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책 정보
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 컴퓨터 공학 > 데이터베이스 개론
· ISBN : 9791185890869
· 쪽수 : 364쪽
· 출판일 : 2017-08-04
책 소개
목차
1장 데이터 과학이란? _ 1
1.1 데이터 과학의 정의 1
1.2 데이터 과학 프로세스 8
1.3 데이터 과학자가 갖춰야 할 능력 11
2장 데이터 분석 환경 구성하기 _ 15
2.1 데이터 과학의 연장, 컴퓨터, 기타 도구들 15
2.2 R 설치와 팁 18
2.3 R 스튜디오 설치와 팁 18
2.4 R 라이브러리 설치 20
2.5 파이썬 24
2.6 서브라임 텍스트 26
2.7 깃 버전 관리 소프트웨어와 깃허브 26
2.8 유닉스 활용하기 28
2.9 구글 독스/스프레드시트/슬라이드 31
3장 데이터 취득과 데이터 가공: SQL과 dplyr _ 33
3.1 데이터 취득과 데이터 가공이란 무엇이며, 왜 중요한가? 33
3.2 데이터 취득 34
3.3 데이터 출력 44
3.4 데이터 가공 44
3.5 데이터 가공을 위한 도구 46
3.6 R의 dplyr 패키지 51
4장 데이터 시각화 I: ggplot2 _ 63
4.1 시각화의 중요성 63
4.2 베이스 R 그래픽과 ggplot2 69
4.3 변수의 종류에 따른 시각화 기법 74
4.4 시각화 과정의 몇 가지 유용한 원칙 87
5장 코딩 스타일 _ 91
5.1 스타일 가이드와 협업 91
5.2 R 코딩 스타일 94
5.3 파이썬 스타일 가이드와 도구 98
5.4 SQL 코딩 스타일 100
5.5 코딩 스타일 이외의 베스트 프랙티스 100
6반 통계의 기본 개념 복습 _ 102
6.1 통계, 올바른 분석을 위한 틀 102
6.2 첫째, 통계학은 숨겨진 진실을 추구한다 105
6.3 둘째, 통계학은 불확실성을 인정한다 107
6.4 셋째, 통계학은 관측된 데이터가 가능한 여러 값 중 하나라고 생각한다 107
6.5 스튜던트 t-분포와 t-검정이란? 111
6.6 P-값을 이해하면 통계가 보인다 113
6.7 P-값의 오해와 남용 114
6.8 신뢰구간의 의미 119
6.9 넷째, 통계학은 어렵다 122
6.10 모집단, 모수, 표본 123
6.11 모수추정의 정확도는 sqrt(n)에 비례한다 126
6.12 모든 모형은 틀리지만 일부는 쓸모가 있다 128
6.13 이 장을 마치며 129
7장 데이터 종류에 따른 분석 기법 _ 131
7.1 데이터형, 분석 기법, R 함수 131
7.2 모든 데이터에 행해야 할 분석 133
7.3 수량형 변수의 분석 134
7.4 성공-실패값 범주형 변수의 분석 138
7.5 설명변수와 반응변수 142
7.6 수량형 X, 수량형 Y 의 분석 142
7.7 범주형 x , 수량형 y 154
7.8 수량형 x, 범주형 y (성공-실패) 159
7.9 더 복잡한 데이터의 분석, 머신러닝, 데이터 마이닝 167
8장 빅데이터 분류분석 I: 기본 개념과 로지스틱 모형 _ 170
8.1 분류분석이란? 170
8.2 환경 준비 179
8.3 분류분석 예제: 중산층 여부 예측하기 180
8.4 훈련, 검증, 테스트세트의 구분 185
8.5 시각화 186
8.6 로지스틱 회귀분석 188
8.7 이 장을 마치며 195
9장 빅데이터 분류분석 II: 라쏘와 랜덤 포레스트 _ 197
9.1 glmnet 함수를 통한 라쏘 모형, 능형회귀, 변수 선택 197
9.2 나무 모형 205
9.3 랜덤 포레스트 209
9.4 부스팅 214
9.5 모형 비교, 최종 모형 선택, 일반화 능력 평가 218
9.6 우리가 다루지 않은 것들 220
10장 빅데이터 분류분석 III: 암 예측 _ 225
10.1 위스콘신 유방암 데이터 225
