 포함을 하면 800 페이지가 넘는 책이니 두꺼운것은 당연하긴 한데 최근에 읽었던 책중에는 가장 두꺼웠다. (다 읽지는 못했다.) 내가 생각한 이 책에 대한 장,단점은 다음과 같다. 장점. 정말 정말 넓은 범위의 수학을 접해볼 수 있다. 설명도 있고 예제도 있고 연습문제도 있고. 마치 고등학교때 봤던 수학의 정석책을 보는 느낌이다.  단점. 개인적인 생각으로는... 더보기
  • 파이썬 라이브러리로 배우는 데이터 과학 필수 수학       이 책은 대학에서 수학을 전공하지 않은 인공지능 개발 입문자와 현업 전문가에게 핵심 수학을 알려줍니다. 수식에 많이 사용되는 그리스 알파벳과 고등학교 과정의 수학 기호부터 설명해 누구나 차근차근 수학을 익힐 수 있습니다. 실로 어마무시한 책 책을 가볍게 들고 찍을 것 처럼 보이지만 전혀 그렇지 않습니다. 이 책은 전체가 850페이... 더보기

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