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소개
목차
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PART 1 데이터 사이언스의 이해
01 데이터 분석의 목적은 더 나은 의사 결정이다 02 도대체 데이터란 무엇인가? 03 데이터 분석에 필요한 4가지 역량 PART 2 데이터 분석 프로세스와 데이터 취합 01 데이터 분석 프로세스 02 데이터 취합과 크롤링 03 데이터 전처리 PART 3 탐색적 데이터 분석과 기술통계 01 탐색적 데이터 분석이란? 02 기술 통계량과 차트 03 분산과 표준편차는 변동성을 가리킨다 04 일반적인 것과 특별한 것 PART 4 샘플 데이터로 전체를 예측할 수 있는가? 01 전수조사의 문제점 02 몬테카를로 동전 실험과 표본오차 03 중심 극한의 정리 04 표준오차와 적정 표본 수 05 표본오차와 비표본오차 06 무작위 추출과 근거 피라미드 PART 5 가설 수립과 유의성 검정 01 네이만-피어슨 추론과 베이즈 추론 02 표준 통계학의 역사 03 귀무가설과 대립가설 04 유의수준과 유의확률 05 표준 통계학의 가설 검정 단계 06 유의확률 계산 도구 07 언제 어떤 검정법이 필요한가? 08 카이제곱 검정: 월마트 영수증 분석 09 T 검정: 두 표본 집단간의 평균의 비교 10 회귀분석: 노벨상을 수여한 구호 사업 PART 6 머신러닝과 데이터 분석 모델링 01 알고리즘과 데이터 분석 모델 02 데이터 분석 모델의 복잡도와 성능 03 인공지능과 머신러닝, 그리고 딥러닝 04 머신러닝이 탁월한 효과를 발휘하는 순간 05 베이즈 추론과 축차합리성 06 널리 알려진 머신러닝 알고리즘 PART 7 대표적인 데이터 분석 도구 01 알고리즘 구현 언어 02 입문자 추천 데이터 분석 도구 03 자, 이제 남은 건? 04 저자의 말 Appendix ? 주요 데이터 분석 도구 소개 ? |
저자 소개 2
데이터 분석과 디지털 마케팅 전문 교육기관인 ‘마소캠퍼스’의 설립자이다. 서울대 경영학 석사(MBA)로 Oracle과 네이버, Obigo에서 다양한 프로세스 혁신을 주도해 실질적인 ROI 향상을 이뤘을뿐만 아니라 게임웹진 플레이포럼을 M&A하고 대표 이사를 역임하며 온라인/모바일 서비스를 출시했다. 현재는 이전까지 경험한 사업과 ICT 기술을 융합해 기업이 괄목할만한 부가 가치를 창출할 수 있는 생성형 인공지능과 데이터 분석 실무 중심 교육 사업가로 변신하였다. 김진 대표가 경영하는 마소캠퍼스는 가시적인 성과를 내는 생성형 인공지능/데이터분석/IT/디지털마케팅 분야의 Action
데이터 분석과 디지털 마케팅 전문 교육기관인 ‘마소캠퍼스’의 설립자이다. 서울대 경영학 석사(MBA)로 Oracle과 네이버, Obigo에서 다양한 프로세스 혁신을 주도해 실질적인 ROI 향상을 이뤘을뿐만 아니라 게임웹진 플레이포럼을 M&A하고 대표 이사를 역임하며 온라인/모바일 서비스를 출시했다. 현재는 이전까지 경험한 사업과 ICT 기술을 융합해 기업이 괄목할만한 부가 가치를 창출할 수 있는 생성형 인공지능과 데이터 분석 실무 중심 교육 사업가로 변신하였다. 김진 대표가 경영하는 마소캠퍼스는 가시적인 성과를 내는 생성형 인공지능/데이터분석/IT/디지털마케팅 분야의 Actionable Content 교육으로 200여개의 온오프라인 프로그램이 인기리에 운영 중이다.
저서로는 『데이터 사이언스 입문』, 『마켓 4.0, 그로스해킹』, 『디지털 마케팅 개론』, 『매출을 높이는 실전 구글 광고 마케팅’ ‘구글 애널리틱스를 활용한 데이터분석 입문』과 『앱마케팅, 이게 진짜 안드로이드 마케팅이다』가 있으며 관련 도서는 한글, 영문, 일본어로 글로벌 출간이 되었다. 또한 이화여대 기업가센터와 한양대 경영학과에서 겸임교수로 재직하며 학생들의 데이터 분석, 디지털 마케팅, 그로스해킹 역량을 높이는 역할을 담당했다.
저서로는 『데이터 사이언스 입문』, 『마켓 4.0, 그로스해킹』, 『디지털 마케팅 개론』, 『매출을 높이는 실전 구글 광고 마케팅’ ‘구글 애널리틱스를 활용한 데이터분석 입문』과 『앱마케팅, 이게 진짜 안드로이드 마케팅이다』가 있으며 관련 도서는 한글, 영문, 일본어로 글로벌 출간이 되었다. 또한 이화여대 기업가센터와 한양대 경영학과에서 겸임교수로 재직하며 학생들의 데이터 분석, 디지털 마케팅, 그로스해킹 역량을 높이는 역할을 담당했다.
