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"파이썬 머신러닝 파이썬 데이터 분석"(으)로 29개의 도서가 검색 되었습니다.
9788956749808

파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석 (개정판)

오승환  | 정보문화사
27,000원  | 20240625  | 9788956749808
데이터 과학자가 되기 위한 첫걸음! 어려운 이론은 최소화하고, 예제 코드를 따라 하며 자연스럽게 사용법에 익숙해지도록 안내하는 데이터 분석 입문서다. 데이터 분석을 처음 배우는 입문자의 입장에서 고급 이론과 데이터 분석 도구를 함께 배우는 것의 어려움을 아는 저자가, 데이터 분석에 필요한 필수 라이브러리를 소개하고 설치부터 예제 코드까지 따라 할 수 있게 구성했다. 개념 이해를 돕기 위해 다이어그램 등 풍부한 도식화도 적극 활용했다. 1판에서 큰 인기를 얻어 준비된 이번 개정판에서는 저자가 실무에서 쌓은 경험을 자연스럽게 녹이기 위해 노력했다. 여러 기업과 대학에서 계속 강의를 해오고 있는 만큼 더욱 자세한 설명과 다양한 데이터 시각화, 데이터 전처리 기법을 담았으며, Pandas 2.0 버전에서 추가되거나 변경된 내용을 풍부하게 담아 데이터 분석에 필요한 최신 기술과 기능을 습득할 수 있다. 또한 저자 블로그나 깃헙, 그리고 유튜브에서 질의응답 게시판을 운영하고 있어, 궁금한 점이나 책과 관련된 요청 사항을 전달할 수 있다.
9788956748337

파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석

오승환  | 정보문화사
22,000원  | 20190615  | 9788956748337
데이터 과학자가 되기 위한 첫걸음! 파이썬 초급자나 중급자가 데이터 분석과 머신러닝을 배우고자 마음먹었다면 이 책을 선택해야 한다. 필수 라이브러리를 소개하고 설치부터 예제 코드를 따라 하면서 자연스럽게 익숙해지도록 안내하고 있기 때문이다. 어려울 것 같은 수학과 통계학적 이론은 가능한 한 낮추고 실습하며 최소한의 설명으로 결과값과 확인할 수 있도록 하였다. 또한 방대한 텍스트보다는 다이어그램 등과 같은 도식화에 신경을 기울여 한눈에 이해할 수 있도록 구성하였다. 누구나 데이터 과학자가 될 수 있다. 그 출발 선상에 섰다면 이 책과 함께 예제코드를 하나씩 실행해보면, 파이썬 데이터 분석을 즐기고 있는 본인을 발견할 것이다. 학습에 필요한 예제 코드와 자료 파일은 정보문화사 홈페이지(infopub.co.kr) 자료실에서 다운로드할 수 있다. 또한 저자의 블로그(okkam76.blog.me)에 질의응답 게시판을 운영하고 있으니 궁금한 점이나 책과 관련된 요청사항은 피드백할 수 있다.
9791186710807

플로우가 보이는 머신러닝 프로젝트 (우아한 머신러닝을 위한 완벽한 데이터 분석 with 파이썬)

임선집, 채호창, 곽랑주  | 루비페이퍼
28,800원  | 20220525  | 9791186710807
내가 만든 머신러닝은 왜 항상 엉뚱한 결과가 나올까? 이 책은 머신러닝 프로젝트의 난이도를 초급, 중급, 고급으로 나누어 데이터 분석과 데이터 처리부터 머신러닝 실행까지 체계적으로 보여줍니다. 그리고 단계마다 제시하는 프로젝트 흐름도는 프로젝트 전체 과정 중에 어디를 실행 중인지, 해당 과정을 왜 해야 하는지를 이해하여 머신러닝을 바라보는 시야가 확 트이도록 도와줍니다.
9791162244180

데이터 과학을 위한 통계 (데이터 분석에서 머신러닝까지 파이썬과 R로 살펴보는 50가지 핵심 개념)

