김양석, 노미진, 한무명초  | 박영사

17,670원  | 20230830  | 9791130318189

세상의 모든 일이 원인이 있고 결과가 있다. 즉, 원인 없이 생겨난 것은 없다. 우리가 원인을 안다면 결과에 영향을 미칠 수 있다. 이런 인과(causality)에 대한 생각 때문에 인과 관계(causal relationship)에 대한 탐구는 유사 이래로 종교, 철학, 과학의 중요한 주제였다. 인과 관계에 대한 탐구를 담론의 수준에서 과학적인 분석의 수분으로 변환하는 노력이 인과 분석(causal analysis)이다. 인과 분석에 대한 기법 연구는 매우 오랜 역사를 가지고 있다. 최근 머신러닝 기법이 급격히 발전하며 이를 인과 분석에 도입하고자 하는 노력이 증가하고 있다. 그러나, 머신러닝을 도입한 인과 분석은 아직 엄밀한 체계가 갖추어지지 않았다. 이 책의 목적은 머신러닝을 활용한 인과 분석 접근 방법에 대한 간략한 소개를 하는 것이다. 이 책에서 다룬 내용들은 깊은 이론적 논의를 배제하고 실무적 관점에서 어떻게 사용할 수 있을지에 대해 중점을 두었다. 사실 각 장의 내용이 하나의 과목이 될 수 있을 정도로 방대한 내용들이 있어 이 책에서 학습한 것만으로는 부족할 것이다. 따라서 이 책에서 제안된 방법을 통해 연구를 수행하려는 경우에는 관련 분야별로 좀 더 학습이 필요하다. 이 책의 내용은 지난 2년여간 대학원에서 강의와 스터디를 통해 논의되었던 내용을 기반으로 하고 있다. 이 책을 출간하며 그간 대학원에서 같이 공부했던 많은 학생들에게 감사하고 싶다. 아무쪼록 독자들이 이 책을 통해 머신러닝 인과 분석에 대한 관심이 어느 정도 충족되었으면 하는 바람이다. 김양석, 노미진, 한무명초

박유성  | 자유아카데미

34,200원  | 20231025  | 9791158085346

머신러닝은 주어진 데이터만을 이용하여 예측, 분류, 차원축소, 생성, 재생 등을 실행하는 데이터과학 모형을 말한다. 통계학에서는 데이터에 대한 가정을 바탕으로 상당한 수준의 통계적, 수학적 지식을 이용하여 추정, 검정, 예측 등의 통계적 추론을 하게 된다. 그러나 머신러닝은 데이터에 대한 가정 없이 주어진 데이터만으로 좋은 통계적 추론을 도출할 수 있도록 데이터의 split, sample weights, resampling, randomization 등으로 통계학의 기본조건을 충족시키고 있다. 그러므로 통계학의 기본조건이 무엇인지를 알아야 머신러닝의 근간을 이해할 수 있고 이를 바탕으로 자신만의 성능이 우수한 머신러닝 모형을 개발할 수 있다.

해리 퍼시벌  | 비제이퍼블릭

30,600원  | 20150324  | 9788994774916

웹 애플리케이션의 개발 과정 전반을 다루는 책. 애플리케이션을 구축하기에 앞서 어떻게 테스트 코드를 작성하고 실행해야 할지를 알려주고, 테스트 코드를 통과하기 위한 최소 기능을 구현하는 방법을 소개한다. 최신 웹 개발 기술뿐만 아니라, Django, 셀레늄(Selenium), git, jQuery, 모크(Mock)에 대한 기본 기술도 배울 수 있다.

박철근  | 자유아카데미

29,700원  | 20220205  | 9791158083403

이 책은 파이썬의 기본 사용법과 함께 수치해석의 알고리즘과 프로그램 구현방법을 다루고 있다. 공학계산의 기본이 되는 수치해석에 좀 더 흥미롭게 접근하고자 파이썬 스크립트와 파이썬 패키지를 강하게 연계하였다. 1장에서는 파이썬의 자료형과 연산자, 변수 및 조건문과 반복문을 다룬다. 2장에서는 파이썬의 기본 내장함수, 행렬과 배열 및 수치계산에서의 오차와 그래프 기초를 다룬다. 3장에서는 행렬의 연산, 선형연립방정식의 해법 및 행렬의 분해 등을 소개하며, 4장에서는 다항식과 보간법을 다룬다. 그리고 5장에서는 수치미분을 위한 차분근사와 내장함수를 이용한 미분법을 다룬다. 6장에서는 사다리꼴 공식과 심프슨 공식, 고차 다항식 적합 구적법 및 파이썬의 내장함수를 이용한 정적분을 다루며, 7장에서는 비선형방정식의 해법에 관한 내용으로 이분법, 가위치법과 여러 가지 반복법 및 비선형연립방정식을 다룬다. 8장에서는 선형적합과 비선형 곡선적합을 다루고, 9장에서는 미분방정식의 초기치 문제에 관한 여러 가지 해법을 다루며, 근사해법과 정확한 해와 차이를 상대오차와 그래프로 분석한다.

