레이철 슈트, 캐시 오닐  | 한빛미디어

23,400원  | 20141103  | 9788968481352

이 책은 컬럼비아 대학교 대학원의 데이터과학 입문 16주 강의를 총 16개장으로 옮겨 놓은 데이터과학 입문서다. 구글, MS, 이베이 등 데이터과학자들이 참여하여 실제 사례를 분석하고 직접 사용하는 코드를 제시한다.

허명회  | 자유아카데미

16,200원  | 20180520  | 9791158081898

"이 책은 통계학 이외 전공자들을 위한 《데이터 과학》 학습서입니다. 데이터 과학을 제대로 학습하기 위해서는 시작점인 통계학 기초부터 최종 응용인 통계적 모형에 이르기까지를 단계별로 밟는 것이 원칙적이긴 한데 많은 시간과 큰 노력이 요구됩니다. 새로운 학습자들은 타 분야 전공자들이기 쉽기에 그런 정통 경로를 요구하는 것은 무리입니다. 이에 100쪽으로 전체를 훑어볼 수 있도록 1부 입문 편을 썼습니다. 입문 편에서는 데이터 탐색과 통계적 추론의 기초, 회귀 와 분류의 선형모형, 나무 모형과 랜덤 포레스트, 군집화를 다루었습니다. 입문편을 학습하기 위해선 별다른 통계학적 준비가 필요하진 않습니다. 걸리는 부분이 있는 곳은 살짝 건너뛰어도 지장이 없을 것입니다. 다만, R 프로그래밍에 대한 준비가 어느 정도 되어 있음을 전제하였습니다. 필요하다면 저자의 R 프로그래밍(자유아카데미, 2017)을 공부하세요. 2부 토픽 편은 저자의 응용데이터분석 (Applied Data Analysis Using R; 자유아카데미, 2014)의 증보분입니다. 신경망 neuralnet, 일반화선형모형의 정형화 glmnet, 변수군집화 ClustOfVar, 가우스 혼합모형 mclust, 사회네트워크의 중심인물 key player, G 부스팅 XGBoost 등의 새 토픽을 넣었습니다. 따라서 토픽 편은 정규학습서라기보다는 필요한 경우 찾아 공부하는 참고서입니다. 1부와 2부는 문체도 다릅니다. 기술적 난도가 어느 정도 있으니 1부 학습을 마치고 곧바로 2부에 가는 것은 무리입니다. 시일을 묵힌 뒤에 필요한 경우 골라서 공부하세요. 데이터 과학에 뛰어든 여러분들이 아무쪼록 이 책으로 도움을 얻기를 바랍니다. 이 책에 쓰인 R 스크립트와 데이터 파일은 출판사 사이트에서 내려 받을 수 있습니다(http://www.freeaca.com/). 문제가 있는 경우 제게 e-메일로 요청하세요."

재리드 랜더  | 에이콘출판

36,000원  | 20171227  | 9791161750989

R의 기초부터 프로그래밍까지 소개하고, 다양한 통계학적 방법과 일상에서 사용할 수 있는 도구들을 소개한다. 2판에서는 새로운 내용을 추가해 최신 R 커뮤니티에 소개된 내용들을 망라하고 있다. 타이디버스(Tidyverse)를 활용해 데이터 다루기, R 마크다운, 샤이니에 대한 장들이 그런 예다. 예제로 사용되는 데이터 세트들은 누구나 사용할 수 있는 것을 사용했으며, 이를 잘 정리해 저자의 웹 사이트를 통해 접근할 수 있게 했다. 이 책은 실제로 존재하는 데이터와 재미있는 문제들로 독자의 흥미를 끝까지 유지하게 한다.

차영준, 박진표  | 자유아카데미

20,700원  | 20220715  | 9791158083670

데이터 과학과 통계학에 처음 입문하는 독자들을 위해서 교양과정 수준의 입문서로 집필하였다. 실습 예제와 R에서 제공하는 데이터 세트를 이용하여 R 프로그래밍의 기본 개념과 활용을 쉽고 간결하게 소개할 뿐만 아니라, 데이터 과학 분야에서 널리 사용되고 있는 타이디버스에 속하는 다양한 패키지를 활용하여 필요한 정보를 얻는 방법을 배울 수 있도록 책을 구성하였다.

