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데이터 과학을 위한 통계 데이터 분석에서 머신러닝까지 파이썬과 R로 살펴보는 50가지 핵심 개념

2판
피터 브루스 , 앤드루 브루스 , 피터 게데크 지음 | 이준용 옮김 | 한빛미디어 | 2021년 05월 07일 출간
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상품상세정보
ISBN 9791162244180(1162244186)
쪽수 380쪽
크기 183 * 235 * 22 mm /846g 판형알림
이 책의 원서/번역서 Practical Statistics for Data Scientists / Bruce, Peter

책소개

이 책이 속한 분야

파이썬과 R로 필요한 만큼만 배우는 실용주의 통계학
통계 기법은 데이터 과학의 핵심이지만, 데이터 과학자가 고전 통계를 낱낱이 알아야 하는 것은 아니다. 이 책은 데이터 과학의 관점에서 통계 핵심 개념과 기법을 필요한 것만 골라 소개한다. 50가지 개념을 차근차근 정리하고 코드를 실행해보면, 필수 통계 지식을 빠르게 흡수할 수 있다. 2판에는 기존 R 코드와 호응하는 파이썬 코드를 새롭게 추가했다. 이 책으로 필요한 이론을 적재적소에 잘 활용하는 실력 있는 데이터 과학자로 거듭나길 바란다.

상세이미지

데이터 과학을 위한 통계(2판) 도서 상세이미지

목차

CHAPTER 1 탐색적 데이터 분석
1.1 정형화된 데이터의 요소
1.2 테이블 데이터
1.3 위치 추정
1.4 변이 추정
1.5 데이터 분포 탐색하기
1.6 이진 데이터와 범주 데이터 탐색하기
1.7 상관관계
1.8 두 개 이상의 변수 탐색하기
1.9 마치며

CHAPTER 2 데이터와 표본분포
2.1 임의표본추출과 표본편향
2.2 선택편향
2.3 통계학에서의 표본분포
2.4 부트스트랩
2.5 신뢰구간
2.6 정규분포
2.7 긴 꼬리 분포
2.8 스튜던트의 t 분포
2.9 이항분포
2.10 카이제곱분포
2.11 F 분포
2.12 푸아송 분포와 그 외 관련 분포들
2.13 마치며

CHAPTER 3 통계적 실험과 유의성검정
3.1 A/B 검정
3.2 가설검정
3.3 재표본추출
3.4 통계적 유의성과 p 값
3.5 t 검정
3.6 다중검정
3.7 자유도
3.8 분산분석
3.9 카이제곱검정
3.10 멀티암드 밴딧 알고리즘
3.11 검정력과 표본크기
3.12 마치며

CHAPTER 4 회귀와 예측
4.1 단순선형회귀
4.2 다중선형회귀
4.3 회귀를 이용한 예측
4.4 회귀에서의 요인변수
4.5 회귀방정식 해석
4.6 회귀진단
4.7 다항회귀와 스플라인 회귀
4.8 마치며

CHAPTER 5 분류
5.1 나이브 베이즈
5.2 판별분석
5.3 로지스틱 회귀
5.4 분류 모델 평가하기
5.5 불균형 데이터 다루기
5.6 마치며

CHAPTER 6 통계적 머신러닝
6.1 k-최근접 이웃
6.2 트리 모델
6.3 배깅과 랜덤 포레스트
6.4 부스팅
6.5 마치며

CHAPTER 7 비지도 학습
7.1 주성분분석
7.2 k-평균 클러스터링
7.3 계층적 클러스터링
7.4 모델 기반 클러스터링
7.5 스케일링과 범주형 변수
7.6 마치며

추천사

갈리트 시뮤엘리(『비즈니스 애널리틱스를 위한 데이터마이닝』 주 저자)

