황세웅  | 위키북스

34,200원  | 20240830  | 9791158395483

데이터 분석과 머신러닝의 각 업무 단계를 깊이 있게 이해하자! 이 책은 실무적인 관점에서 데이터 분석의 기초 체력이라 할 수 있는 통계학부터 머신러닝 기법까지 다룹니다. 비즈니스 문제 정의 단계부터 시작해서 탐색적 데이터 분석(EDA), 데이터 전처리와 파생변수 생성, 머신러닝 모델링 및 성능평가, 그리고 스토리텔링까지, 데이터 분석가라면 반드시 알아야 하는 모든 내용을 담고 있습니다. 실무자가 회사에서 바로 활용할 수 있도록 불필요한 수식과 이론을 최소화하고 핵심 개념을 쉽게 이해할 수 있게 구성했습니다. 데이터 분석 및 머신러닝의 전체 과정을 미니 프로젝트 기반으로 실습하면서 데이터를 올바르게 이해하고 의미 있는 비즈니스 인사이트를 얻는 방법을 배울 수 있습니다. ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ◎ 데이터 분석에 필수적인 통계학의 기본 개념 ◎ 데이터 편향과 인지적 편향 ◎ 비즈니스 문제를 정의하고 데이터 분석의 목적을 도출하는 방법 ◎ 데이터 분석 환경 구성 ◎ 데이터 탐색과 시각화 ◎ 데이터 전처리와 파생변수 생성 ◎ 주요 머신러닝 알고리즘과 모델 성능 평가 기법 ◎ A/B 테스트와 MAB

황세웅  | 위키북스

34,200원  | 20230119  | 9791158393816

데이터 분석의 기초 체력이라 할 수 있는 통계학부터 필수적인 머신러닝 기법까지를 다룬다. 처음 비즈니스 문제를 정의하는 단계부터 데이터 준비, 모델링 및 평가, 그리고 스토리텔링까지, 데이터 분석가라면 반드시 알아야 하는 모든 내용이 이 책에 있다. 불필요한 수식과 이론을 최소화하고 비전공자라도 개념을 쉽게 이해할 수 있게 구성했다. 과거와 현재 데이터로 현상을 올바르게 이해하고 미래를 예측하여 의미 있는 비즈니스 인사이트를 얻는 방법을 이 책에서 배울 수 있다.