데이터과학 입문 책 가격비교

책 이미지

책 정보

· 제목 : 데이터과학 입문 (구글, MS, 이베이 데이터과학자에게 배우다)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 컴퓨터 공학 > 자료구조/알고리즘
· ISBN : 9788968481352
· 쪽수 : 396쪽

책 소개

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.

CHAPTER 1 소개: 데이터과학이란 무엇인가?
__1.1 빅데이터와 데이터과학 열풍
__1.2 열풍을 넘어서
__1.3 왜 지금?
__1.4 현재의 풍경(약간의 역사와 함께)
__1.5 데이터과학 프로필
__1.6 사고 실험: 메타 정의
__1.7 데이터과학자는 정말로 어떤 직업인가?

CHAPTER 2 통계적 추론, 탐색적 데이터분석과 데이터과학 과정
__2.1 빅데이터 시대의 통계적 사고
__2.2 탐색적 데이터분석
__2.3 데이터과학 과정
__2.4 사고 실험: 여러분은 혼돈을 어떻게 시뮬레이션할 것인가?
__2.5 사례 연구: 리얼다이렉트

CHAPTER 3 알고리즘
__3.1 기계학습 알고리즘
__3.2 세 가지 기본 알고리즘
__3.3 연습문제: 기본적인 기계학습 알고리즘들
__3.4 전체 요약
__3.5 사고 실험: 통계로봇

CHAPTER 4 스팸 필터, 나이브베이즈, 경합
__4.1 사고 실험: 예제로 배우기
__4.2 나이브베이즈
__4.3 좀 더 멋있게: 라플라스 평활
__4.4 나이브베이즈와 k-NN의 비교
__4.5 코드 예시
__4.6 웹스크래핑: 기사분류를 위한 나이브베이즈

CHAPTER 5 로지스틱 회귀
__5.1 사고 실험
__5.2 분류기
__5.3 M6D 로지스틱 회귀 사례연구
__5.4 Media 6 Degrees 연습문제

CHAPTER 6 시간기록과 금융 모형화
__6.1 카일 티그와 티비태그
__6.2 시간기록
__6.3 캐시 오닐
__6.4 사고 실험
__6.5 금융 모형화
__6.6 연습문제: 티비태그와 시간기록 사건 데이터

CHAPTER 7 데이터에서 의미 추출하기
__7.1 윌리엄 커키어스키
__7.2 캐글모형
__7.3 사고 실험: 로봇 평가자의 윤리적 함축성은 무엇인가?
__7.4 특징 선택
__7.5 데이비드 허페이커: 사회연구에 대한 구글의 하이브리드 접근법

CHAPTER 8 추천 엔진: 대규모 사용자 대면 데이터 상품
__8.1 현실 세계의 추천 엔진
__8.2 사고 실험: 필터 버블
__8.3 연습문제: 추천 시스템 만들기

CHAPTER 9 데이터 시각화와 사기 탐지
__9.1 데이터 시각화의 역사
__9.2 다시 한 번, 데이터과학이란 무엇인가?
__9.3 데이터 시각화 프로젝트의 사례
__9.4 마크의 데이터 시각화 프로젝트
__9.5 데이터과학과 위험
__9.6 스퀘어 사의 데이터 시각화
__9.7 이언의 사고 실험
__9.8 참고사항

CHAPTER 10 소셜네트워크와 데이터 저널리즘
__10.1 모닝사이드 애널리틱스에서의 소셜네트워크 분석
__10.2 소셜네트워크 분석
__10.3 소셜네트워크의 용어들
__10.4 사고 실험
__10.5 모닝사이드 애널리틱스
__10.6 통계적 관점으로 본 소셜네트워크 분석의 배경
__10.7 데이터 저널리즘

CHAPTER 11 인과성
__11.1 상관은 인과관계를 함축하지는 않는다
__11.2 OK 큐피트의 시도
__11.3 황금 기준: 확률적 임상실험
__11.4 A/B 검정
__11.5 차선책: 관찰적 연구
__11.6 세 가지의 조언

CHAPTER 12 역학
__12.1 매디건의 배경
__12.2 사고 실험
__12.3 현대 학술 통계학
__12.4 의학 문헌과 관찰 연구
__12.5 계층화는 교란변수 문제를 해결하지 않는다
__12.6 더 나은 방법은 없을까?
__12.7 연구 실험
__12.8 사고 실험을 마치며

CHAPTER 13 데이터경진대회의 교훈: 데이터 누출과 모형 평가
__13.1 클라우디아의 데이터과학자 프로필
__13.2 데이터마이닝 경진대회
__13.3 좋은 모형 개발자가 되는 방법
__13.4 데이터 누출
__13.5 누출을 피하는 방법
__13.6 모형 평가하기
__13.7 알고리즘 선택
__13.8 마지막 예
__13.9 사고를 나누기

CHAPTER 14 데이터엔지니어링: 맵리듀스, 프리젤, 하둡
__14.1 데이비드 크로셔에 대해
__14.2 사고 실험
__14.3 맵리듀스
__14.4 단어빈도수 문제
__14.5 맵리듀스의 다른 예
__14.6 프리젤
__14.7 조시 윌스에 대해
__14.8 사고 실험
__14.9 데이터과학자가 된다는 것
__14.10 경제성 살펴보기: 하둡
__14.11 다시 조시에게: 워크플로
__14.12 하둡을 시작하려면?

