CH 1 데이터 과학을 지탱하는 기술

1-1 21세기의 자원
1-2 데이터가 증가하는 이유
1-3 다양한 지식을 조합해서 분석한다
1-4 데이터에서 가치를 발견하는 직종
1-5 데이터는 그대로 쓸 수 없다
1-6 대량의 데이터는 보물섬
1-7 사람과 컴퓨터는 다루기 쉬운 데이터가 다르다
1-8 데이터를 위한 데이터
1-9 데이터를 한 곳으로 모은다
1-10 효율적인 처리 순서를 생각한다
1-11 도출한 규칙을 사용할 수 있게 한다
1-12 데이터를 다루는 프로그래밍 언어
1-13 누구나 무료로 쓸 수 있는 데이터
1-14 재미있게 공부하는 분석 기법
1-15 IT를 중심으로 생각한다
1-16 분석된 데이터의 활용 사례
1-17 이 상품을 구매한 사람은 이런 상품도 구매했어요
1-18 데이터에 따라 가치가 달라진다
1-19 소규모로 직접 시험해 본다
1-20 계속해서 개선해 간다
1-21 목표를 결정하고 전략적으로 진행한다
1-22 데이터에 관련된 사람을 파악한다

Ch 2 데이터의 기본

2-1 데이터 종류
2-2 데이터를 범위로 나눈다
2-3 그래프를 구분해 사용한다
2-4 비율을 나타내는 그래프
2-5 복수 데이터를 하나의 그래프로 표현한다
2-6 데이터의 기준을 만드는 값
2-7 데이터의 분포 상태를 파악한다
2-8 하나의 기준으로 판단한다
2-9 부적절한 데이터를 다룬다
2-10 매출의 80%는 20%의 상품으로 구성된다?
2-11 시각적으로 표현한다
2-12 누구나 데이터를 분석할 수 있는 편리한 도구
2-13 데이터를 통합 관리한다
2-14 데이터 연계를 고려한다
2-15 데이터 구조를 시각화한다
2-16 데이터베이스를 설계한다
2-17 종이에 인쇄된 데이터를 가져온다

Ch 3 데이터 처리와 활용

3-1 가져오는 타이밍에 따라 달라지는 데이터
3-2 프로그램이 자동으로 출력하는 데이터
3-3 장기간의 변화를 다룬다
3-4 두 축의 관계를 파악한다
3-5 허위 관계에 속지 않는다
3-6 여러 축으로 집계한다
3-7 축의 개수를 줄여 특징을 파악한다
3-8 두 점간의 거리를 이해한다
3-9 비슷한 각도를 조사한다
3-10 데이터 분석은 멋진 면만 있는 게 아니다
3-11 여러 축의 관계를 명확히 한다
3-12 고급 회귀분석을 알아보자
3-13 분류를 예측한다
3-14 알고 있는 지식으로 값을 추정한다
3-15 주사위를 굴려본다
3-16 반복 예측으로 정확도를 높인다
3-17 다양한 분석 기법을 알아보자

Ch 4 알아두고 싶은 통계학 지식

4-1 통계학의 종류
4-2 데이터를 추출한다
4-3 일어날 수 있는 가능성을 수치로 표현한다
4-4 여러 일이 동시에 일어날 확률을 생각한다
4-5 결과에서 원인을 생각한다
4-6 데이터 분포를 이해한다
4-7 많은 데이터를 모으면 원래 값에 가까워진다
4-8 함수로 분포를 표현한다
4-9 추출한 데이터로 모집단을 추정한다
4-10 분산을 모르는 상태에서 추정한다
4-11 통계적으로 검증한다
4-12 맞다고 판단하는 기준을 결정한다
4-13 검정 결과를 판단한다
4-14 평균을 검정한다
4-15 분산을 검정한다

CH 5 알아두면 좋은 AI 지식

5-1 인간처럼 똑똑한 컴퓨터를 만든다
5-2 인공지능을 실현하는 기법
5-3 인공지능을 평가하는 지표
5-4 학습 진행 상황을 파악한다
5-5 두뇌를 모방한 학습 방법
5-6 조금씩 최적해에 가까워진다
5-7 계층을 깊게 하고, 대량의 데이터로 학습한다
5-8 오차를 수치화한다
5-9 정확도를 높인다
5-10 여러 그룹으로 분할한다
5-11 임의 개수로 분할한다
5-12 트리 구조로 학습한다
5-13 복수의 AI로 다수결을 취한다
5-14 규칙을 평가하는 지표
5-15 경계선으로부터의 마진을 최대화한다
5-16 자동으로 머신러닝을 실행한다
5-17 다양한 기법을 조합해 해결법을 찾는다

Ch 6 보안과 개인정보 보호의 문제점

6-1 데이터를 다룰 때 도덕성을 갖춘다
6-2 흔들리는 데이터 신뢰성
6-3 잘못된 인식으로 흔들리는 정확도
6-4 개인정보 보호를 위한 움직임(1)
6-5 개인정보 보호를 위한 움직임(2)
6-6 개인정보 활용을 고려한다
6-7 데이터 유통과 이용법을 생각한다
6-8 데이터를 다루는 규칙을 정한다
6-9 무슨 목적으로 데이터를 수집하는지 명시한다
6-10 데이터가 가진 권리를 이해한다
6-11 외부 데이터를 자동으로 가져온다
6-12 보유한 데이터에 접근하는 것을 관리한다
6-13 내부 데이터 반출을 방지한다
6-14 언제나 같은 결과를 얻는다