브라이틱스와 함께하는 데이터 분석

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책 정보

· 제목 : 브라이틱스와 함께하는 데이터 분석
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 컴퓨터 공학 > 자료구조/알고리즘
· ISBN : 9791190154536
· 쪽수 : 640쪽
· 출판일 : 2020-07-09

책 소개

브라이틱스를 효과적으로 사용하기 위한 지침서. 브라이틱스의 개발과 활용에 직접 참여한 경험 많은 IT, 데이터 분석 전문가들이 저자로 참여하여 체계적이고 알기 쉽게 책을 구성하였다.

추천사
베타리더 후기
저자의 말
책의 개요
실습 파일 이용

1. 데이터 분석 시작하기

1. 데이터 사이언스 트렌드
각광받는 직업, 데이터 사이언티스트
데이터 사이언스 급성장 배경
데이터 사이언티스트의 필요역량
데이터 사이언스의 활용분야
2. 브라이틱스로 데이터 분석 시작하기
브라이틱스 소개
브라이틱스 스튜디오 설치
프로젝트, 모델 만들기와 워크플로우 살펴보기
워크플로우 내부 들여다보기
데이터 업로드하기
함수 결과의 시각화 및 라벨 변경하기
3. 데이터 분석 기본
분석 프로세스
통계 및 데이터 분석 기본용어

2. 데이터 전처리

1. 데이터 정제
결측값 기본
결측값 종류
결측값 대체
이상값 기본
이상값 탐지
이상값 처리 기법
실습. 데이터 정제
데이터 정제 Quiz

2. 데이터 변환
척도 변환
범주형 변수 변환
기타 데이터 변환 기법
시계열 데이터 변환
실습. 데이터 변환
데이터 변환 Quiz
3. 파생변수의 생성
쿼리 활용을 통한 데이터 추출
실습. 파생변수의 생성
수학/문자열/날짜함수의 활용
실습. 수학함수, 문자열함수, 날짜함수의 활용
집계 함수의 활용
실습. 집계 함수의 활용
윈도우 함수의 활용
실습. 윈도우 함수의 활용
4. 행과 열의 핸들링과 정렬
행과 열의 핸들링과 정렬
정렬
5. 데이터 결합 및 형태 변환
데이터 결합
실습. 데이터 결합
행결합과 열결합
실습. 행결합
실습. 열결합
데이터 형태 변환
실습. 데이터 형태 변환
6. 표본 추출
표본 설계 및 추출
표본 추출 기법 응용
실습. 표본 추출
표본 추출 Quiz

3. 통계분석

1. 확률 변수와 확률 분포
확률 변수
확률 분포
중심극한정리의 개요
분포의 확인방법
확률 변수와 확률 분포 Quiz
2. 탐색적 데이터 분석
탐색적 데이터 분석 기본
숫자 기반 탐색적 데이터 분석
그림 기반 탐색적 데이터 분석
탐색적 데이터 분석 Quiz
3. 추정과 검정
기초개념
점추정
구간추정
가설검정
단일표본 t-검정
실습. 단일표본 t-검정
짝지어진 t-검정
실습. 짝지어진 t-검정
독립표본 t-검정
실습. 독립표본 t-검정
카이제곱 검정
실습. 카이제곱 검정
추정과 검정 Quiz
4. 분산분석
일원배치 분산분석
이원배치 분산분석
실습. 분산분석
분산분석 Quiz
5. 상관분석
상관계수
산점도
상관계수의 오용 사례
실습. 피어슨 상관분석
실습. 켄달 상관분석
상관분석 Quiz
6. 시계열분석
시계열분석 기본
탐색적 시계열분석
실습. EWMA와 Time Series Decomposition
확률적 시계열분석
자기회귀이동평균과정
자기회귀누적이동평균과정
시계열 거리 유사도 측정
실습. ARIMA와 Holt-Winters
시계열분석 Quiz

