파이썬 데이터 분석 실무 테크닉 100 상세페이지
출간 정보
- 2022.07.14 전자책 출간
- 2020.07.30 종이책 출간
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파일 정보
- 292 쪽
- 22.5MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791158393526
ECN
-
파이썬 데이터 분석 실무 테크닉 100
작품 정보
《파이썬 데이터 분석 실무 테크닉 100》은 실제 비즈니스 현장에서 마주칠 수 있는 100개의 예제를 풀면서 현장 분위기를 몸에 익히고 현장에 맞게 기술을 응용하는 힘을 기를 수 있게 설계한 문제집입니다.
이 책에 실린 100개의 테크닉을 익힌다고 해서 바로 현장에 적용할 수 있는 것은 아니지만, 현장 감각을 몸에 익힘으로써 비즈니스 현장에 자연스럽게 투입되기 위한 힘을 기를 수 있습니다. 인터넷이나 입문서로 데이터 분석과 머신러닝을 배우고 나서 ‘붓꽃 분류보다 도움이 되는 데이터 분석을 하고 싶다’, ‘비즈니스 현장에서 이런 기술이 어떻게 응용되는지 알고 싶다’라고 생각하는 사람에게는 이 책이 분명 도움이 될 것입니다.
이 책은 4부로 기초부터 실전까지 폭넓게 구성되어 있습니다.
◎ 1부(기초 편)에서는 비즈니스 현장의 데이터를 분석하기 위해 필요한 데이터 가공 방법을 배웁니다. 비교적 ‘깨끗한’ 인터넷 상품 주문 데이터와 읽어 들이기조차 어려운 ‘지저분한’ 데이터가 많은 대리점 데이터를 예제로 데이터 가공을 실습합니다.
◎ 2부(실전 편1)에서는 머신러닝 기술을 활용해서 고객 분석을 위해 필요한 노하우를 배우고 실제 데이터를 사용해 문제를 발견하고 해결합니다.
◎ 3부(실전 편2)에서는 최적화 기술을 적용하는 노하우를 배우고 경영 상황 개선을 실습해 봅니다.
◎ 4부(발전 편)에서는 AI라고 부르는 이미지 인식 기술과 자연어 처리 기술을 사용해 데이터화되지 않은 정보를 이용해 고객의 잠재적인 수요 파악과 같이 비즈니스 현장에서 활용할 수 있는 노하우를 배우고 실습합니다.
이 책에 실린 100개의 테크닉을 익힌다고 해서 바로 현장에 적용할 수 있는 것은 아니지만, 현장 감각을 몸에 익힘으로써 비즈니스 현장에 자연스럽게 투입되기 위한 힘을 기를 수 있습니다. 인터넷이나 입문서로 데이터 분석과 머신러닝을 배우고 나서 ‘붓꽃 분류보다 도움이 되는 데이터 분석을 하고 싶다’, ‘비즈니스 현장에서 이런 기술이 어떻게 응용되는지 알고 싶다’라고 생각하는 사람에게는 이 책이 분명 도움이 될 것입니다.
이 책은 4부로 기초부터 실전까지 폭넓게 구성되어 있습니다.
◎ 1부(기초 편)에서는 비즈니스 현장의 데이터를 분석하기 위해 필요한 데이터 가공 방법을 배웁니다. 비교적 ‘깨끗한’ 인터넷 상품 주문 데이터와 읽어 들이기조차 어려운 ‘지저분한’ 데이터가 많은 대리점 데이터를 예제로 데이터 가공을 실습합니다.
◎ 2부(실전 편1)에서는 머신러닝 기술을 활용해서 고객 분석을 위해 필요한 노하우를 배우고 실제 데이터를 사용해 문제를 발견하고 해결합니다.
◎ 3부(실전 편2)에서는 최적화 기술을 적용하는 노하우를 배우고 경영 상황 개선을 실습해 봅니다.
◎ 4부(발전 편)에서는 AI라고 부르는 이미지 인식 기술과 자연어 처리 기술을 사용해 데이터화되지 않은 정보를 이용해 고객의 잠재적인 수요 파악과 같이 비즈니스 현장에서 활용할 수 있는 노하우를 배우고 실습합니다.
