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데이터 과학자, 무엇을 배울 것인가 : 빅 데이터 시대의 데이터 과학자 양성 독본 (47회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
佐藤洋行, 저 정인식, 역 原田博植, 저 下田倫大, 저 木村俊也, 저
서명 / 저자사항
데이터 과학자, 무엇을 배울 것인가 : 빅 데이터 시대의 데이터 과학자 양성 독본 / 사토 히로유키 외 11인 지음 ; 정인식 옮김
발행사항
파주 :   제이펍,   2014  
형태사항
xiii, 302 p. : 삽화, 도표 ; 25 cm
원표제
デ-タサイエンティスト養成讀本 : ビッグデ-タ時代のビジネスを支えるデ-タ分析力が身につく!
ISBN
9788994506975
일반주기
공저자: 히라다 히로우에(原田博植), 시모다 노리히로(下田倫大), 기무라 슌야(木村俊也) 외 8인  
색인수록  
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소장정보

No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.312 2014z4 등록번호 121230168 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.312 2014z4 등록번호 121236352 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M

컨텐츠정보

책소개

R 언어를 이용한 데이터 파악, 시각화, 그리고 실제 마케팅 분석 사례를 통해 데이터 과학자의 업무를 소개하고 있다. 또한, 데이터 분석을 위한 Python(파이썬)의 기계 학습과 데이터 마이닝 및 여러 알고리즘에 대해서도 다루고 있다.

데이터 과학자를 꿈꾸는 사람들을 위한 최적의 입문서!
21세기의 가장 섹시한 직업, 데이터 과학자 양성을 위한 필수 기초지식 수록!


현대 사회는 데이터의 홍수 속에 있다고 해도 과언이 아닐 것이다. 이렇게 방대한 데이터들이 정보로서의 가치를 지니게 되려면 서로 어떠한 관계를 형성하고 있는지, 그리고 어떠한 규칙성이 있는지를 찾아내야만 한다. 그래서 데이터가 정보로서의 가치를 갖게 된다면, 이를 통해 미래에 대한 예측이 가능할 수도 있을 것이다. 데이터를 통해 현재를 분석하고 미래를 예측할 수 있는 능력을 갖춘 데이터 과학자를 필요로 하는 시대가 온 것이다.

데이터 과학자는 말 그대로 통계학과 전산학을 이용하여 데이터를 분석해서 알고 싶은 정보를 밝혀내는 일을 하는 사람이다. 이 책은 R 언어를 이용한 데이터 파악, 시각화, 그리고 실제 마케팅 분석 사례를 통해 데이터 과학자의 업무를 소개하고 있다. 또한, 데이터 분석을 위한 Python(파이썬)의 기계 학습과 데이터 마이닝 및 여러 알고리즘에 대해서도 다루고 있다.

이 책에서 배우는 주요 내용은 다음과 같다.

데이터 과학자의 업무 기술
.데이터 과학자에 필요한 스킬
.데이터 과학자의 프로세스
.빅 데이터 인프라 입문
데이터 분석 실천 입문
.R 언어로 통계 해석을 시작하자
.데이터 과학자 지식
.RStudio로 간편하게 데이터 분석하기
.Python을 이용한 기계 학습
.데이터 마이닝에 필요한 10가지 알고리즘
마케팅 분석 본격 입문
.R 언어에 의한 마케팅 분석
.믹시의 대규모 데이터 마이닝 사례
.소셜 미디어 네트워크 분석
데이터 분석을 위한 필수 기초 지식
.SQL 입문
.웹 스크래핑 입문


