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책 정보
· 제목 : 제대로 알고 쓰는 논문 통계분석 : 파이썬 & 머신러닝 
· 분류 : 국내도서 > 대학교재/전문서적 > 경상계열 > 통계
· ISBN : 9791173400520
· 쪽수 : 672쪽
· 출판일 : 2026-01-19
· 분류 : 국내도서 > 대학교재/전문서적 > 경상계열 > 통계
· ISBN : 9791173400520
· 쪽수 : 672쪽
· 출판일 : 2026-01-19
책 소개
파이썬&머신러닝을 활용하여 내가 발견한 것을 논문으로 만들다
우리는 인공지능이 매일의 연구와 업무에 깊숙이 스며드는 대전환의 시대에 살고 있습니다. 이러한 변화의 중심에는 '데이터 분석 능력'이 있습니다. '나는 프로그램을 전혀 모르는 문과 출신이라 코딩은 불가능하다'거나 '늦은 나이에 새로운 언어를 배우는 것은 무의미하다'는 생각을 가지고 있다면, 이 책은 그러한 망설임과 두려움으로부터 빠져나올 수 있는 탈출구가 되어줄 것입니다.
이 책은 머신러닝 알고리즘을 활용한 귀납적 접근을 통해, 기존 연구 방법이 지닌 한계를 보완하고 더욱 신뢰할 수 있는 연구 방식으로 안내합니다. 이 책에서는 데이터를 먼저 준비하고, 그 안에 숨은 현상과 패턴을 탐색하는 귀납적 접근을 정공법으로 제시합니다. 이를 통해 데이터를 먼저 다루는 것이 결코 잘못된 것이 아니며, 오히려 효율적이고 논리적인 통계분석 과정임을 알 수 있도록 구성하였습니다. 또 기존에 잘 알려지지 않은 고급 파이썬 데이터 분석 기법과 인공지능 알고리즘을 활용하여, 연구자로 하여금 데이터가 이끄는 참신한 연구 결과를 얻고 이를 논문으로 구성할 수 있도록 체계적으로 돕습니다.
- 지은이 머리말 중
우리는 인공지능이 매일의 연구와 업무에 깊숙이 스며드는 대전환의 시대에 살고 있습니다. 이러한 변화의 중심에는 '데이터 분석 능력'이 있습니다. '나는 프로그램을 전혀 모르는 문과 출신이라 코딩은 불가능하다'거나 '늦은 나이에 새로운 언어를 배우는 것은 무의미하다'는 생각을 가지고 있다면, 이 책은 그러한 망설임과 두려움으로부터 빠져나올 수 있는 탈출구가 되어줄 것입니다.
이 책은 머신러닝 알고리즘을 활용한 귀납적 접근을 통해, 기존 연구 방법이 지닌 한계를 보완하고 더욱 신뢰할 수 있는 연구 방식으로 안내합니다. 이 책에서는 데이터를 먼저 준비하고, 그 안에 숨은 현상과 패턴을 탐색하는 귀납적 접근을 정공법으로 제시합니다. 이를 통해 데이터를 먼저 다루는 것이 결코 잘못된 것이 아니며, 오히려 효율적이고 논리적인 통계분석 과정임을 알 수 있도록 구성하였습니다. 또 기존에 잘 알려지지 않은 고급 파이썬 데이터 분석 기법과 인공지능 알고리즘을 활용하여, 연구자로 하여금 데이터가 이끄는 참신한 연구 결과를 얻고 이를 논문으로 구성할 수 있도록 체계적으로 돕습니다.
- 지은이 머리말 중
목차
[PART 01] 파이썬 활용을 위한 기본 지식
CHAPTER 01. 파이썬 소개
CHAPTER 02. 파이썬 설치
[PART 02] 데이터 분석
CHAPTER 03. 기술통계
CHAPTER 04. T-검정
CHAPTER 05. 분산분석
CHAPTER 06. 요인분석
CHAPTER 07. 신뢰도 분석
CHAPTER 08. 상관분석
CHAPTER 09. 회귀분석
[PART 03] 빅데이터 시대의 학습 모형과 알고리즘
CHAPTER 10. 예측을 위한 기본 지식
CHAPTER 11. 탐색적 데이터 분석
CHAPTER 12. 로지스틱 회귀분석
CHAPTER 13. K-최근접 이웃(KNN)
CHAPTER 14. 단일 트리 모델
CHAPTER 15. 다수 모델의 예측
CHAPTER 16. 서포트 벡터 머신(SVM)
CHAPTER 17. 신경망
저자소개
책속에서

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