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헬로 데이터 과학

헬로 데이터 과학

(삶과 업무를 바꾸는 생활 데이터 활용법)

김진영 (지은이)
한빛미디어
18,000원

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헬로 데이터 과학
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : 헬로 데이터 과학 (삶과 업무를 바꾸는 생활 데이터 활용법)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 컴퓨터 공학 > 컴퓨터공학/전산학 개론
· ISBN : 9788968482656
· 쪽수 : 352쪽
· 출판일 : 2016-03-01

책 소개

흔히 데이터 과학은 전문가를 위한 영역이라고 생각한다. 하지만 이 책은 비전문가를 위하여 복잡한 이론과 프로그래밍 없어도 할 수 있는 데이터 과학을 소개한다.

목차

1장 데이터 과학 입문
삶과 비즈니스를 바꾸는 데이터의 가능성
__의학을 보완하는 개인 데이터의 힘 : 마크 드랭숄트
__스타트업의 성장 신화를 뒷받침하는 데이터의 힘 : 에어비앤비
__이들은 데이터를 어떻게 활용했나
데이터 과학과 테이블
__데이터는 테이블이다
__데이터 과학은 테이블 놀이다
데이터 과학에 대한 오해와 진실
__스몰데이터로 시작하라
__단순한 도구와 기술로 시작하라
데이터 과학을 시작하는 방법
__데이터 마인드를 가져라
__데이터 습관을 길러라
__관련 지식과 기술을 익혀라
맺음말

2장 데이터 과학에 유용한 도구
데이터 과학을 위한 도구 선택하기
__처리 용량 및 속도
__지원 데이터형 및 프로그래밍 환경
__데이터 분석 및 시각화 기능
__문제 특성에 맞는 도구의 선택
__문제 해결 단계에 맞는 도구 선택
엑셀로 시작하는 데이터 과학
__코드가 아닌 데이터가 중심이다
__올인원 솔루션이다
__결과물을 쉽게 공유할 수 있다
언제부터 엑셀 대신 R을 사용해야 할까
__워크시트에서 변수로
__메뉴에서 함수로
__분석에서 예측으로
<실습> 엑셀의 기초
__데이터 불러오기
__데이터 준비하기
__데이터 분석 및 시각화하기
__데이터 집계하기
<실습> R 맛보기
__R 작업을 위한 환경 구축
__R의 기본 기능
__데이터 준비하기
__데이터 분석하기
맺음말

3장 문제 정의와 데이터 수집 및 준비
데이터 문제 정의하기
__데이터 문제 해결 단계
__데이터 분석 단계
<사례> 직원 만족도 개선을 위한 데이터 분석
__데이터 문제 정의하기
<사례> 넷플릭스 프라이즈 문제 정의
__유의사항
데이터 수집하기
__데이터 수집의 기본
__수집 방법 결정하기
<심화학습> 측정 기술
__어떤 대상도 측정할 수 있는가
__어떤 대상도 측정할 수 있는 방법
__수집 환경 결정하기
<심화학습> 실험 디자인
__무작위 디자인
__블록 디자인
__수집할 데이터양 결정하기
__데이터 품질 점검하기
__유의사항
__데이터 준비하기
__데이터 선택, 추가, 집계하기
<실습> 엑셀을 이용한 데이터 준비
맺음말

4장 데이터 분석과 스토리텔링
현상 이해하기 : 탐색적 데이터 분석
__탐색적 분석 단계
<사례> 엑셀로 해보는 탐색적 데이터 분석
__개별 속성 분석하기
__속성 간의 관계 분석하기
__유의사항 : 관점은 갖되 편견은 금물이다
현상 일반화하기 : 통계적 추론
__통계적 추론의 원리
__통계적 추론의 유형
<실습> 엑셀로 해보는 통계적 추론
__탐색적 데이터 분석
__데이터 가공하기
__통계적 추론
__유의사항 : 데이터에서 도출하는 결론의 가치와 한계
현상 예측하기 : 기계학습
__기계학습 유형
__기계학습 개념
__기계학습 절차
<사례> 스몰데이터로 해보는 기계학습
데이터 스토리텔링
__데이터 스토리텔링 방법
__효과적인 데이터 스토리텔링 원칙
<사례> FiveThirtyEight
__서론
__본론
__결론
맺음말

5장 개인 데이터로 공부하는 데이터 과학
개인 데이터 활용으로 삶을 바꾸는 사람들
__개인 데이터 활용의 유형과 목표
__개인 데이터 활용 방법
<사례> 건강 및 식생활 지표화
__문제 정의하기
__건강 데이터화 및 개선하기
__식사 및 운동량 측정하기
__마치며
<사례> 정성적인 현상(행복) 지표화
__행복 측정 프로젝트
__행복을 측정하는 방법
__행복 측정의 결과
__마치며
개인 데이터 수집 및 분석 시작하기
__문제 탐색하기
__데이터 수집하기
__분석 및 결과 실천하기
__자신의 경험 공유하기
__마치며
맺음말

6장 공개 데이터로 공부하는 데이터 과학
공공 데이터를 통한 탐색적 분석
__문제 정의하기
__데이터 수집하기
__탐색적 데이터 분석
__유의사항 : 데이터를 검정하고 목표에 집중하라
경연 데이터를 통한 실전 예측 모델링
__경연 준비하기 : 나도 할 수 있을까
__캐글 참가자들의 성공 비결
__캐글 참여하기 : 타이타닉호 생존자 예측
비즈니스 성장을 위한 데이터 과학
<가상 사례> 식당 운영을 위한 데이터 과학
__식당 창업에 도전한 김 사장의 고민
__데이터 과학자인 조카의 조언
__메뉴의 변화가 매출에 미치는 영향
__고객의 만족도를 알아내는 방법은 무엇인가
__고객의 만족도를 알아내기 : 고객 행동 분석
__실험을 통한 신 메뉴 개발
__데이터 활용의 숨은 장벽들
__고객 유입의 단계별 데이터 활용
야구 통계를 통해 지표 개발 배우기
__야구 통계의 흐름
__야구 통계의 기초와 전통적인 지표들
__현대적인 야구 통계가 가져온 혁신
__마치며
맺음말 328

7장 입문을 넘어서 : 데이터 과학자의 길
데이터 과학자로 살아가기
__검색엔진 분야에서의 데이터 과학
__데이터 과학 프로젝트의 시작과 끝
__데이터 과학자의 일상
데이터 과학자가 되는 길
__나에게 어울리는 길인가
__무엇을 목표로 해야 하나
__어떻게 공부해야 하나
__어떻게 취업을 준비할 것인가
데이터 과학의 미래
__데이터 관련 기술적인 진보의 가속화
__데이터 과학의 더욱 폭넓은 활용
__데이터 과학자 수요 증가
맺음말

저자소개

김진영 (지은이)    정보 더보기
미국 메사추세츠 주립대에서 컴퓨터 사이언스(정보 검색) 전공으로 박사학위를 받고 현재 미국 마이크로소프트 본사의 빙(Bing) 검색엔진 부문의 연구자로 일한다. 회사에서 검색 품질을 평가하는 일을 담당하며, 마이크로소프트 신입사원을 상대로 업무에서 활용할 수 있는 데이터 과학을 가르치기도 한다. 개인적으로 삶의 생산성과 행복도를 높일 수 있는 다양한 데이터 수집 및 분석 방법을 개발하여 사용하고 있고, 이런 활동을 'Seattle Times'에서 보도했다. 정보 검색, 기계학습, 측정 등을 주제로 한 개인 블로그 '헬로 데이터 과학'을 운영한다.
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