다른 통계 교과서나 머신러닝 매뉴얼과는 차별되는 책이다. 통계 용어와 오늘날 데이터 마이닝 용어를 연결해 설명한다는 점에서 훨씬 낫다. 설명은 간명하고 예제도 많다. 데이터 과학 입문자와 숙련자 모두에게 권할 만한 레퍼런스다... 더보기

출판사 서평

데이터 분석에서 머신러닝까지 50가지 핵심 개념
파이썬과 R 코드를 실행해보며, 필요한 만큼만 배운다!
많은 데이터 과학자가 통계 개념을 이해하지 못해 한계에 부딪힌다. 문제가 조금만 복잡해도 어디서부터 어떻게 해결해야 할지 몰라 당황하거나, 출력한 결과를 이해하지 못해 난감해하기 일쑤다. 이 책은 통계 지식에 목마른 현업 데이터 과학자와 인공지능 개발자를 위해 쓰였다. 목표는 다음 두 가지다.
● 첫째, 데이터 과학과 관련된 통계의 핵심 개념을 소화하기 쉽고 따라 하기 쉽게 소개한다.
● 둘째, 데이터 과학의 관점에서 어... 더보기

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※ 북로그 리뷰 리워드 제공 2021. 4. 1 종료
  • - 대학교 때 통계와 관련된 과목들을 몇 학기 동안 들었던 경험 덕분에 이 책에 나오는 통계와 관련된 대부분의 용어들이 낯설지가 않아서 책을 보는 데 큰 어려움은 없었다. 추억이 소환 되는 짧은 시간이었다. - 독자들에 대한 지은이들과 옮긴이의 세심한 배려와 꼼꼼한 구성이 매우 감동적이었다. - 요즘의 시대에 데이터 과학과 빅데이터 분석에 대한 관심이 폭발적인 트랜드를 반영하여 파이썬과 R 언어에 대한 소스 코드를 동시에 제공한 것도 독자의 한 사람으로써 매우 기분이 좋았다. - ... 더보기
  •   [대상 독자] - 통계학을 전공으로 공부하지 않은 데이터 과학자 - 통계 이론을 몰라 어려움을 겪는 데이터 과학자 - 필요한 이론을 적재적소에 활용하고 싶은 데이터 과학자 - 일반인 대상의 통계책은 너무 쉽게 느껴지는 사람 - 파이썬이나 R언어에 익숙한 사람 [주요 내용] -데이터 과학의 초석인 탐색적 데이터 분석 시작하기 -임의표본추출로 편향을 줄이고 고품질 데이터셋을 얻는 방법 -실험설계 원칙을 적용해 타당한 결론을 도출하고 명확한 답을 찾는 방법 -회귀분석으로 결과를 추정하고 이상을 탐지... 더보기
  • # 데이터 과학을 위한 통계(2판) - 숫자를 싫어하고, 수학 및 통계에 대한 지식이 없는 사람이더라도 의사소통이 숫자로 이뤄지는 것을 더 편하다고 생각하는 사람들이 있습니다. 특히 사회생활을 하거나 경제활동을 하는 사람이라면 숫자로 말하고 듣고 하는 것을 중요하게 생각합니다. - 특히 어떤 결과에 대해 보고를 하거나, 의견을 나눌 때 숫자는 반드시 필요한 요소입니다. 대화에 숫자를 제외하면 다음과 같이 애매모호한 상황이 발생합니다.   - 이번 프로젝트 성과는 전년도 보다 많이 좋아졌습니다. (그래서... 더보기
  • 데이터 과학을 위한 통계 : 데이터 분석에서 머신러닝까지 파이썬과 R로 살펴보는 50가지 핵심 개념     이 책은 R이나 파이썬 프로그래밍 언어에 익숙하고 이전에 통계학을 잠깐이라도 접해본 경험이 있는 데이터 과학자들을 대상으로 한다. - 데이터 과학을 위한 통계 中 - 지난 리뷰에 이어 이번 리뷰도 어려운 분야를 하게 되었습니다 ^^;; 그래도 시대가 시대인... 더보기

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