Bruce, Peter, Bruce, Andrew, Gedeck, Peter  | 한빛미디어
23,800원  | 20210507  | 9791162244180
파이썬과 R로 필요한 만큼만 배우는 실용주의 통계학 통계 기법은 데이터 과학의 핵심이지만, 데이터 과학자가 고전 통계를 낱낱이 알아야 하는 것은 아니다. 이 책은 데이터 과학의 관점에서 통계 핵심 개념과 기법을 필요한 것만 골라 소개한다. 50가지 개념을 차근차근 정리하고 코드를 실행해보면, 필수 통계 지식을 빠르게 흡수할 수 있다. 2판에는 기존 R 코드와 호응하는 파이썬 코드를 새롭게 추가했다. 이 책으로 필요한 이론을 적재적소에 잘 활용하는 실력 있는 데이터 과학자로 거듭나길 바란다.
9791169210430

데이터 과학을 위한 파이썬과 R (오픈소스를 활용한 데이터 분석, 시각화, 머신러닝 | 파이썬-R 사전 부록 제공)

릭 슈카페타, 보이안 앙겔로프  | 한빛미디어
16,200원  | 20221028  | 9791169210430
이중 언어 사용 스킬 대방출! 상황별 언어 선택법과 두 언어로 작성된 스크립트 통합법 데이터 과학 프로젝트를 성공적으로 끝내려면 상황에 맞게 적절한 도구를 선택할 수 있어야 한다. 어떤 작업에서는 R이 더 적절할 수 있지만 또 다른 작업에서는 범용 언어인 파이썬이 더 나을 수도 있기 때문이다. 이 책은 데이터 과학에서 필수 도구인 파이썬과 R의 기술적 상호 작용에 대해 설명하고, 사례 연구를 통해 각 언어의 강점과 시너지 효과를 보여준다. 그리고 한 걸음 더 나아가 오픈소스 생태계를 활용한 데이터 분석, 시각화, 머신러닝 실습을 제공한다. 파이썬과 R의 장점을 모두 활용하면 더 크고 복잡한 데이터 과학 프로젝트에서도 만족스러운 결과를 얻을 수 있을 것이다.
9791156645856

데이터 과학을 위한 파이썬 머신러닝

최성철  | 한빛아카데미
29,400원  | 20220103  | 9791156645856
밑바닥부터 시작하는 파이썬 머신러닝 입문 교재 이 책은 머신러닝의 원리와 알고리즘을 파이썬으로 실습하며 배우는 입문용 교재입니다. 머신러닝의 개념과 실제 실습 환경을 구축하는 방법에 대해 이해하고, 기본 파이썬 패키지를 이용하여 머신러닝을 구현하는 방법을 학습합니다. 다음으로 선형회귀, 로지스틱 회귀와 같은 머신러닝 회귀기법을 살펴보고, 고급 머신러닝 과정인 나이브 베이지안 분류기, 의사결정트리, 앙상블에 대해 알아봅니다. 이 책을 처음부터 끝까지 직접 실습하면서 따라하다 보면, 머신러닝을 처음 배우는 독자들도 데이터 과학에 익숙해질 것입니다. ※ 본 도서는 대학 강의용 교재로 개발되었으므로 연습문제 해답은 제공하지 않습니다.
9788960884786

진짜 업무에 쓰는 챗GPT 노코드 데이터 분석 (파이썬 코딩 없이 생성형 AI로 데이터 기초부터 머신러닝까지 한 권으로 해결하기)

이기복  | 디지털북스
29,700원  | 20250310  | 9788960884786
13년 경력의 시뮬레이션 연구원이 직접 현장에서 검증한 AI 데이터 분석 노하우 공개! 이제는 더 이상 데이터 분석이 전문가만의 영역이 아닙니다. 비전공자라도, 코딩을 몰라도 누구나 챗GPT와 노코드 도구를 활용해 데이터 분석을 쉽게 시작할 수 있습니다. 『진짜 실무에 쓰는 챗GPT 노코드 데이터 분석』은 AI 시대, 데이터 중심 업무 환경에서 바로 적용할 수 있는 실무형 데이터 분석법을 소개합니다. 이 책은 단순한 기술서가 아닙니다. 저자가 자동차 시뮬레이션 연구원으로서의 경험을 바탕으로, 인사 평가, 출판 기획, 바이오 개발 등 다양한 직무에서 데이터를 활용하는 사례들을 연구하고 분석해 집필한 내용을 담았습니다. 복잡한 코딩 없이도 챗GPT와 노코드 도구를 활용해 데이터 분석에 성공한 직장인들의 이야기를 통해, 독자들은 자신만의 업무에 AI를 적용하는 구체적인 방법을 배울 수 있습니다. 이런 분들에게 추천합니다! ● 데이터 분석이 필요하지만 코딩이 두려운 직장인! ● AI와 데이터 분석을 활용해 업무 효율성을 높이고 싶은 실무자! ● 비전공자로서 데이터 분석 역량을 키우고 싶은 학생! 이 책에서 얻을 수 있는 것 ● 코딩 없이 챗GPT와 노코드 도구로 데이터 분석하는 실무 비법 ● 문과, 이과 상관없이 각자의 분야에서 데이터 기반 의사결정하는 방법 ● 문제 발견, 데이터 준비, 패턴 분석까지 AI와 협업하는 단계별 분석 노하우 AI가 모든 것을 바꾸고 있는 지금, ‘데이터 분석은 어렵다’는 편견을 깨고, 누구나 AI와 함께 데이터로 일하는 법을 익혀보세요! 『진짜 실무에 쓰는 챗GPT 노코드 데이터 분석』이 여러분의 데이터 여정을 함께 할 것입니다!
9788924161885

