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상세정보

파이썬 데이터 과학 통계 학습

자료유형
단행본
개인저자
황보현우, 皇甫炫佑, 1974- 정지현, 저
서명 / 저자사항
파이썬 데이터 과학 통계 학습 = Python data science statistical learning / 황보현우, 정지현 지음
발행사항
서울 :   정보문화사,   2021  
형태사항
xv, 459 p. : 천연색삽화, 도표 ; 24 cm
ISBN
9788956749075
일반주기
색인수록  
일반주제명
파이썬[Python] 데이터 분석[--分析] 통계 분석[統計分析]
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소장정보

No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 005.133 P999 2021z24 등록번호 151356253 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 C

컨텐츠정보

책소개

데이터 과학 데이터 분석을 위한 가장 보편적인 프로그래밍 언어인 파이썬을 다룬다. 파이썬의 설치 방법과 기본적인 지식부터 차근차근 설명해나간다. 자료형, 변수, 예약어, 식별자, 리터럴 상수 등 파이썬의 기초부터 넘파이, 판다스, 사이파이, 사이킷런 등 자주 사용되는 라이브러리를 활용해 다양하면서도 심도 있는 데이터 분석을 진행한다.

파트 1, 2를 통해서는 데이터 과학을 위한 체계와 도구를 소개한다. 다음으로는 지도 학습과 비지도 학습을 다루어 통계 학습과 기계 학습의 공통 분야를 다룬다. 지도 학습은 파트 3의 회귀와 파트 4의 분류로, 비지도 학습은 파트 5의 그룹화와 파트 6의 차원 축소로 나뉜다. 종속 변수가 존재할 때 사용하는 데이터 분석 방법론인 지도 학습(분류, 회귀)과 종속 변수가 존재하지 않을 때 사용하는 분석 방법론인 그룹화, 차원 축소에 대한 학습을 통해 보다 정확하고 체계적인 통계분석 방법을 제시하고 있다.

파이썬으로 데이터 과학 완전 정복!

이 책에서는 데이터 과학 데이터 분석을 위한 가장 보편적인 프로그래밍 언어인 파이썬을 다룬다. 파이썬의 설치 방법과 기본적인 지식부터 차근차근 설명해나간다. 자료형, 변수, 예약어, 식별자, 리터럴 상수 등 파이썬의 기초부터 넘파이, 판다스, 사이파이, 사이킷런 등 자주 사용되는 라이브러리를 활용해 다양하면서도 심도 있는 데이터 분석을 진행한다. 이 책은 총 6개의 파트로 이루어져 있다. 파트 1, 2를 통해서는 데이터 과학을 위한 체계와 도구를 소개한다. 다음으로는 지도 학습과 비지도 학습을 다루어 통계 학습과 기계 학습의 공통 분야를 다룬다. 지도 학습은 파트 3의 회귀와 파트 4의 분류로, 비지도 학습은 파트 5의 그룹화와 파트 6의 차원 축소로 나뉜다. 종속 변수가 존재할 때 사용하는 데이터 분석 방법론인 지도 학습(분류, 회귀)과 종속 변수가 존재하지 않을 때 사용하는 분석 방법론인 그룹화, 차원 축소에 대한 학습을 통해 보다 정확하고 체계적인 통계분석 방법을 제시하고 있다. 두 저자는 독자의 이해를 돕기 위해 도표와 그림, 예제를 적극적으로 활용한다. 책으로 공부하면서 데이터 분석을 직접 실행해볼 수 있기에 더욱 효과적으로 학습할 수 있다. 데이터 분석 방법론을 활용 수단으로 사용하고 싶다면 이 책을 적극 활용하기 바란다.

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.


정보제공 : Aladin

저자소개

정지현(지은이)

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.

황보현우(지은이)

데이터 사이언스 분야의 세계적인 전문가로, 연구 성과와 실무 능력을 인정받아 영국 케임브리지 국제인명센터(IBC)로부터 ‘빅데이터, 인공지능 분야 세계 100인의 전문가’에 선정되었다. 현재 하나은행 데이터&제휴투자본부장(CDO; Chief Data Officer) 겸 하나금융지주 그룹데이터총괄/상무(CDO)로 재직 중이며, 서울특별시 빅데이터심의위원회 위원, 경기도 빅데이터위원회 부위원장으로 빅데이터 정책을 자문하고 있다. 연세대학교 정보대학원 겸임교수, 단국대학교 데이터지식서비스공학과 겸임교수, 한남대학교 글로벌IT경영학과 교수로서 빅데이터와 인공지능을 강의했다. 코오롱베니트㈜ 빅데이터분석팀장으로 다수의 빅데이터, 인공지능 프로젝트를 총괄했으며, ㈜하나벤처스 경영전략본부장/상무로 하나금융그룹의 벤처캐피탈 설립을 담당했다. 저서로 《파이썬 데이터 과학 통계 학습》, 《인공지능 기반 서울시정 혁신방안》 등이 있다.

정보제공 : Aladin

목차

PART 01 데이터 과학을 위한 체계
01 데이터 과학을 위한 기본 지식
02 데이터 과학의 프레임워크

PART 02 데이터 과학을 위한 파이썬
01 개발 환경
02 파이썬의 기초
03 파이썬의 자료형
04 파이썬의 제어문
05 파이썬의 함수
06 파이썬의 모듈
07 넘파이
08 판다스

PART 03 회귀
01 회귀
02 t-검정
03 분산 분석
04 상관 분석
05 선형 회귀분석
06 선형 회귀분석의 주요 이슈
07 모형 선택

PART 04 분류
01 분류의 종류
02 로지스틱 회귀
03 kNN
04 서포트 벡터 머신
05 의사결정나무
06 앙상블 기법
07 분류 모형의 평가와 비교

PART 05 그룹화
01 그룹화
02 군집 분석

PART 06 차원 축소
01 차원 축소
02 주성분 분석 방법론
03 부분최소제곱법


정보제공 : Aladin

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