허명회  | 자유아카데미

18,400원  | 20210925  | 9791158083229

이 책은 성신여자대학교에서 “빅데이터의 이해와 활용”을 가르치면서 쓴 강의 텍스트 〈빅 데이터의 과학: R Commander의 활용〉의 고급 버전입니다. 이 책에서는 계산 도구(computing tools)로 R Commander 대신 R과 Python을 사용하였습니다. R과 Python은 데이터 과학 커뮤니티에서 활용되는 Top 2 컴퓨터 언어입니다. R은 전통적으로 통계학 배경의 전공자들이 사용하였고, Python은 컴퓨터 전공자들이 사용하였습니다. 두 언어가 기질적인 차이가 있어서 개인별로 선호가 다릅니다만, 선호의 차이는 주로 어느 언어를 먼저 배우느냐에 있어 보입니다. 한국어를 영어보다 먼저 배운 사람은 한국어가 편하고, 영어를 한국어보다 먼저 배운 사람은 영어가 편한 것과 마찬가지입니다. 이 책에서는 R과 Python을 동시에 제시함으로써 두 언어에 대한 비차별적 습득을 도모합니다. 물론 한 가지를 선택하여 학습할 수도 있습니다. 이 책은 10개의 장으로 구성되어 있습니다. ‘빅’ 데이터 입문에서 시작하여, 수치형 데이터의 탐색, 변수변환, 범주형 데이터의 탐색, 통계적 추론, 회귀모형, 분류모형, 군집화 등의 기본 방법론을 8개의 장에 넣었습니다. 그리고 마지막 2개의 장에 기계학습(machine learning)의 맛보기라고 할 수 있는 k-NN과 나무모형(tree models)에 관한 내용을 수록하였습니다.

존 포먼  | 에이콘출판

0원  | 20150728  | 9788960777378

에이콘 데이터 과학 시리즈. 이 책은 아마존닷컴에서 평균 별점 5개로 독자들의 큰 호평을 받은 데이터 과학 입문서다. 누구나 사용하는 엑셀(Excel) 프로그램을 이용해 데이터 과학과 비즈니스 분석의 복잡한 알고리즘을 한눈에 보이듯 알려준다. "빅데이터가 중요하고 우리 회사도 도입한다고 하던데... 그게 뭐지?"라고 막연해 하는 실무 담당자들이나 "데이터 과학이 무엇이며, 왜 중요한 걸까?"라며 새로이 공부를 시작해 보려는 사람들에게 큰 도움이 되는 책이다. 아울러, 이미 웬만한 빅데이터 책은 여러 권 보았지만 단순한 기술 활용에서 별다른 영감을 얻지 못하는 이들에게 "어떻게 하면 빅데이터에서 통찰을 이끌어낼 수 있는지?"에 대한 새로운 출발점을 제공한다. 어렵지 않은 엑셀 예제들로 시작해 R로 마무리하며, 데이터 과학을 유쾌하고 쉬우며 재미있게 이해할 수 있게 해주는 흔치 않은 책이다. 일반 선형 모델, 앙상블 모델, 나이브 베이즈 등을 사용한 인공지능, k-평균, 구상 k-평균, 그래프 모듈성 등을 사용한 군집화, 비선형 프로그래밍과 유전 알고리즘 등을 비롯한 최적화, 시계열 데이터 작업과, 지수 평활법을 사용한 예측 방법, 리스크를 정량화하기 위한 몬테카를로 시뮬레이션, 단일 차원, 다차원에서 이상점 탐지 등을 다루고 있다.