박철근  | 자유아카데미

27,000원  | 20230815  | 9791158084998

파이썬의 기본 사용법과 함께 확률과 통계의 이론과 자료 분석방법을 다룬다. 파이썬 라이브러리나 패키지를 강하게 연계하여 좀 더 흥미롭게 데이터 분석의 기본이 되는 기초 확률과 통계에 접근하고자 한다. 1장에서는 통계분석의 기초개념으로 통계학과 자료 분석 및 기초통계량의 개요를 다룬다. 2장에서는 확률과 확률분포에 대한 정의와 개념을 다루며 확률변수, 확률밀도함수 등을 포함한다. 3장에서는 통계분석에서 많이 사용되는 이산확률분포와 연속확률분포 및 이와 관련된 파이썬 내장함수를 소개한다.

서병민, 임순빈, 김보경, 윤정희  | 영민

24,300원  | 20230915  | 9788963414379

파이썬(Python)를 활용하여 소프트웨어 코딩을 이해하고 컴퓨팅 사고력 또는 컴퓨팅적 문제해결력의 향상을 원하는 분들을 위한 소프트웨어 코딩 입문서이다. 이 책은 총 열 세 단원으로 구성하여 대학의 신입생 또는 주로 비전공자의 교양교육을 위한 교재를 위한 목적으로 집필되었다. 각 Chapter 중간과 마지막에 확인문제들과 연습문제를 두어서 중요한 내용에 대해 학습자 스스로가 확인하고 최종 점검할 수 있도록 하는 문제들을 구성하였다.

이원우, 장인홍, 이다혜  | 자유아카데미

32,400원  | 20220415  | 9791158083533

이 책은 총 아홉 개의 장으로 구성되어 있다. 1장은 통계적 이론이나 파이썬의 사용에 초보적인 독자들도 쉽게 학습할 수 있도록 파이썬의 기초 사용법 및 필수적인 기본 문법을 포함한 매뉴얼을 제시하였고, 2~6장은 통계 비전공자도 쉽게 이해할 수 있도록 통계학의 기초 이론을 다루었으며, 7~9장은 자료분석을 위한 방법론들을 비교적 상세하게 소개하였다. 초급 통계 또는 중급 분야에서 중요하게 사용되는 분산분석 분야와 회귀분석 분야는 다른 기초 교재보다 다소 높은 수준 정도로 집필하였다. 각 장에 나와 있는 다양하고 수많은 예제는 이 책의 특징이라고 할 수 있다. 독자들이 실무적 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있도록 파이썬 프로그램과 프로그램 실행 결과를 제시하면서 이에 대해 상세히 해설하였다. 또한, 통계 입문서이지만 기존의 파이썬 통계분석 책보다 더욱 심도 있게 다루었으며, 파이썬 프로그램 코드는 초보자가 쉽게 따라 할 수 있도록 훨씬 간결하게 집필하였다.

조대표, 유대표  | 파이스탁

24,300원  | 20210322  | 9791196608811

『파이썬을 이용한 비트코인 자동매매』는 최근 인기 있는 프로그래밍 언어인 파이썬을 사용하여 국내 3대 거래소(코빗, 빗썸, 업비트) 및 국외 거래소(바이낸스)에서 비트코인을 자동매매하는 프로그램을 개발하는 방법을 다룬다. 프로그래밍 경험이 없는 일반인을 대상으로 파이썬 기초 문법부터 시작하여 24시간 실시간 자동 매매 프로그램 개발까지 핵심을 다루고 있다. 특히 Larry Williams의 변동성 돌파 전략을 백테스팅을 통해 검증하고, 국내 거래소 API를 사용해서 실시간 자동 매매가 가능한 프로그램 수준까지 개발한다. 또한, GUI 프로그램 개발에 사용되는 PyQt와 최근 다양한 분야에서 사용되고 있는 웹 스크래핑을 다루고 있어 파이썬을 처음 배우는 사람들이 유익하고 재미있게 프로그래밍을 배울 수 있도록 한다. 책에서 설명하는 모든 프로젝트의 소스 코드를 제공한다. 개정판에서는 웹소켓을 이용한 실시간 시세 처리 방법과 PyQt를 이용한 나만의 HTS 만들기 내용이 추가되었다.

이브 힐피시  | 한빛미디어

37,800원  | 20160601  | 9788968482779

금융 빅데이터 분석하기 초대형 투자은행과 헤지 펀드를 비롯한 금융업계는 빠른 속도로 트레이딩 시스템과 위험 관리 시스템 개발 언어로 파이썬을 채택하고 있다. 이 책은 개발자들과 퀀트 애널리스트들이 파이썬을 시작하고 파이썬을 활용하여 중요한 금융 분석 업무를 할 수 있도록 도와주는 실무 가이드 북이다. 저자 이브 힐피시는 실무 예제와 현실적인 대규모 케이스 스터디를 통해 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 파생상품 및 위험 분석 프레임워크를 개발할 수 있는 방법을 설명한다. 책의 대부분은 IPython 노트북을 사용하였다.