CHAPTER 15 수업에 대한 학생들의 소감
__15.1 과정적 사고
__15.2 더 이상 순진하지 않다
__15.3 도와주기
__15.4 여러분의 마일리지는 다를 수 있다
__15.5 다리와 터널을 잇는 길들
__15.6 우리 작업의 일부

CHAPTER 16 차세대 데이터과학자, 교만, 그리고 윤리
__16.1 지금까지 무엇을 학습했는가?
__16.2 다시 한 번, 데이터과학이란 무엇인가?
__16.3 차세대 데이터과학자란?
__16.4 윤리적인 데이터과학자 되기
__16.5 경력에 관한 조언

저자소개

캐시 오닐 (지은이) 정보 더보기

UC버클리를 졸업하고 1999년 하버드대학교에서 수학박사학위를 받았다. 매사추세츠공과대학교(MIT)에서 박사후과정을 거쳐 버나드 칼리지 수학과 종신교수로 재직했다. 2007년 학계를 떠나 월스트리트에서 헤지펀드 디이 쇼(D.E. Shaw)의 퀀트가 되었고 2000년대 금융계의 호황과 붕괴를 겪는다. 이후 IT 업계에서 데이터과학자로서 금융상품의 위험도와 소비자 구매 패턴 등을 예측하는 수학 모형을 개발했다. 상업, 금융, 교육 분야에서 알고리즘을 설계한 오닐은 공정하고 객관적이라고 알려진 빅데이터와 알고리즘이 사실은 편향적이며 취약계층에 불이익을 준다는 것을 깨닫는다. 이를 엮은 『대량살상 수학무기』는 빅데이터와 알고리즘에 대한 맹신을 깨는 데 공헌했다. 이 책은 80주 이상 아마존 베스트셀러에 머물렀고, 오일러 도서상을 수상, 전미 도서상 파이널 리스트에 오르는 등 인기를 모았다. 어린 시절부터 뚱뚱함이 콤플렉스였던 그녀는 날씬해야 한다는 사회적 압력과 그러지 못한 자신의 간극에 의한 수치심을 오랫동안 체감해왔다. 체중 감량 실패를 수없이 반복하며 다이어트 업계가 사람들을 상업적으로 이용한다고 자각했다. 이후 알고리즘의 차별 문제를 탐구하며 비만뿐만 아니라 빈곤, 중독자 등 취약계층의 삶이 어떻게 플랫폼을 통해 조직적으로 소비되고 조롱당하는지 목격했다. 그 비난이 자신의 비만을 대하는 시선과 놀랍도록 흡사하며, 그들 또한 암울한 삶의 쳇바퀴에서 벗어나지 못한다는 걸 알게 된 그녀는 사회 균열의 근원에 잘못된 수치심이 있고 이를 알고리즘이 극대화한다는 것을 깨달았다. 이러한 경험을 토대로 쓴 『셰임 머신』은 사회를 계급화하고 통제하는 도구로써 수치심과 디지털 플랫폼, 알고리즘의 상관관계를 파헤치며 이를 어떻게 극복할지 실마리를 제시한다. 정서적 격차가 점점 커지는 시대에 그녀의 날카로운 분석은 전 세계 독자들에게 크게 회자되고 있다. 현재 오닐은 알고리즘을 감사하고 위험성을 측정하는 기업, ORCAA를 설립해 빅데이터와 알고리즘의 명암을 추적하면서, 사회에 미치는 실존적 위협에 대해 꾸준히 목소리를 내고 있다.

펼치기

캐시 오닐의 다른 책 >

레이철 슈트 (지은이) 정보 더보기

News Corp.의 Data Science 분야 선임 부사장이다. 컬럼비아 대학교에서 통계학 박사를 받았고 구글 연구소에서 통계학자로 수년간 일했다. 컬럼비아 대학교의 통계학과 겸임교수며, 컬럼비아에서 데이터과학공학연구소의 교육위원회의 창설멤버다. 구글에서 일한 내용을 바탕으로 여러 특허를 출원 중에 있으며, 특히 사용자 행태를 이해하는 프로토타입 알고리즘을 만들고 모형을 구축함으로써 사용자 대면제품을 만드는 데 일조하였다. NYU 수학과에서 석사학위를 받았고 스탠포드 대학교에서는 공학-경제시스템과 운용과학(OR)의 석사학위를 가지고 있다. 미시간 대학교의 수학과에서 학사학위를 받았다.