John V. Guttag  | 홍릉과학출판사

0원  | 20160308  | 9791156004189

프로그래밍을 배우는 것(Learn to program)과 프로그래밍 언어를 배우는 것(Learn a programming language)은 다르다. 이 둘을 구별하여 따로 따로 기술된 책들이 많다. 그러나,이 책에서는 둘을 함께 배우는 방법을 택하였다. 어린아이가 언어를 배우듯이,우리가 표현하고자 하는 생각(idea), 해결해야 할 문제(problem)를 어떻게 프로그래밍할지 배우면서, 동시에 그에 필요한 파이썬을 배우는 방법으로 기술되어 있다. 그래서이 책은 파이썬 언어의 문법을 차례차례 지루하게 설명하지 않다. 오히려,유머와 위트가 넘치는 강의록처럼 작성되어있어서 재미있게 읽을 정도이다. 어떤 문제에 대해 어떻게 생각하고, 어떻게 파이썬 코드로 표현할지, 또한 그 문제를 해결하는 방법까지 논리적으로 설명하고 그에 필요한 파이썬 언어요소들을잘 다루고 있다. 이 책은 원 저자의 서문에서 밝혔듯이 미국의 MIT 1학년 학생들을 대상으로 하는 강의로부터 만들어진 교재이다.

최대우  | 한국방송통신대학교출판문화원

0원  | 20150125  | 9788920014291

지식정보화 사회에 접어들면서 바야흐로 빅데이터의 시대가 도래하였다. 데이터가 힘이 되는 사회에서는 데이터 과학자의 역할이 날로 커지게 된다. 데이터 과학자는 데이터 분석에 국한하지 않고 IT 기술의 접목을 통해 데이터의 크기나 형태에 상관없이, 데이터의 가치를 찾는 분야까지 이르는 전반적인 프로세스를 총괄할 수 있는 능력이 요구된다. 이 책에서는 잠재적인 데이터 과학자로서 통계학 전공자들이 갖추어야 할 기본적인 지식, 즉 데이터 과학의 정의와 많은 데이터 과학자들의 노력으로 이룩한 데이터 과학의 체계 및 절차, 그리고 구체적인 방법론 등을 입문 수준에서 전반적으로 살펴보았다. 교재에서 제시한 여러 사례를 충실하게 학습하고 향후 자신의 관심사에 따라 관련 과목을 수강함으로써 데이터과학자로서의 자질과 경험을 함양하여 사회가 요구하는 전문가로서의 모습을 갖추어 나갈 수 있을 것이다.

데이비 실린, 아르노 메이즈맨, 모하메드 알리  | 위키북스

17,820원  | 20180213  | 9791158390938

《파이썬으로 배우는 데이터 과학 입문과 실습》은 데이터 과학의 주요 개념을 설명하고 데이터 과학자로서 기본적인 작업을 완수할 수 있는 법을 가르친다. 데이터 과학의 진행 과정과 데이터 시각화, 그래프 데이터베이스, NoSQL 사용법 등을 살펴보고, 파이썬 언어 및 파이썬 라이브러리를 사용해 큰 규모의 데이터를 다뤄 본다. 데이터의 규모가 너무 크거나 생성 속도가 너무 빨라서 한 대의 컴퓨터로 처리하기 힘든 경우에 파이썬을 어떻게 활용할 수 있는지도 살펴본다. 또한 유명한 파이썬 데이터 과학 라이브러리인 사이킷런(Scikit-learn)과 스태츠모델스(StatsModels)도 탐구해 본다. 이 책을 읽은 후에는 데이터 과학의 커리어를 시작하는 데 필요한 탄탄한 기본기를 갖추게 될 것이다. ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ◎ 대규모 데이터 처리 ◎ 머신러닝 소개 ◎ 파이썬으로 데이터 다루기 ◎ 데이터 과학 알고리즘 작성

