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파이썬 데이터 과학 통계 학습
Python Data Science Statistical Learning
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소개
목차
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PART 01 데이터 과학을 위한 체계01 데이터 과학을 위한 기본 지식02 데이터 과학의 프레임워크PART 02 데이터 과학을 위한 파이썬01 개발 환경 02 파이썬의 기초03 파이썬의 자료형04 파이썬의 제어문05 파이썬의 함수06 파이썬의 모듈07 넘파이08 판다스PART 03 회귀01 회귀02 t-검정03 분산 분석04 상관 분석05 선형 회귀분석06 선형 회귀분석의 주요 이슈07 모형 선택PART 04 분류01 분류의 종류02 로지스틱 회귀03 kNN04 서포트 벡터 머신05 의사결정나무06 앙상블 기법07 분류 모형의 평가와 비교PART 05 그룹화01 그룹화02 군집 분석PART 06 차원 축소01 차원 축소02 주성분 분석 방법론03 부분최소제곱법
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저자 소개 2
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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현) 서울대학교 산업공학과 객원교수, 중앙대학교 대학원 융합보안학과 겸임교수.
대통령 소속 국가지식재산위원회 위원 겸 신지식재산전문위원회 위원장, 공공데이터전략위원회 개방활용분과 위원, 국가데이터정책위원회 산업기반분과 위원, 금융위원회 적극행정위원회 위원, 한국신용정보원 개인신용평가체계 검증위원회 위원.
전) 하나금융지주 그룹데이터총괄 (CDO; Chief Data Officer)/상무, 하나은행 데이터&제휴투자본부장, 하나벤처스 경영전략본부장/상무, 코오롱베니트 빅데이터분석팀장/전문위원, 홍콩과학기술대학교 (HKUST) 겸임교수, 연세대학교 정보대학원 겸임교수, 서울특별시
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대통령 소속 국가지식재산위원회 위원 겸 신지식재산전문위원회 위원장, 공공데이터전략위원회 개방활용분과 위원, 국가데이터정책위원회 산업기반분과 위원, 금융위원회 적극행정위원회 위원, 한국신용정보원 개인신용평가체계 검증위원회 위원.
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품목정보
- 발행일
- 2021년 07월 08일
- 지원기기
- 크레마, PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원), 아이폰, 아이패드, 안드로이드폰, 안드로이드패드, 전자책단말기(저사양 기기 사용 불가), PC(Mac)
- 파일/용량
- PDF(DRM) | 54.98MB ?
- 글자 수/ 페이지 수
- 약 476쪽 ?
- ISBN13
- 9788956749464
출판사 리뷰
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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.
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