펼치기

윤영민 (지은이) 정보 더보기

1994년 미국 UC 버클리에서 사회학 박사학위를 받았다. 현재 한양대학교 ERICA 캠퍼스의 정보사회학과 교수 겸 언론정보대학장으로 재직 중이며, (사)한국데이터사이언스학회 회장, 국가오픈데이터포럼 공동의장, 한국디지털도서관위원회 위원으로 활동하고 있다. 정보기술과 인간, 정보기술과 사회의 접점을 연구하여 『전자정보공간론』(1996), 『사이버공간의 정치』(2000), 『사이버공간의 사회』(2003), 『Dialogue: 소셜미디어와 집단지성 1, 2』(2011) 등 다수의 저서와 논문을 발표했다. 또한 크리스찬 아카데미(현 대 화문화 아카데미), 유네스코한국위원회, 현정포럼, 대통령 자문 전자정부특별위원회, 스마트정부(Gov. 3.0) 오픈포럼 등을 통해 최신 정보기술을 이용한 사회혁신에도 활발하게 참여했다. 2002년에는 전자정부 구축에 기여한 공로를 인정받아 홍조근정훈장을 수여했다.

펼치기

윤영민의 다른 책 >

전희주 (지은이) 정보 더보기

고려대학교에서 학사, 석사학위를 받았고, 노스캐롤라이나 주립대학교에서 통계학 박사학위를 받았다. 미국 SAS, P&G, 삼성카드, SK텔레콤에서 고객관계관리(CRM)와 데이터분석 업무를 하였다. 현재 동덕여자대학교 정보통계학과 교수로 재직 중이며 한국도로공사 경영평가위원, 동부화재 자문교수, 남양주시 빅데이터 자문교수, 한국데이터사이언스학회 부회장, 한국영업관리학회 부회장으로 활동하고 있다. 주요 연구분야로는 CRM, 소셜네트워크분석(SNA), 보험마케팅이며, 주요저서로는 『보험자료를 활용한 일반화 선형모형』(사이플러스, 2009), 『문화교류역량과 다문화경영이 기업성과에 미치는 영향』 (집문당, 2013), 『미적분학』(한티미디어,2014) 등이 있다.

펼치기

전희주의 다른 책 >

허선 (지은이) 정보 더보기

서울대학교에서 학사·석사학위를, 미국 Texas A&M 대학교에서 산업공학 박사학위를 받았으며, 1995년부터 한양대학교 산업경영공학과 교수로 재직하고 있다. 응용확률론, 대기행렬이론과 응용 등이 연구 분야이며, 현재는 빅데이터 분석, 텍스트마이닝, 인공지능 등에 관심을 가지고 있다. 지은 책으로 『공학의 마에스트로 - 산업공학』(청문각, 2010)이 있고, 옮긴 책으로 『데이터마이닝』(시그마프레스, 2016), 『데이터과학입문』(한빛미디어, 2014), 『확률과정론』(청문각, 1997)이 있으며, SCI급 국제 저명 학술지에 40여 편, 국내 저명 학술지에 60여 편의 논문을 게재하였다. 현재 대한산업공학회, 한국산업경영시스템학회, 한국SCM학회 종신회원이다.

펼치기

허선의 다른 책 >

김정일 (옮긴이) 정보 더보기

연세대학교와 대학원에서 통계학을 전공하고 연세대학교 의과대학 예방의학교실에서 다양한 의료 데이터 분석 및 연구를 수행하였고, 하버드 대학원에서 통계학을 전공한 후 세계 최대 통신회사인 AT&T에서 연구소와 다양한 데이터 분석업무를 거치며 2004년 11월 퇴사할 때까지 데이터베이스 마케팅과 마케팅 사이언스 업무를 수행했다. 2005년 1월 삼성생명의 해외 핵심인력 임원으로 영입되어 2012년 퇴사할 때까지 데이터베이스 마케팅과 CRM을 리드하였다. 2013년 2월 빅데이터 분석 및 비즈니스 모델 전문 컨설팅 업체인 디비디스커버를 창립하여 금융, 통신 등 다양한 분야에서 실제 빅데이터를 활용하여 분석, 예측, 및 활용을 추진 중이다. 한국마케터협회의 일원으로서 『마케터분투기』(리더스북, 2010)를 저술하였다.

펼치기

류자현 (옮긴이) 정보 더보기

한양대학교 사회학과 박사 수료 후 한양대학교 에리카 캠퍼스에서 사회학 입문 강의를 하고 있다. 온라인 공간에서의 상호작용에 관심이 많아 소셜미디어에서의 집단지성과 관련된 박사논문을 작성하고 있다. 논문 번역으로 『정보시스템: 교육정보시스템을 중심으로』(한국사회학, 2006)와 『공공부문 소셜미디어 가이드라인 분석』(공저, 2012) 등이 있다.

펼치기