김보겸  | 위키북스

19,800원  | 20180112  | 9791158390891

여러분의 데이터를 가치있게 활용할 수 있는 방법을 안내해 드립니다! 흩어져 있는 데이터를 필요에 맞게 수집하고 분석할 수 있는 형태로 만들어 이를 상황에 맞게 해석하지 못한다면 아무리 많은 데이터가 있어도 소용없는 쓰레기 더미에 지나지 않는다. 이 책에서는 데이터 분석을 어렵게 만드는 프로그래밍 언어와 복잡한 이론들은 최대한 멀리하고 데이터의 기초 개념부터 차근차근 설명한다. 또한 가장 손쉽게 다룰 수 있는 마이크로소프트 엑셀과 무료 애드인 프로그램을 활용해서 누구나 쉽게 예제를 따라 해 볼 수 있게 구성했다. 또한 기초에 해당하는 데이터 수집과 가공뿐만 아니라 시각화와 머신러닝으로 대표되는 고급 데이터 활용에 대해서도 다루고 있다. 이를 통해 데이터 과학이 꼭 파이썬이나 R과 같은 코딩지식을 통해서만 배울 수 있는 전문 지식이 아니라 엑셀 표 데이터에서부터 시작할 수 있는 친근한 개념이라는 것을 이야기하고자 했다.

한희선  | 퍼플

0원  | 20171221  | 9788924051513

본 교재는 빅데이터 분석도구 오픈소스 R에 대한 구동원리 부분, 데이터 저장 구조 부분 분석을 위해서는 필수로 학습하여야 할 부분입니다. (1) 이런분께 추천드립니다. - 프로그래밍은 어렵다 생각하거나 근처에도 안가 봤지만 데이터 분석을 하고 싶으신 분께 추천드립니다. 타 분석 프로그램 언어보다 학습하기가 쉬운 것이 빅데이터 오픈소스 R입니다. - 빅데이터 분석 자격증 ADsP를 취득하기위한 R 기본지식을 쌓고자 하시는 분께도 추천드립니다. - R프로그램 기본원리학습만 300P 책 한권 확실한 기본학습 (2) 교재에 소개된 [학습방법]에 따라 ?한번 은 꼭 학습하시고, 두 번이상 반복을 권유드립니다. 점점 복잡한 기술을 습득하게 되면 ,저장된 데이터 구조 등의 문제 해결이 되지 않는 경우가 많습니다.?이부분을 잘 습득해 두지 않으면 머신러닝 등의 분석기법에서 , 기본 베이스가 학습되지 않아 분석을 못하는 어려움을 격게됩니다. (5) 이번단계 학습을 통하여 할 수 있게되는 지식 빅데이터 분석 프로젝트에서 사용하는 분석 보고서 중 데이터 목록과 데이터 정의서를 작성할 수 있습니다. 예시는 교재 마지막에 [미니 프로젝트]로 제시하였습니다.