오렌지3와 파이썬으로 여는 AI 분석의 세계: 머신러닝부터 딥러닝까지 한 권에 (– 시각화부터 인공지능까지, 실무 감각을 키우는 올인원 AI 실습서 –)

조상철  | 퍼플
27,000원  | 20250707  | 9788924161885
《 오렌지3와 파이썬으로 여는 AI 분석의 세계: 머신러닝부터 딥러닝까지 한 권에 》 "데이터를 이해하는 자가, 미래를 설계한다. 하지만 도구 없이 그 문은 열리지 않는다." 이제는 누구나 '인공지능'이라는 단어를 듣고, '데이터'의 중요성을 이야기합니다.하지만 실제 분석은 어디서부터 어떻게 시작해야 할까요?복잡한 수학? 어려운 코드? 모두 아닙니다. 이 책은 **시각적 도구인 오렌지3(Orange3)**와 **파이썬(Python)**을 함께 사용하여, 누구나 AI 분석을 시작할 수 있도록 돕는 실전 입문서입니다. GUI와 코드, 분석과 해석, 이론과 실습이 만나는 곳.이 책은 단순한 툴 사용법이 아니라, 머신러닝부터 딥러닝까지 이어지는 데이터 분석의 흐름을 직접 해보고, 결과를 시각화하고, 해석하고, 인사이트를 도출하는 전 과정을 실습 중심으로 안내합니다. 책의 구성과 흐름 이 책은 AI 분석을 처음 접하는 입문자부터, 실무 분석을 학습하려는 독자까지단계별로 따라올 수 있도록 총 6개 Part로 구성되어 있습니다. PART 1. 데이터 분석과 인공지능의 첫걸음 데이터 분석, 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 개념과 차이를 명확히 이해하고, 분석가에게 필요한 사고방식을 배웁니다. PART 2. 오렌지3와 파이썬: 시각적 도구와 코드의 만남 GUI 기반의 오렌지3와 파이썬의 연동 방식, 설치법, 기본 위젯과 전처리 기능을 익히며 분석 환경을 구축합니다. PART 3. 머신러닝: 분류, 회귀, 클러스터링 실습 지도학습과 비지도학습의 대표 알고리즘을 오렌지3로 실습하며, 오버샘플링, 성능 평가, 모델 저장, 변수 해석까지 경험합니다. PART 4. 딥러닝: 텍스트 마이닝, 감성 분석, 이미지 분석, 시계열 예측 딥러닝 기반 감정 분석, 전이학습을 활용한 이미지 분류, 시계열 주가 예측 등 Orange3와 파이썬을 활용한 고급 AI 분석을 단계별로 실습합니다. PART 5. 네트워크 분석 관계 중심의 데이터를 시각화하고, 네트워크 구조를 분석하여 사회연결망이나 친구 관계 등 연결 패턴을 이해합니다. PART 6. 공간데이터 시각화 지리정보(GIS)를 활용한 지도 기반 데이터 분석과 시각화를 실습하여, 정책, 교통, 지역 분석에 필요한 공간적 통찰력을 기릅니다. 독자들의 후기 • 이OO (비전공자 / 공공기관 근무)“코딩 없이 시각적으로 머신러닝을 돌려보고, 결과를 해석하는 경험은 정말 새로웠습니다. 실무에도 바로 활용 중입니다.” • 김OO (AI 분야 전환 준비 중 / 전직 마케터)“단순 실습을 넘어서 데이터의 흐름과 전략을 생각하게 해주는 책이에요. 타이타닉 생존자 분석이나 주가 예측 프로젝트가 특히 인상 깊었습니다.” • 박OO (AI 입문 수업 전문강사)“오렌지3와 파이썬을 함께 가르칠 수 있는 유일한 실습형 교재입니다. 수업 준비에 큰 도움이 됐고, 학생 반응도 좋았습니다.” • 정OO (프로그래밍 비전공 대학생 / 행정학 전공)“AI와 머신러닝에 대해 막연했는데, 오렌지3로 직접 해보니 이해가 확 됐어요. 분석이 ‘보이는’ 경험이 이렇게 재미있을 줄 몰랐습니다.” • 최OO (IT 기획자 / 데이터 분석 실무 도입 중)“실제 데이터를 시각화하고 모델링하는 전 과정을 따라가면서, 우리 조직에 어떤 분석이 필요한지도 눈에 보였습니다. 팀원들과 같이 읽고 있어요.” • 류OO (자영업자 / 데이터 기반 마케팅에 관심)“비즈니스에 데이터 분석을 도입해보려 했는데, 이 책 덕분에 ‘딥러닝’까지 맛봤습니다. 특히 감성 분석과 이미지 분석 챕터가 인상 깊었습니다.” • 한OO (데이터 사이언스 부트캠프 수강생)“기초부터 고급 분석까지 실습이 연결돼 있어 복습용으로도 최고입니다. 실무에 가까운 시나리오 중심이라 자기소개서에도 도움이 되었어요.”
9791192932934

