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추천의 글머리말PART 1. 왜 코딩 없이 배우는 데이터 과학인가? _Chapter 1. 인공지능의 무서운 발전 속도 _Chapter 2. ‘도구’에서 ‘분석’으로 패러다임의 전환 _Chapter 3. 무엇을 준비해야 하나?_Chapter 4. 코딩 없이 데이터 과학을 배우려면_Chapter 5. 코딩이 필요 없는 데이터 과학 도구_Chapter 6. SoDA를 사용하는 방법PART 2. 추정과 검정_Chapter 1. 모집단과 표본_Chapter 2. 확률 이론_Chapter 3. 확률 분포_Chapter 4. 표본 분포_Chapter 5. 추정과 검정 PART 3. 관계 분석_Chapter 1. 범주와 수치 변수의 관계 Ⅰ_Chapter 2. 범주와 수치 변수의 관계 Ⅱ_Chapter 3. 수치형 변수의 관계_Chapter 4. 범수형 변수의 관계PART 4. 회귀_Chapter 1. 회귀란?_Chapter 2. 단순 선형 회귀_Chapter 3. 다중 선형 회귀_Chapter 4. 회귀 모형의 가정 진단_Chapter 5. 모델 선택_Chapter 6. 예측 회귀PART 5. 분류_Chapter 1. 분류란?_Chapter 2. 로지스틱 회귀_Chapter 3. 판별 분석_Chapter 4. 분류 모형의 평가PART 6. 차원 축소_Chapter 1. 차원 축소란?_Chapter 2. 주성분 분석_Chapter 3. 요인 분석PART 7. 그룹화_Chapter 1. 그룹화란?_Chapter 2. 군집 분석_Chapter 3. 계층형 군집_Chapter 4. k-평균 군집화맺음말
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저자 소개 2
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
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 빅데이터심의위원회 위원장, 경기도 빅데이터위원회 부위원장, 하남시 백년도시위원회 위원장.
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 빅데이터심의위원회 위원장, 경기도 빅데이터위원회 부위원장, 하남시 백년도시위원회 위원장.
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세계 1위의 데이터 분석 SW 기업인 SAS Korea에서 PSD/Advanced Analytics 부문 컨설턴트로 재직 중이다. 연세대학교 정보통계학과를 졸업하였으며, SAS Korea 제13회 분석 챔피언십에서 공기질과 호흡기 질환의 연관 관계 규명으로 롯데멤버스 제3회 L. Point Big Data Competition에서 개인화 상품 추천으로 입상하였다. SAS Korea에서 NH농협은행, 광주은행, 삼성화재, KB손해보험, 한국타이어, LG유플러스, LF, 롯데마트 등 다수의 빅데이터 분석 프로젝트를 수행하였다.
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품목정보
- 발행일
- 2024년 11월 22일
- 지원기기
- 크레마, PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원), 아이폰, 아이패드, 안드로이드폰, 안드로이드패드, 전자책단말기(저사양 기기 사용 불가), PC(Mac)
- 파일/용량
- PDF(DRM) | 28.93MB ?
- 글자 수/ 페이지 수
- 약 512쪽 ?
- ISBN13
- 9788970674605
출판사 리뷰
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데이터 과학의 프레임워크부터 데이터 분석의 주요 방법론의 이론 학습과 예제 실습까지 모두 수록한 단 한 권의 데이터 분석 바이블!이 책을 통해 데이터 과학의 프레임워크를 이해하고, 지도 학습과 비지도 학습을 망라한 데이터 분석의 주요 방법론들을 학습할 수 있다. 구체적으로 통계 학습의 기초가 되는 추정과 검정, 변수 간 관계를 익힐 수 있으며, 회귀, 분류, 차원 축소, 그룹화의 주요 방법론에 대한 이론 학습과 예제 실습까지 다루고 있다.이를 통해 독자 여러분은 인공지능 시대에 적합한 데이터 분석가가 될 수 있다. 이 책을 정독하고 나면 어떤 인공지능 도구를 사용하더라도 데이터 분석을 위한 적합한 지시를 내릴 수 있으며, 그 결과물을 해석할 수 있게 된다. 또한, 실무 경험을 통해 제조, 유통, 금융, 헬스케어 등 해당 산업분야에 대한 노하우를 더한다면 완벽한 데이터 과학자로 성장할 수 있다.
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