인하대학교 통계학과  | 자유아카데미

28,800원  | 20220625  | 9791158083588

오늘날 통계학을 이용한 데이터 분석에서 통계소프트웨어의 사용은 거의 필수적이다. 파이썬(Python)을 이용하여 실습과 분석을 할 수 있도록 설명한 책이다. 파이썬은 빅데이터 처리에서 가장 많이 쓰이는 고급 프로그래밍 언어 중 하나로서 인터넷을 통해 무료로 또한, 지속적으로 새로운 함수 등이 업데이트되고 있어서 실제로 트렌디한 데이터 분석 및 여러 인공지능 관련 프로그래밍에서 필수적인 언어로 자리매김하는 중이다. 각 장 마지막 부분에는 파이썬을 이용한 예제를 제시하여 그 장에서 소개한 내용에 대한 예제를 따라하면서 언어와 분석 방법을 익힐 수 있도록 구성하였으며, 기본적인 파이썬에 대한 사용법은 부록에 수록하였다.

류권규, 이남주  | 씨아이알

31,500원  | 20201228  | 9791156108627

공학자를 위한 파이썬 그리고 수치해석 “대부분의 공학자는 프로그래머가 아니라 문제 해결자이다” 이 책의 주목적은 수치적인 방법을 가르치고자 하는 것이다. Python 프로그램 작성기법은 제일의 목표가 아니다. 따라서 Python 프로그래밍에 대해서는 수치 알고리즘을 구현하기에 충분한 정도로만 소개한다. 언어적인 특징이나 특수한 부분은 거의 다루지 않는다. 이것은 이 책이 가진 핵심 주제가 ‘대부분의 공학자는 프로그래머가 아니라 문제 해결자이다’라는 데 있다. 특별히 전산언어 전공자가 아닌, 저자들과 같은 공학자들은 주어진 문제에 대해 어떤 방법을 적용할 것이며, 그 방법들의 장점과 문제점은 무엇인지, 이들을 어떻게 구현할 것인지에 초점을 맞추기를 원한다. 그래서 처음부터 기초 작업에 대한 컴퓨터 코드를 작성하기를 기대하지 않는다. 그보다는 이미 작성되어 있고 시험과 검증을 거친 라이브러리나 함수를 이용하고자 할 것이다. 대신 이들을 이용하는 데 어떤 한계가 있으며, 또 이런 함수들을 개량하려면 어떻게 해야 하는가 하는 부분에 좀 더 관심이 있다. 그래서 전산에 대해 초보자도 아니고 전문가도 아닌 중급자가 필요로 하는 정도의 내용을 이 책에 담았다. 추가적인 자료는 씨아이알 홈페이지(www.circom.co.kr)에서 다운로드할 수 있다. -강의용 PPT 제공 -코드 자료 제공 -부록 자료 제공

권세혁  | 교우

21,850원  | 20220302  | 9791125103479

『파이썬을 이용한 통계학 원론』은 파이썬에 대해 다룬 도서이며 〈기초 수학〉, 〈통계적 추론〉, 〈관계분석〉 등을 수록하고 있어 기초적이고 전반적인 내용을 확인하실 수 있습니다.

알 스웨이가트  | 에이콘출판

31,500원  | 20190731  | 9791161753485

암호 해킹과 파이썬 코딩을 모두 맨땅에서 시작하는 책이다. 암호학도 파이썬도 모르는 사람뿐만 아니라, 프로그래밍 경험이 거의 없는 사람도 볼 수 있는 책이다. 그러나 이 책은 프로그래밍의 기초에만 머무르지만은 않는다. 후반에서는 현대 암호학의 정수인 공개 키 기반 암호까지 다룬다. 암호학과 파이썬을 학습하는 과정을 지루하지도 가파르지도 않게 구성한 훌륭한 안내서다.

벤자민 존스턴, 애런 존스, 크리스토퍼 크루거  | 에이콘출판

31,500원  | 20191129  | 9791161753652

다양한 예제를 통해 파이썬을 사용한 비지도 학습을 자세하고 친절하게 설명한다. 머신 러닝을 잘 모르는 독자라도 이 책을 따라가다 보면 손쉽게 비지도 학습의 개념을 이해하고 자연스럽게 자신만의 데이터로 흥미로운 분석을 시도하게 될 것이다.

세르그 마시스  | 에이콘출판

40,500원  | 20230630  | 9791161757605

설명 가능한 인공지능 또는 해석 가능한 머신러닝 모델을 구축하는 다양한 방법론을 소개한다. 최근 이슈가 되고 있는 인공지능 모델의 윤리적 문제를 다루면서도 동시에 높은 성능과 견고성을 유지할 수 있는 비결을 소개한다. 먼저 해석 가능성이란 무엇인지 설명하고 머신러닝 모델의 윤리적 측면인 공정성, 책임성, 투명성이 필요한 이유 그리고 이를 달성할 방법을 설명한다. 그 다음 다양한 상황과 다양한 데이터 형태를 갖는 각 유스 케이스에서 머신러닝 해석방법론을 적용하는 과정을 실제적으로 다루고 있다. 마지막으로 모델의 복잡성을 줄이고, 편향을 완화시키고, 안정성과 견고성을 향상시키기 위해 모델을 튜닝하는 방법을 학습할 수 있다.