작가 소개
시모야마 테루마사 (下山 輝昌)
일본전기주식회사(NEC)의 중앙연구소에서 하드웨어 연구 개발 후 독립, 머신러닝을 활용한 데이터 분석, 대시보드 디자인 등 데이터 분석 컨설턴트로 폭넓게 활동했다. 최첨단 기술을 효과적으로 활용해서 회사를 개혁하는 것을 목표로 2017년에 합동회사 아이큐베타(IQBETA LLC.) 공동 창업. 인공지능, Internet of Things(IoT), 정보 디자인의 새로운 방향성과 가능성을 연구하면서 비즈니스화를 진행하고 있다. 공저로는 《Tableau 데이터 분석: 실전에서 활용까지》가 있다.
마쯔다 유마 (松田 雄馬)
박사(공학). 교토대학대학원에서 신경망 기초연구 후 일본전기회사（NEC） 중앙연구소에 입사. 확률론을 이용한 무선통신 신호처리 최적화 연구, 차세대 두뇌형 컴퓨터 프로젝트, 이미지 인식을 중심으로 한 항공우주 방위사업을 포함한 여러 분야의 사업화 담당. 2015년 동북대학교대학원에서 박사 취득, 2017년 합동회사 아이큐베타(IQBETA LLC.) 공동 창업. 저서로 《인공지능 철학》 《인공지능은 왜 의자에 못 앉는가》가 있다.
미키 타카유키 (三木 孝行)
은행, 철도 계열의 업무기간시스템 개발을 요건 정의부터 설계, 개발, 릴리스까지 폭넓게 경험하였다. 업무기반시스템에서는 꼭 필요한 데이터베이스 사용을 위해, 특별히 RDB/SQL에 대한 지식을 습득하고 있다. 이 경험을 살려서 데이터 분석과 데이터 가공을 포함한 시스템 개발 전반의 컨설턴트로 폭넓게 담당하고 있다. 2017년에 합동회사 아이큐베타(IQBETA LLC.)를 공동 창업하였다.
일본전기주식회사(NEC)의 중앙연구소에서 하드웨어 연구 개발 후 독립, 머신러닝을 활용한 데이터 분석, 대시보드 디자인 등 데이터 분석 컨설턴트로 폭넓게 활동했다. 최첨단 기술을 효과적으로 활용해서 회사를 개혁하는 것을 목표로 2017년에 합동회사 아이큐베타(IQBETA LLC.) 공동 창업. 인공지능, Internet of Things(IoT), 정보 디자인의 새로운 방향성과 가능성을 연구하면서 비즈니스화를 진행하고 있다. 공저로는 《Tableau 데이터 분석: 실전에서 활용까지》가 있다.
마쯔다 유마 (松田 雄馬)
박사(공학). 교토대학대학원에서 신경망 기초연구 후 일본전기회사（NEC） 중앙연구소에 입사. 확률론을 이용한 무선통신 신호처리 최적화 연구, 차세대 두뇌형 컴퓨터 프로젝트, 이미지 인식을 중심으로 한 항공우주 방위사업을 포함한 여러 분야의 사업화 담당. 2015년 동북대학교대학원에서 박사 취득, 2017년 합동회사 아이큐베타(IQBETA LLC.) 공동 창업. 저서로 《인공지능 철학》 《인공지능은 왜 의자에 못 앉는가》가 있다.
미키 타카유키 (三木 孝行)
은행, 철도 계열의 업무기간시스템 개발을 요건 정의부터 설계, 개발, 릴리스까지 폭넓게 경험하였다. 업무기반시스템에서는 꼭 필요한 데이터베이스 사용을 위해, 특별히 RDB/SQL에 대한 지식을 습득하고 있다. 이 경험을 살려서 데이터 분석과 데이터 가공을 포함한 시스템 개발 전반의 컨설턴트로 폭넓게 담당하고 있다. 2017년에 합동회사 아이큐베타(IQBETA LLC.)를 공동 창업하였다.
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- 모던 소프트웨어 엔지니어링 (데이비드 팔리, 박재호)
- 개발자를 위한 필수 수학 (토머스 닐드, 박해선)
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