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          그림으로 배우는 데이터 과학
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          출판사 영진닷컴
          저자 히사노 료헤이, 키와키 타이치 저/김성훈 역
          ISBN 9788931460254
          출간일 2019년 05월 10일
          쪽수 240쪽
          제조사 영진닷컴
          원산지 대한민국
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          상품설명 상품후기 (0) 상품문의 (0) 교환/반품/배송정보


          한 눈에 살펴보는 데이터 과학의 세계
          데이터 과학과 관련된 영역은 매우 광범위하고, 여기에 사용되는 기술과 능력 또한 단순하지 않습니다.

          이 책은 데이터 과학을 이해하는 데 필요한 IT 기술과 지식을 그림과 함께 한 눈에 살펴 볼 수 있도록 정리했습니다.

          통계학, 데이터 분석, 머신러닝은 물론, 일반 데이터 과학 서적에서는 보통 생략되는 전제 지식인 하드웨어, 소프트웨어, 알고리즘, 프로그래밍 언어 등 컴퓨터 과학의 기반이 되는 기초 기술들도 다루고 있습니다.

          쉽고 친절한 설명과 그림을 통해 데이터 과학의 바탕이 되는 여러 가지 기술들을 한 눈에 파악할 수 있는 것이 특징입니다.


          * 저자 소개
          히사노 료헤이
          도쿄대학 대학원 정보이공학계 연구과 소셜 ICT 연구센터 특임조교, 캐논 글로벌 전략 연구소 연구원. 1984년생.

          게이오의숙대학 경제학부 졸업 후 히토쓰바시대학 대학원 경제학 연구과 석사과정, 스위스연방 공과대학 취리히교 박사과정 수료. 국립정보학연구소의 특임연구원 등을 거쳤다.


          키와키 타이치
          도쿄대학 대학원 정보이공학계 연구과 수리정보학전공 특임조교.

          1986년생. 도쿄대학 대학원 공학계 연구과 박사과정 수료 후 주식회사 유니크에 근무했다.


          * 역자 소개
          김성훈

          주로 IT 관련 서적을 번역하는 번역가로, 주요 번역서로는 <C가 보이는 그림책>, <프로그래밍이 보이는 그림책>, <게임프로그래밍의 정석>, <웹을 지탱하는 기술>,

          <Objective-C 프로그래밍>, <안드로이드 개발 레벨업 교과서>, <실무에서 바로 통하는 자바>, <C 이보다 쉬울 순 없다>,

          <iOS 디버그 & 최적화 기법>, <UML 모델링의 본질>, <프로가 가르쳐주는 시퀀스 제어>, <만화로 쉽게 배우는 선형대수> 등이 있다.








          Part 1. 데이터 과학의 기본
          01. 데이터 과학이란


          Part 2. 데이터 과학의 기초 기술
          02. 계산기의 구조
          03. 프로그래밍 기초 (1)
          04. 프로그래밍 기초 (2)
          05. 알고리즘 (1)
          06. 알고리즘 (2)
          07. 데이터베이스
          08. 최적화 방법


          Part 3. 통계학·머신러닝의 기초
          09. 기계학습 기초
          10. 과적합과 모델 선택
          11. 회귀 문제와 주택가격
          12. 앙상블 학습과 주택가격
          13. 분류 문제
          14. 비지도 학습


          Part 4. 코퍼스와 네트워크 분석
          15. 토픽 모델
          16. 네트워크 분석


          Part 5. 딥러닝
          17. 신경망 기초
          18. 딥러닝
          19. 딥러닝에 의한 순차 데이터 분석
          20. 딥러닝에 의한 이미지 분석



          Part 1. 데이터 과학의 기본
          거대한 IT 기술의 소용돌이 속에서 데이터 과학은 나날이 성장하는 분야입니다.

          1부에서는 데이터 과학과 빅데이터에 관해 설명합니다.

          다음으로 인공지능과 데이터 과학의 관계성을 설명하고, 데이터 과학자의 역할을 기술합니다.


          Part 2. 데이터 과학의 기초 기술
          인공지능이든 데이터 과학이든 하드웨어와 프로그래밍,

          이터베이스 등의 소프트웨어 그리고 알고리즘의 진화가 오늘날의 붐을 낳은 하나의 커다란 계기였습니다.

          2부에서는 데이터 과학을 지탱하는 이런 기초 기술들에 관한 내용을 다룹니다.


          Part 3. 통계학·머신러닝의 기초
          3부에서는 데이터의 특징을 통계 모델화하는 다양한 방법을 소개합니다.

          특히 ‘컴퓨팅 기술을 활용한 통계학’이라고 불리는 머신러닝의 기본을 살펴봄으로써, 통계 모델을 작성할 때의 방법을 배울 수 있습니다.


          Part 4. 코퍼스와 네트워크 분석
          데이터 검색 기술에서 사용되는 코퍼스(대량의 말뭉치) 분석과 사회과학에서도 인기가 많은 네트워크 데이터 분석에 대해 살펴봅니다.


          Part 5. 딥러닝
          딥러닝은 언어나 이미지 데이터 분야에서의 압도적인 성능에 힘입어 최근 각광받고 있는 분야입니다.

          딥러닝의 근본이 된 신경망 융성의 역사를 설명하고, 딥러닝의 배경에 어떤 기술이 있는지 알아봅니다.







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