 | 퍼플

28,000원  | 20250830  | 9788924171785

선형대수학은 수학의 한 분야로서, 벡터와 행렬, 그리고 이들 간의 연산과 변환을 다룹니다. 이론과 응용을 아우르는 선형대수학은 공학, 물리학, 컴퓨터 과학 등 다양한 분야에서 필수적인 도구로 사용됩니다. 특히, 인공지능과 데이터 과학의 발전과 함께 선형대수학의 중요성은 날로 증가하고 있습니다. 이 교재는 전통적인 선형대수학의 개념을 충실히 다루면서도 현대의 요구에 부응하는 내용을 포함하고자 합니다. 이를 통해 독자들이 선형대수학의 기초를 탄탄히 다지고, 이를 바탕으로 응용할 수 있는 능력을 갖추게 하는 것을 목표로 합니다. 첫 번째 파트에서는 선형대수학의 기본 개념과 이론을 다룹니다. 벡터와 벡터 공간, 행렬과 그 연산, 행렬식과 역행렬, 선형 방정식의 해법 등을 통해 선형대수학의 기초를 확립합니다. 이 부분은 모든 선형대수학 학습의 기초가 되는 내용으로 구성되어 있습니다. 두 번째 파트는 고유값과 고유벡터에 초점을 맞춥니다. 고유값과 고유벡터의 정의와 성질, 계산 방법을 다루며, 이를 통해 선형 변환의 특성을 이해하고 응용할 수 있도록 합니다. 또한 내적 공간과 직교 기저를 통해 보다 깊이 있는 이해를 돕습니다. 세 번째 파트에서는 행렬 분해와 특수 행렬에 대해 심도 있게 다룹니다. 특이값 분해(SVD), 다양한 행렬 분해 방법, 대칭 행렬과 양의 정부호 행렬을 통해 행렬의 고급 이론과 그 응용을 공부합니다. 이 부분은 특히 데이터 과학과 머신러닝에서 중요한 역할을 합니다. 네 번째 파트는 선형 변환과 그 응용을 다룹니다. 선형 변환의 정의와 성질, 텐서와 다차원 배열을 통해 선형 변환의 개념과 실제 응용 사례를 살펴봅니다. 이를 통해 그래픽스, 컴퓨터 비전, 데이터 분석 등 다양한 분야에서의 활용 방법을 학습합니다. 다섯 번째 파트에서는 확률과 최적화에 대해 다룹니다. 확률 행렬과 마르코프 연쇄, 선형 계획법과 최적화 문제 등을 통해 확률과 최적화의 기본 개념과 선형대수학과의 관계를 이해합니다. 이는 인공지능과 데이터 과학에서 중요한 주제들입니다. 마지막 파트에서는 인공지능 시대에 필수적인 선형대수학의 내용을 다룹니다. 머신러닝과 딥러닝의 기초, 역전파와 행렬 연산, 최신 연구와 응용 사례를 통해 선형대수학이 인공지능에서 어떻게 활용되는지 살펴봅니다. 이를 통해 독자들은 현대의 데이터 과학과 인공지능에서 요구되는 선형대수학의 지식을 습득할 수 있습니다. 이 교재는 각 장마다 이론적인 설명과 함께 실습 문제를 포함하여 독자들이 직접 문제를 풀어보면서 학습할 수 있도록 구성되었습니다. 또한 실제 응용 사례를 통해 선형대수학이 어떻게 실생활에 적용되는지 이해할 수 있도록 하였습니다. 선형대수학은 어렵고 추상적인 학문일 수 있지만, 이 교재를 통해 독자들이 보다 쉽게 이해하고 응용할 수 있기를 바랍니다. 여러분의 학습 여정에 이 책이 좋은 동반자가 되기를 희망합니다.

이기재  | 한국방송통신대학교출판문화원

26,310원  | 20240301  | 9788920048241

이 도서는 크게 3부로 구성되어 있다. 제I부는 ‘정보와 컴퓨터’로서, 제1장에서는 데이터 분석을 위한 기본 개념과 데이터 분석 소프트웨어를 간략하게 소개하고, 제2장에서는 데이터의 입력과 점검 방법을 소개하여 데이터 분석을 위한 기초 작업을 정리하였다. 제3장은 인터넷을 이용하여 통계정보를 활용하는 방법 및 기술통계를 소개하고, 제4장에서는 한글 2018을 이용한 문서작성법을 정리하여 리포트를 작성하는 방법을 소개하였다. 제I부를 공부하게 되면 컴퓨터를 활용하는 방법을 전반적으로 숙지할 수 있으리라 생각한다. 제II부는 ‘엑셀을 이용한 데이터 분석’으로 제5장부터 제7장에서는 엑셀의 기본적인 기능, 차트 기능을 이용한 그래프 작성, 엑셀 활용 사례 등을 통해서 일반 업무용에 널리 이용되는 데이터 정보 분석방법을 소개하였다. 제III부는 ‘R과 파이썬’으로 R과 파이썬을 이용한 데이터 처리 및 분석방법을 소개하고 있다.

정기문, 한성실  | 자유아카데미

18,400원  | 20240228  | 9791158085872

이 책은 통계학 전공자와 비전공자들이 R 프로그램을 활용하여 데이터분석을 스스로 수행할 수 있도록 R 설치방법부터 R을 이용한 데이터 분석까지 5개의 단계로 구분하여 설명하고 있으며 각 단계별로 본문에서 설명된 R 함수를 정리한 R 함수 요약을 제시하고 있다

Chester Ismay, Albert Y. Kim  | 자유아카데미

30,600원  | 20230912  | 9791158085155

이 책은 통계학에 대해 다룬 도서입니다. 기초적이고 전반적인 내용을 학습할 수 있습니다.