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비즈니스 애널리틱스 전문가로서 기업이 보유한 데이터를 활용하여 비즈니스 성과를 창출하는 실용적인 노하우를 다양한 글과 강의를 통해 전파하고 있으며, 현실에 누구나 쉽게 쓸 수 있는 도구와 방법론을 가르쳐주어 인기가 많다. 연세-게이오(日)-릿쿄(日)-푸단(中) 대학의 YKLP 사업에 초기부터 합류해 국제 원격교육 분야에서도 성공을 거두었다. 플레이포럼 편집장으로서 MAU 238만 명의 플랫폼을 운영하며, 900만 뷰를 달성한 디지털 콘텐츠 제작에도 기여했다. 언어학, 정보학, 경영학 학위를 소지한 그는 다재다능한 비즈니스 애널리틱스 전문가로서 데이터를 활용해 디지털 플랫폼에서 최
비즈니스 애널리틱스 전문가로서 기업이 보유한 데이터를 활용하여 비즈니스 성과를 창출하는 실용적인 노하우를 다양한 글과 강의를 통해 전파하고 있으며, 현실에 누구나 쉽게 쓸 수 있는 도구와 방법론을 가르쳐주어 인기가 많다. 연세-게이오(日)-릿쿄(日)-푸단(中) 대학의 YKLP 사업에 초기부터 합류해 국제 원격교육 분야에서도 성공을 거두었다. 플레이포럼 편집장으로서 MAU 238만 명의 플랫폼을 운영하며, 900만 뷰를 달성한 디지털 콘텐츠 제작에도 기여했다. 언어학, 정보학, 경영학 학위를 소지한 그는 다재다능한 비즈니스 애널리틱스 전문가로서 데이터를 활용해 디지털 플랫폼에서 최고의 퍼포먼스를 이뤄냈다.
저자는 탁월한 실력으로 비즈니스 데이터 분석을 통한 실질적 성과 창출 방안을 현실에서 입증한 실무 전문가로 인정받았다. 또한, 효과적인 데이터 기반 퍼포먼스 향상 기술을 다룬 그의 도서들은 교보문고, YES24의 경제경영 분야 베스트셀러에 오르는 등, 데이터 과학을 비즈니스에 적용하고자 하는 전문가들에게 필독서로 평가받고 있다.
저자는 탁월한 실력으로 비즈니스 데이터 분석을 통한 실질적 성과 창출 방안을 현실에서 입증한 실무 전문가로 인정받았다. 또한, 효과적인 데이터 기반 퍼포먼스 향상 기술을 다룬 그의 도서들은 교보문고, YES24의 경제경영 분야 베스트셀러에 오르는 등, 데이터 과학을 비즈니스에 적용하고자 하는 전문가들에게 필독서로 평가받고 있다.
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품목정보
- 발행일
- 2020년 02월 18일
- 지원기기
- 크레마, PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원), 아이폰, 아이패드, 안드로이드폰, 안드로이드패드, 전자책단말기(저사양 기기 사용 불가), PC(Mac)
- 파일/용량
- PDF(DRM) | 5.40MB ?
- ISBN13
- 9791196752538
출판사 리뷰
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모든 것이 데이터로 이루어진 시대, 쉽고 실용적인 데이터 사이언스 입문서로 데이터 분석에 뛰어들어라
개념 확립부터 구체적 적용 방법까지 배우는 데이터 분석, 풍부한 국내외 사례와 함께 제시하는 통계 활용법 정보의 시대를 거쳐 빅데이터 시대로 넘어오면서 수많은 정보와 데이터가 생성되었고, 사회 여러 분야에서 데이터가 폭넓게 활용되고 있다. 기존의 무의미하게 보였던 데이터들이 현재는 미래 비즈니스의 성패를 가르는 중요한 자원이 되었다. 이에 많은 기업들은 비즈니스 혁신에 유의미한 통찰을 얻기 위해 다양한 빅데이터 분석 플랫폼을 개발하여 고객의 니즈를 정밀하게 파악하고 있다. 그러나 데이터 분석이 가져다 주는 이점들만 인지하고 있을 뿐, 활용하는 방법을 모른다면 무한한 가능성의 데이터는 그저 무용지물이다. 그렇다면 데이터 분석, 어떻게 기본기를 다져야 할까? 이 책은 데이터 분석 역량을 갖추는 것을 돕기 위해서 ‘데이터 사이언스 프로세스’라는 프레임워크를 기반으로 설계했으며, 듣기만해도 어려운 데이터 분석 이론들을 일반인들도 쉽게 이해할 수 있도록 다채로운 사례와 함께 설명하고 있다. 나아가 깊이 있는 데이터 분석에 필요한 통계 지식은 전문 용어나 수식으로 설명해주는 대신, 유용한 사례와 함께 각 검증 방법을 설명하여 실생활에서 통계에 대한 아이디어를 얻을 수 있다. 더불어, 저자 김진, 최정아는 10년이상 경력의 Education/마케팅전문가로 현장에서 얻은 경험을 바탕으로 현직 실무자로서 알려줄 수 있는 즉시 적용 가능한 분석 방법을 제시한다. 데이터 분석 역량을 높여줄 『데이터 사이언스 입문』 도서를 통해 여러분이 담당하고 있는 실무 영역에서의 유의미한 인사이트를 얻길 바란다. |