10.2 환경 준비와 기초 분석 226
10.3 데이터의 시각화 229
10.4 훈련, 검증, 테스트세트의 구분 231
10.5 로지스틱 회귀분석 232
10.6 라쏘 모형 적합 234
10.7 나무 모형 236
10.8 랜덤 포레스트 238
10.9 부스팅 239
10.10 최종 모형 선택과 테스트세트 오차 계산 240
11장 빅데이터 분류분석 IV: 스팸 메일 예측 _ 244
11.1 스팸 메일 데이터 244
11.2 환경 준비와 기초 분석 247
11.3 데이터의 시각화 250
11.4 훈련, 검증, 테스트세트의 구분 254
11.5 로지스틱 회귀분석 255
11.6 라쏘 모형 적합 258
11.7 나무 모형 260
11.8 랜덤 포레스트 262
11.9 부스팅 263
11.10 최종 모형 선택과 테스트세트 오차 계산 264
12장 분석 결과 정리와 공유, R 마크다운 _ 268
12.1 의미 있는 분석과 시각화 268
12.2 분석의 타당성 271
12.3 보고서 작성과 구성 272
12.4 분석 결과의 공유 275
12.5 R 마크다운 278
13장 빅데이터 회귀분석 I: 부동산 가격 예측 _ 281
13.1 회귀분석이란? 281
13.2 회귀분석 예제: 부동산 가격 예측 283
13.3 환경 준비와 기초 분석 284
13.4 훈련, 검증, 테스트 세트의 구분 286
13.5 선형회귀 모형 286
13.6 라쏘 모형 적합 291
13.7 나무 모형 293
13.8 랜덤 포레스트 295
13.9 부스팅 296
13.10 최종 모형 선택과 테스트세트 오차 계산 297
14장 빅데이터 회귀분석 II: 와인 품질 예측 _ 300
14.1 와인 품질 데이터 소개 300
14.2 환경 준비와 기초 분석 301
14.3 데이터의 시각화 302
14.4 훈련, 검증, 테스트세트의 구분 304
14.5 선형회귀 모형 305
14.6 라쏘 모형 적합 309
14.7 나무 모형 311
14.8 랜덤 포레스트 313
14.9 부스팅 314
14.10 최종 모형 선택과 테스트세트 오차 계산 315
15장 데이터 시각화 II: 단어 구름을 사용한 텍스트 데이터의 시각화 _ 318
15.1 제퍼디! 질문 데이터 318
15.2 자연어 처리와 텍스트 마이닝 환경 준비 320
15.3 단어 구름 그리기 320
15.4 자연어 처리 예 323
15.5 고급 텍스트 마이닝을 향하여 323
15.6 한국어 자연어 처리 324
16장 실리콘밸리에서 데이터 과학자 되기 _ 326
16.1 데이터 과학자에게 요구되는 자질들 326
16.2 데이터 과학자 고용 과정 327
16.3 인터뷰 준비 329
16.4 행동질문과 상황질문 330
16.5 취업의 패러독스 332
찾아보기 334
저자소개
리뷰
책속에서
위의 예에서 살펴보았듯이 데이터 과학자가 되기 위해서는 통계 능력, 컴퓨터 도구 활용 능력, 실무 지식이 필요함을 알 수 있다. 많은 사람이 이를 벤다이어그램으로 표현하였는데, 몇몇 예시를 함께 살펴보도록 하자(그림 1-4, 1-5, 1-6).
위에서 간략히 살펴보았듯이 베이스 R은 데이터 가공을 위한 강력한 기능을 제공한다. 하지만 필자는 데이터 가공 도구로 베이스 R보다는 dplyr 패키지를 가능한 한 많이 사용할 것을 강력하게 추천한다. dplyr(“디플라이어”라고 읽는다)는 데이터를 빨리 쉽게 가공할 수 있도록 도와주는 R 패키지다[Wickham & Francois (2015)]. dplyr는 베이스 R 데이터 가공에 비해 다음과 같은 차이점과 장점이 있다.
데이터 과학의 통계 분야 인터뷰에서 많이 물어보는 질문 중 하나가 P-값을 정의하라는 것과 다양한 가설검정 상황에서 비전문들을 이해하기 쉽게 P-값을 설명하라는 것이다. 즉, 데이터 과학자는 P-값을 정확히 이해하고 P-값의 의미를 ‘지식의 저주’를 피하여 비전문가들에게 전달해야 한다.