4. 머신러닝

1. 머신러닝 기초
머신러닝의 대두
머신러닝 방법론
2. 모형 평가
모형 평가의 필요성
회귀 모형의 평가
분류 모형의 평가
3. 군집화
군집화의 기본 개념
계층적 군집화
실습. 계층적 군집화
분할 군집화
실습. 분할 군집화
가우시안 혼합 모형
실습. 가우시안 혼합 모형
군집화 Quiz
4. 차원축소
주성분분석
특성값분해
실습. 차원축소
차원축소 Quiz
5. 회귀
선형회귀
실습. 단순선형회귀
벌점화회귀
실습. 다중선형회귀와 벌점화회귀
회귀 Quiz
6. 분류
로지스틱 회귀
실습. 로지스틱 회귀
나이브 베이즈
실습. 나이브 베이즈
분류 Quiz
7. 회귀 및 분류
KNN
실습. KNN
SVM
실습. SVM
의사결정나무
실습. 의사결정나무
랜덤포레스트
실습. 랜덤포레스트
부스팅
실습. 부스팅
회귀 및 분류 Quiz
8. 추천
연관성 분석
실습. 연관성 분석
협업 필터링
실습. 협업 필터링
실습. 행렬 분해법
추천 Quiz

5. 추가 주제
1. 텍스트 분석
텍스트 분석 기본
N-gram
TF-IDF
LDA
실습. 기본 텍스트 분석
실습. TF-IDF
실습. LDA
텍스트 분석 Quiz
2. 파이썬 스크립트
브라이틱스에서의 파이썬 스크립트 활용
실습. 파이썬 스크립트
3. 딥러닝
딥러닝 기본
컨볼루션 신경망
순환 신경망
생성 모델
실습. 브라이틱스 DL 둘러보기
실습. 기본제공함수 기반 이미지 분석
실습. UDF를 이용한 브라이틱스 DL
실습. Keras 코딩을 이용한 딥러닝
딥러닝 Quiz

저자소개

고락윤 (지은이) 정보 더보기

소프트웨어 엔지니어로 시작해 데이터 분석 모델링 업무를 거쳐 현재는 구글에서 모바일 앱 관련 컨설턴트로 근무 중이다. 서울대학교 경영학과를 졸업했으며, 캐글 메달을 다수 보유하고 있다. 『누구나 쉽게 스칼라+플레이』(한빛미디어, 2016)를 집필했고, 『브라이틱스와 함께하는 데이터 분석』(하우, 2020)을 공저했다.

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박현경 (지은이) 정보 더보기

데이터 분석을 사랑하는 Data Scientist로, 삼성 SDS AI Analytics팀에서 근무하고 있다. 서울대학교 통계학과 석사 졸업 후, SAS Korea에서 데이터 분석 강의를 수행하였다. 금융, 유통 CRM 프로젝트에 참여하였고, SK플래닛에서 고객 분석, BI, 타게팅, 추천 관련 분석을 하였다. 삼성 SDS에서 경영, HR 관련 데이터 분석과 Brightics Tutorial 개발, 사내 강의와 KAIST MBA의 데이터 분석 강의를 수행하였다. 서적 『일 좀 하는 언니들 이야기』에서 빅데이터 분석가로 소개되었다.

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이지현 (지은이) 정보 더보기

삼성 SDS AI Analytics팀에서 근무하고 있으며, 삼성전자, 삼성물산 등에서 분석 시스템 구축과 보안, 물류, IoT 사업 등에서 분석 프로젝트를 수행하였고, Brightics Tutorial을 개발하였다. 이화여자대학교 경제학과를 졸업했고 동 대학원 통계학과 석사 과정을 졸업했다. 현재에도 사내외 강의를 병행하며 다양한 주제의 데이터 분석 업무에 참여하고 있다.

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서범준 (지은이) 정보 더보기

모두가 행복해지는 방법을 고민하는 Data Scientist로, 현재 삼성 SDS AI Analytics팀에서 분석 업무를 수행하고 있다. 고려대학교(現 서울대학교) Data Science & AI Lab에서 머신러닝 전공으로 박사 수료 후, 기업에서 보안, 마케팅, 인사 등 다양한 데이터 분석을 통한 사업화를 수행하였다. 서울대학교, KAIST, 성균관대학교 등에서 분석 강의 및 멘토링을 진행하였다.

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이영선 (지은이) 정보 더보기

삼성 SDS AI Analytics팀에서 경영, 수요 예측 등과 관련된 데이터 분석 프로젝트와 관련 연구를 수행하고 있다. 서울대학교에서 통계와 경제를 공부했고 동 대학원에서 베이즈 통계로 박사 학위를 받았다. 많은 사람들에게 통계란 학문의 매력을 전달하는 것에 관심이 많으며 조만간 그러한 목적의 책을 집필하는 것이 꿈이기도 하다.

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