으뜸 데이터 분석과 머신러닝 (개정판)

박동규, 강영민, 김병욱  | 생능출판사
28,800원  | 20241216  | 9791192932934
『으뜸 데이터 분석과 머신러닝』은 데이터 분석을 처음 시도하는 독자들을 위하여 아나콘다라는 주요 개발 도구의 설치와 주피터 노트북의 세부 메뉴를 하나하나 소개하며 시작한다. 또한 데이터 분석을 위하여 널리 사용되는 넘파이와 판다스, 맷플롯립 등의 인기 있는 도구를 쉽게 이해할 수 있도록 간결한 예제 코드와 그 결과를 보여주고 있다. 데이터의 전처리와 결측값 처리, 합병과 분석, 시각화의 다음 단계는 데이터를 기반으로 학습하여 이 데이터의 가치를 높여주는 머신러닝과 딥러닝이 될 것이기에 저자들은 머신러닝과 딥러닝의 주요 주제와 개념을 최대한 쉽게 설명하고자 노력하였다. 머신러닝을 설명하기 위하여 중요한 알고리즘을 설명하면서 가급적 실생활에 적용 가능한 예시를 들기 위하여 노력하였다. 또한 딥러닝의 핵심 개념과 텐서플로 라이브러리를 통한 활용 방법까지 다루었다.
9791158087500

R을 활용한 보건의료 빅데이터 분석과 머신러닝

이종형  | 자유아카데미
23,000원  | 20250829  | 9791158087500
R과 RStudio의 설치 및 기본적인 사용법부터 시작하여, 데이터의 입력과 정리, 시각적 탐색, 통계 분석 및 머신러닝 기법까지 체계적으로 학습할 수 있도록 구성되었다. 각 장 끝에는 학습한 내용을 점검하고 실제 분석 능력을 높일 수 있도록 연습문제를 제공하였다. 교재에서 활용되는 데이터는 발생 가능한 실제 상황을 기반으로 만들어진 가상의 데이터다. 실제 데이터의 복잡성과 개인정보 보호 등의 현실적인 제약을 극복하고, 다양한 분석 방법을 정확히 이해하고 효과적으로 연습할 수 있을 것이다. 본문의 예제에서 사용한 데이터와 책과 관련 사항들은 자유아카데미 홈페이지 자료실(www.freeaca.com)에서 다운로드 또는 확인할 수 있다.
9791156008699

머신러닝 데이터 분석

손원성  | 홍릉
37,050원  | 20210805  | 9791156008699
이 책은 머신러닝 데이터 분석에 대해 다룬 도서입니다. 머신러닝 데이터 분석에 대한 기초적이고 전반적인 내용을 확인할 수 있도록 구성했습니다.
9791192932514

