개정판 | 데이터 분석가가 반드시 알아야 할 모든 것 상세페이지
출간 정보
- 2024.09.30 전자책 출간
- 2024.08.30 종이책 출간
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파일 정보
- 640 쪽
- 38.9MB
지원 환경
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- PAPER
ISBN
9791158395551
ECN
-
개정판 | 데이터 분석가가 반드시 알아야 할 모든 것
작품 정보
데이터 분석과 머신러닝의 각 업무 단계를 깊이 있게 이해하자!
이 책은 실무적인 관점에서 데이터 분석의 기초 체력이라 할 수 있는 통계학부터 머신러닝 기법까지 다룹니다. 비즈니스 문제 정의 단계부터 시작해서 탐색적 데이터 분석(EDA), 데이터 전처리와 파생변수 생성, 머신러닝 모델링 및 성능평가, 그리고 스토리텔링까지, 데이터 분석가라면 반드시 알아야 하는 모든 내용을 담고 있습니다.
실무자가 회사에서 바로 활용할 수 있도록 불필요한 수식과 이론을 최소화하고 핵심 개념을 쉽게 이해할 수 있게 구성했습니다. 데이터 분석 및 머신러닝의 전체 과정을 미니 프로젝트 기반으로 실습하면서 데이터를 올바르게 이해하고 의미 있는 비즈니스 인사이트를 얻는 방법을 배울 수 있습니다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
- 데이터 분석에 필수적인 통계학의 기본 개념
- 데이터 편향과 인지적 편향
- 비즈니스 문제를 정의하고 데이터 분석의 목적을 도출하는 방법
- 데이터 분석 환경 구성
- 데이터 탐색과 시각화
- 데이터 전처리와 파생변수 생성
- 주요 머신러닝 알고리즘과 모델 성능 평가 기법
- A/B 테스트와 MAB
이 책은 실무적인 관점에서 데이터 분석의 기초 체력이라 할 수 있는 통계학부터 머신러닝 기법까지 다룹니다. 비즈니스 문제 정의 단계부터 시작해서 탐색적 데이터 분석(EDA), 데이터 전처리와 파생변수 생성, 머신러닝 모델링 및 성능평가, 그리고 스토리텔링까지, 데이터 분석가라면 반드시 알아야 하는 모든 내용을 담고 있습니다.
실무자가 회사에서 바로 활용할 수 있도록 불필요한 수식과 이론을 최소화하고 핵심 개념을 쉽게 이해할 수 있게 구성했습니다. 데이터 분석 및 머신러닝의 전체 과정을 미니 프로젝트 기반으로 실습하면서 데이터를 올바르게 이해하고 의미 있는 비즈니스 인사이트를 얻는 방법을 배울 수 있습니다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
- 데이터 분석에 필수적인 통계학의 기본 개념
- 데이터 편향과 인지적 편향
- 비즈니스 문제를 정의하고 데이터 분석의 목적을 도출하는 방법
- 데이터 분석 환경 구성
- 데이터 탐색과 시각화
- 데이터 전처리와 파생변수 생성
- 주요 머신러닝 알고리즘과 모델 성능 평가 기법
- A/B 테스트와 MAB
작가 소개
황세웅
선문대학교 SW융합대학 AI소프트웨어학과 교수로 머신러닝, 인공지능, 파이썬 프로그래밍을 가르치며, 여러 기업의 기술 자문을 맡고 있다. 연세대학교에서 센서 데이터를 활용한 실시간 대중교통체계(Real-time Public Transportation Systems) 연구로 박사학위를 받았으며, 약 8년간 코오롱, 롯데 그룹 등에서 데이터 분석가 및 데이터 사이언티스트로서 다양한 비즈니스 도메인의 데이터를 분석하고 추천 시스템, 수요 예측 알고리즘 등의 모델을 구축 및 운영했다.
이메일: indimoa@gmail.com
깃허브: https://github.com/c-karl
선문대학교 SW융합대학 AI소프트웨어학과 교수로 머신러닝, 인공지능, 파이썬 프로그래밍을 가르치며, 여러 기업의 기술 자문을 맡고 있다. 연세대학교에서 센서 데이터를 활용한 실시간 대중교통체계(Real-time Public Transportation Systems) 연구로 박사학위를 받았으며, 약 8년간 코오롱, 롯데 그룹 등에서 데이터 분석가 및 데이터 사이언티스트로서 다양한 비즈니스 도메인의 데이터를 분석하고 추천 시스템, 수요 예측 알고리즘 등의 모델을 구축 및 운영했다.
이메일: indimoa@gmail.com
깃허브: https://github.com/c-karl
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