정보제공 : Aladin

목차

목차
추천사 = Ⅹ
역자 머리말 = XI
베타 리더 후기 = XIII
권두 기획|스킬 세트, 데이터 분석 프로세스, 빅 데이터를 취급하는 방법 : 데이터 과학자의 업무 기술 = 1
 CHAPTER 01 데이터에 스토리를 말하게 해볼까? : 데이터 과학자에 필요한 스킬 = 2
  일본에서의 빅 데이터 원년 = 2
  비즈니스 데이터 분석의 역사 = 5
  고객도, 범인도 빠져나갈 수 없다 = 8
  의사결정을 위한 움직임(활동) = 11
  필요로 하는 스킬들 = 14
  미래의 데이터 과학자는 어디에 있을까? = 17
  정리 = 18
 CHAPTER 02 비즈니스 성과를 의식한 분석 방법 : 데이터 과학자의 프로세스 = 19
  시작에 앞서 = 19
  데이터 가공의 흐름 = 24
  데이터 과학자가 성공하는 조건 = 27
  데이터 과학 실패의 본질 = 29
  정리 = 31
 CHAPTER 03 데이터 핸들링을 위한 "빅 데이터 인프라" 입문 = 32
  대량의 데이터를 고속으로 계산할 수 있는 시대 = 32
  데이터베이스 = 33
  데이터베이스의 종류 = 35
  데이터베이스와의 접속 = 38
  데이터 분석 기술 = 39
  데이터베이스와 분석 = 40
  데이터 과학 Loves 빅 데이터 = 43
  정리 = 44
 COLUMN|스킬의 표준화와 캐리어 형성을 위한 데이터 과학자 협회의 활동 = 45
  설립 배경 = 45
  협회의 개요 = 46
  협회의 활동 = 48
  데이터 과학자 협회의 조직과 운영 = 48
  데이터 과학자의 스킬 표준(DSSS)에 대하여 = 49
특집 ① 데이터 과학자로의 첫걸음 : 데이터 분석 실천 입문 = 53
 CHAPTER 01 데이터의 파악, 시각화와 다변량 분석 : R언어로 통계 분석을 시작하자 = 54
  시작하며 = 54
  R 언어의 도입 = 54
  데이터 파악 = 56
  다변량 분석: 예측 = 63
  다변량 분석: 분류 = 72
  기계 학습 = 79
  정리 = 83
 CHAPTER 02 엔지니어에 필요한 데이터 분석 지식 : 데이터 과학자 필수 지식 = 84
  시작하며 = 84
  데이터 분석 소프트웨어 = 84
  데이터의 취득 = 86
  데이터의 클린징 = 93
  데이터 분석 = 99
  정리 = 112
 CHAPTER 03 R 언어를 좀 더 편리하게 사용할 수 있는 통합 개발환경 : RStudio로 간편하게 데이터 분석하기 = 113
  시작하며 = 113
  RStudio를 사용해 보자 = 114
  Reproducible Research의 추천 = 123
  한 발짝 앞선 RStudio 활용법 = 130
  RStudio Server를 사용해 보자 = 132
  정리 = 136
 CHAPTER 04 풍부한 라이브러리를 활용한 데이터 분석 : Python을 이용한 기계 학습 = 137
  시작하며 = 137
  정리 = 163
 CHAPTER 05 | C4.5/k-means/서포트 벡터 머신/아프리오리/ EM 등 : 데이터 마이닝에 필요한 10가지 알고리즘 = 164
  시작하며 = 164
  정리 = 173
특집 ② 스킬 업을 위한 마케팅 분석 본격 입문 = 175
 CHAPTER 01 데이터 과학을 적용한 광고 전략과 사이트 개선 : R 언어를 이용한 마케팅 분석 = 176
  시작하며 = 176
  포지셔닝 전략 세우기 = 176
  광고 전략 세우기 = 186
  웹 사이트를 개선하여 매출 높이기 = 193
 CHAPTER 02 타기팅 광고 리플레이스의 포인트 공개 : 믹시의 대규모 데이터 마이닝 사례 = 203
  시작하며 = 203
  구 인터레스트 타기팅 = 206
  신 인터레스트 타기팅 = 211
  정리 = 221
 CHAPTER 03 마케팅에 유용한 소셜 미디어 네트워크 분석 = 222
  시작하며 - 소셜 네트워크 분석이란? = 222
  기본 개념에 대한 정의 = 223
  소셜 네트워크의 특징량 계산 = 227
  소셜 네트워크 분석을 마케팅에 활용해 보자 = 230
  정리 = 235
 특별 기사|실시간 로그 수집으로 로그 해석을 스마트하게 Fluentd 입문 = 236
  Fluentd란? = 236
  사용법 = 244
  Fluentd 활용 방법 = 248
  사례 소개 = 253
  정리 = 262
특별 기획|초입문 : 데이터 분석을 위한 필수 기초 지식 = 263
 CHAPTER 01 관계형 데이터베이스 조작에 필요한 언어 : SQL 입문 = 264
  기초편 = 264
  실전편 = 269
  정리 = 281
 CHAPTER 02 웹 사이트로부터 정보를 수집하는 기술 : 웹 스크래핑 입문 = 282
  시작하며 = 282
  웹 스크래핑을 시작하기 전에 = 282
  웹 스크래핑에 이용할 수 있는 모듈 = 283
  urllib2에 의한 리소스 데이터의 취득 = 284
  BeautifulSoup에 의한 리소스 데이터의 검색과 취득 = 288
  lxml에 의한 xPath 대응 요소의 취득 = 293
  정리 = 295
찾아보기 = 296

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