오렌지로 쉽게 배우는 머신러닝과 데이터 분석

장원두, 황순욱, 진예지  | 생능출판
24,840원  | 20240214  | 9791192932514
언젠가 텍스트 기반의 코딩이 구시대의 유물로 인식되는 날도 오게 되지 않을까요? 이 책을 통해 다양한 전공의 학생들이 머신러닝과 데이터 분석에 쉽게 접근할 수 있게 되길 바랍니다. 이 책의 특징 ● 비주얼 코딩을 통한 직관적 분석: 통상적으로 사용되는 텍스트 코딩이 아니라, 아이콘의 드래그 앤 드롭으로 이루어지는 비주얼 코딩 기법으로 데이터를 쉽게 분석하고 인공지능을 활용할 수 있게 하였다. ● 다양한 종류의 머신러닝 모델을 간단히 구성: 위젯을 추가하고 연결시키는 간단한 방법을 통해 새로운 인공지능 모델을 구성할 수 있으므로 짧은 시간 동안 다양한 인공지능 모델을 공부하고 여러 문제에 적용해 볼 수 있다. ● 그림을 통한 인공지능 기초 개념의 쉬운 설명: 복잡한 인공지능의 개념을 그림을 통해 쉽고 간결하게 설명하여 데이터 분석 등에 필요한 기초 지식을 직관적으로 이해할 수 있도록 구성하였다. ● [더 알아보기]를 통한 인공지능 기법 설명: 복잡한 인공지능 이론을 그림과 함께 한 페이지로 간결하게 설명하여 인공지능 이론을 개념적으로 이해할 수 있도록 하였다. ● 실제 데이터 기반의 다양한 데이터 분석 실습: 음주운전 단속 현황, 세계의 기대수명 변화 등 다양한 실제 데이터를 가져와서 실습하고 분석하며, 데이터 분석 능력을 향상할 수 있도록 구성하였다. ● 연습문제: 인공지능 이론과 데이터 분석 시에 필요한 실무적인 지식들을 얼마나 이해하고 있는지를 확인할 수 있도록 연습문제를 제공한다. 학습한 인공지능 기술을 적용해 볼 수 있는 새로운 데이터도 함께 제시해서 배운 것을 스스로 응용해 볼 수 있도록 구성하였다.
9788956749037

R 데이터 분석 머신러닝 (R Data Analysis Machine Learning)

조민호  | 정보문화사
18,000원  | 20210220  | 9788956749037
입문자를 위한 R 데이터 분석 프로그래밍! 데이터 분석을 하기 위한 도구와 분석 요령을 배우기 위한 입문자들을 위한 도서로, 복잡한 수학이나 어려운 통계학적 이론은 빼고 꼭 필요한 정보만 이해할 수 있도록 예제와 함께 설명하고 있다. 특히 R을 활용하여 머신러닝의 지도학습과 비지도 학습을 구분하여 자세하게 설명하기 때문에, 연습 문제를 따라해 보면서 자신만의 결과값을 완성해 볼 수 있다. 그리고 R의 핵심 명령어 23개 및 효과적인 분석을 지원하는 데이터 조작 패키지를 알아보고, 통계 분석의 개념과 표본 생성 및 기초 통계량에 대해서도 자세하게 알아본다. 기본적인 설명 이후에는 통계학의 기본인 회귀 분석을 응용하여 신경망을 공부하며 딥러닝과 관련된 기술적 흐름에 대해서도 학습해 볼 수 있다. R을 시작하는 초심자가 활용하기 적합한 구성의 도서이다.
9788970504803

