소득공제
PDF
eBook
제대로 알고 쓰는 논문 통계분석 with 파이썬&머신러닝
스마트한 PDF 필기 기능을 사용해 보세요!
- PDF 안내
-
이 상품은 구매 후 지원 기기에서 예스24 eBook앱 설치 후 바로 이용 가능한 상품입니다.
이 분야의 이벤트
![[첫 이용이라면 누구나] 디지털머니 보너스 드림](https://image.yes24.com/sysimage/renew/loadSpace.png)
상세 이미지
소개
목차
|
[PART 01] 파이썬 활용을 위한 기본 지식CHAPTER 01. 파이썬 소개CHAPTER 02. 파이썬 설치[PART 02] 데이터 분석CHAPTER 03. 기술통계CHAPTER 04. T-검정CHAPTER 05. 분산분석CHAPTER 06. 요인분석CHAPTER 07. 신뢰도 분석CHAPTER 08. 상관분석CHAPTER 09. 회귀분석[PART 03] 빅데이터 시대의 학습 모형과 알고리즘CHAPTER 10. 예측을 위한 기본 지식CHAPTER 11. 탐색적 데이터 분석CHAPTER 12. 로지스틱 회귀분석CHAPTER 13. K-최근접 이웃(KNN)CHAPTER 14. 단일 트리 모델CHAPTER 15. 다수 모델의 예측CHAPTER 16. 서포트 벡터 머신(SVM)CHAPTER 17. 신경망
|
저자 소개 1
현재 한국연구네트워크 LLC의 대표이며, 세종대학교 미래교육원 경영학 전공의 주임교수와 연구과학자 전문 과정의 책임교수를 맡고 있다. 정보통신산업진흥원(NIPA), 정보통신기획평가원(IITP), 한국산업기술평가관리원(KEIT), 한국정보통신진흥협회(KAIT), 중소기업기술정보진흥원(TIPA), 한국방송통신전파진흥원(KCA)의 심사평가위원으로 활동하고 있으며 경영지도사로도 활동하고 있다. 부천대학교 경영과 조교수(겸임)를 지냈고 세종대학교, 한국과학기술대학교, 경기대학교, 중부대학교 등 여러 대학에서 통계학 및 다수의 경영학 관련 강의와 논문 관련 특강을 진행했다. 관심 연구 분야
현재 한국연구네트워크 LLC의 대표이며, 세종대학교 미래교육원 경영학 전공의 주임교수와 연구과학자 전문 과정의 책임교수를 맡고 있다. 정보통신산업진흥원(NIPA), 정보통신기획평가원(IITP), 한국산업기술평가관리원(KEIT), 한국정보통신진흥협회(KAIT), 중소기업기술정보진흥원(TIPA), 한국방송통신전파진흥원(KCA)의 심사평가위원으로 활동하고 있으며 경영지도사로도 활동하고 있다. 부천대학교 경영과 조교수(겸임)를 지냈고 세종대학교, 한국과학기술대학교, 경기대학교, 중부대학교 등 여러 대학에서 통계학 및 다수의 경영학 관련 강의와 논문 관련 특강을 진행했다. 관심 연구 분야는 인공지능, Python을 이용한 논문 분석 기법, 빅데이터, 데이터 마이닝, The prediction of network 등이다. 주요 저서로는 『제대로 알고 쓰는 논문 통계분석 : SPSS & AMOS (개정증보판)』 (한빛아카데미, 2019), 『제대로 시작하는 기초 통계학 : Excel 활용 (2판)』 (한빛아카데미, 2021)이 있다.
노경섭의 다른 상품
품목정보
- 발행일
- 2026년 01월 19일
- 지원기기
- 크레마, PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원), 아이폰, 아이패드, 안드로이드폰, 안드로이드패드, 전자책단말기(저사양 기기 사용 불가), PC(Mac)
- 파일/용량
- PDF(DRM) | 44.18MB ?
- 글자 수/ 페이지 수
- 약 673쪽 ?
- ISBN13
- 9791173409431
출판사 리뷰
|
파이썬&머신러닝을 활용하여 내가 발견한 것을 논문으로 만들다우리는 인공지능이 매일의 연구와 업무에 깊숙이 스며드는 대전환의 시대에 살고 있습니다. 이러한 변화의 중심에는 ‘데이터 분석 능력’이 있습니다. ‘나는 프로그램을 전혀 모르는 문과 출신이라 코딩은 불가능하다’거나 ‘늦은 나이에 새로운 언어를 배우는 것은 무의미하다’는 생각을 가지고 있다면, 이 책은 그러한 망설임과 두려움으로부터 빠져나올 수 있는 탈출구가 되어줄 것입니다.이 책은 머신러닝 알고리즘을 활용한 귀납적 접근을 통해, 기존 연구 방법이 지닌 한계를 보완하고 더욱 신뢰할 수 있는 연구 방식으로 안내합니다. 이 책에서는 데이터를 먼저 준비하고, 그 안에 숨은 현상과 패턴을 탐색하는 귀납적 접근을 정공법으로 제시합니다. 이를 통해 데이터를 먼저 다루는 것이 결코 잘못된 것이 아니며, 오히려 효율적이고 논리적인 통계분석 과정임을 알 수 있도록 구성하였습니다. 또 기존에 잘 알려지지 않은 고급 파이썬 데이터 분석 기법과 인공지능 알고리즘을 활용하여, 연구자로 하여금 데이터가 이끄는 참신한 연구 결과를 얻고 이를 논문으로 구성할 수 있도록 체계적으로 돕습니다.- 지은이 머리말 중
|