빅데이터 분석과 머신러닝

이영호, 이수현  | 생능출판
24,840원  | 20210215  | 9788970504803
제가 몸담고 있는 가천대 길병원 로비에는 로봇이 걸어 다닙니다. 초롱초롱 눈망울이 귀여운 이 친구의 이름은 ‘페퍼’입니다. 감정 인식이 가능한 페퍼는 소프트뱅크가 개발한 세계 최초 휴머노이드 소셜 로봇입니다. 페퍼는 병원 본관 로비와 인공지능 암센터에 배치되어 환자를 응대하고 다양한 건강 정보를 제공하며 무균실, 중환자실 등 일반인 접근이 어려운 병실에서 환자들의 신체적 건강뿐만 아니라 감성까지 도와주고 있습니다. 뿐만 아닙니다. IBM 인공지능 의사 ‘왓슨’은 길병원 최전선 임상 현장에서 이미 오래전부터 활약하고 있습니다. 이제 인공지능 기술은 선택의 문제가 아닙니다. 앞으로 얼마나 더 많은, 또 얼마나 더 똑똑한 ‘페퍼’와 ’왓슨’이 쏟아져 나올지 상상해 보십시오. 우리 주변은 벌써 ‘스마트’ 또는 ‘지능형’과 같은 수식어를 단 사물로 가득하며, 이런 인공지능 기술의 진화는 이미 제어하기 힘들 정도의 가속도를 얻으며 미래로 달려가고 있습니다. 이런 인공지능 기술의 핵심은 빅데이터 머신러닝입니다. 쉬운 개념은 아닐지 모르나 결코 낯선 단어는 아니죠. 인터넷 클릭 몇 번이면 관련 지식들이 쏟아지니까요. 하지만 막상 빅데이터 머신러닝을 배우려고 시도해 본 사람이라면, 이 기술에 접근하기가 생각보다 쉬운 일이 아님을 깨닫게 됩니다. 빅데이터, 통계, 머신러닝 기술은 밀접하게 연관되어 있기는 하나, 각자 나름의 영역을 분명하게 가지고 있습니다. 입문자들에게 이런 특성은 뛰어넘기 어려운 벽으로 작용합니다. ‘빅데이터 머신러닝 기술’이 어려운 데에는 이유가 있습니다. 각 영역의 특성을 이해하고 기본기를 탄탄히 하지 않은 채 시작하기 때문입니다. 기본 이론을 단순히 암기하거나 소홀히 지나친다면, 이 중요한 미래 기술을 내 것으로 만들기 힘듭니다. 시중에는 이미 훌륭한 빅데이터 인공지능 관련 책들이 많이 나와 있습니다. 하지만 복잡한 수학 이론을 별다른 도움 없이 이해할 수 있는 경력자들을 위한 책이 대부분이라는 점은 교육 현장에서 학생들의 어려움을 직접 보고 듣는 입장에서 매우 안타까운 일이었습니다. 이 책은 빅데이터 머신러닝 기초 이론부터 파이썬으로 차근차근 눈으로 보며 실습하는 것을 목표로 합니다. 복잡한 프로그래밍은 최소화하고 가장 유명한 데이터들로 판다스, 시본, 케라스, 텐서플로 등 인기 있는 파이썬 라이브러리를 경험할 수 있습니다. 나아가 클라우드 머신러닝을 활용한 최신 기술들도 실습할 수 있습니다. 기본 이론을 이해하고 실습을 통해 차근차근 경험을 쌓아 나가기만 한다면, 빅데이터 머신러닝이라는 거창한 이름이 만만한 친구처럼 편안해질 날은 생각보다 빨리 옵니다. 그때까지 이 책이 여러분의 짐을 나눠지고 지름길을 찾아주는 착한 안내자 역할을 해 줄 수 있기를 기원합니다.
9788970505220

으뜸 데이터 분석과 머신러닝

박동규, 강영민  | 생능출판
26,730원  | 20211210  | 9788970505220
이 책의 특징 이 책은 데이터 분석을 처음 시도하는 독자들을 위하여 아나콘다라는 주요 개발도구의 설치와 주피터 노트북의 세부 메뉴를 하나하나 소개하며 시작하지만 데이터 분석의 종착지인 인공 지능의 핵심 기술이라 할 심층 신경망과 합성곱 신경망의 깊이 있는 이론까지 소개하고 있다. 또한 데이터 분석을 위하여 널리 사용되는 넘파이와 판다스, 맷플롯립 등의 인기 있는 도구를 쉽게 이해할 수 있도록 간결한 예제 코드와 그 결과를 보여주고 있다. 데이터의 전처리와 결측값 처리, 합병과 분석, 시각화의 다음 단계는 데이터를 기반으로 학습하여 이 데이터를 분석하고 그 가치를 높여주는 머신러닝과 딥러닝이 될 것이기에 저자들은 머신러닝과 딥러닝의 주요 주제와 개념을 최대한 쉽게 설명하고자 노력하였다. 이 책의 특징은 방대하고도 흥미로운 데이터 분석과 머신러닝의 핵심 내용에 대한 이해를 돕기 위해 300여개 이상의 재미있는 삽화를 도입한 점일 것이다. 아무쪼록 이 책이 독자 여러분들을 데이터 분석과 머신러닝의 재미있는 길로 잘 이끌어주는 이정표가 되었으면 하는 바람을 가진다.
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