데이터 분석의 기초 - 데이터, 분석, 통계, 시각화, 머신러닝, R, 파이썬, SQL, 대시보드, 빅데이터, 예측모델, 클러스터링, 회귀분석, 데이터마이닝, 시계열분석, ETL, 데이터정제, 하둡, 스프레드시트, BI, 인사이트 상세페이지
출간 정보
- 2025.03.04 전자책 출간
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파일 정보
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- PAPER
ISBN
9791194738480
ECN
-
데이터 분석의 기초 - 데이터, 분석, 통계, 시각화, 머신러닝, R, 파이썬, SQL, 대시보드, 빅데이터, 예측모델, 클러스터링, 회귀분석, 데이터마이닝, 시계열분석, ETL, 데이터정제, 하둡, 스프레드시트, BI, 인사이트
작품 정보
《데이터 분석의 기초》는 현대 사회에서 필수적인 데이터 분석의 기초 개념과 실무 기술을 종합적으로 다룬 책입니다. 데이터가 폭발적으로 증가하는 시대에, 이를 효과적으로 분석하고 활용하는 능력은 개인과 조직의 경쟁력을 좌우합니다. 이 책은 데이터 분석의 기본 요소인 데이터, 분석, 통계, 시각화 등을 체계적으로 소개하며, 각 요소의 중요성과 실제 응용 사례를 통해 독자들이 쉽게 이해할 수 있도록 돕습니다.
책의 첫 부분에서는 데이터의 정의와 유형, 그리고 데이터 수집 방법에 대해 설명합니다. 이어서 통계의 기본 개념을 소개하며, 데이터 분석에 필수적인 기초 통계 지식과 이를 활용한 데이터 해석 방법을 다룹니다. 또한, R과 파이썬을 활용한 데이터 분석 기법에 대한 실습 예제를 통해 독자들이 실제 코드를 작성하고 실행해 볼 수 있도록 안내합니다.
데이터 시각화와 대시보드 작성에 대한 장에서는, 복잡한 데이터를 시각적으로 표현하여 인사이트를 쉽게 전달하는 방법을 배울 수 있습니다. 빅데이터와 머신러닝의 기초 개념도 설명하며, 예측 모델링, 클러스터링, 회귀 분석 등 다양한 분석 기법을 실제 사례와 함께 소개합니다.
또한, 데이터 정제와 ETL(추출, 변환, 적재) 과정, 데이터 마이닝, 시계열 분석 등 데이터 분석의 심화 주제에 대해서도 언급하여, 독자들이 더 깊이 있는 지식을 얻을 수 있도록 구성하였습니다. 마지막으로, 데이터 스토리텔링의 중요성과 이를 통해 어떻게 효과적으로 분석 결과를 전달할 수 있는지를 강조하며, 실무에서의 활용 가능성을 제시합니다.
《데이터 분석의 기초》는 데이터 분석에 대한 전반적인 이해를 돕고, 실무에 바로 적용할 수 있는 유용한 가이드를 제공합니다. 데이터 분석을 처음 접하는 독자부터 어느 정도 경험이 있는 이들까지 모두에게 유익한 이 책을 통해 데이터의 세계에 한 발 더 나아가 보세요.
책의 첫 부분에서는 데이터의 정의와 유형, 그리고 데이터 수집 방법에 대해 설명합니다. 이어서 통계의 기본 개념을 소개하며, 데이터 분석에 필수적인 기초 통계 지식과 이를 활용한 데이터 해석 방법을 다룹니다. 또한, R과 파이썬을 활용한 데이터 분석 기법에 대한 실습 예제를 통해 독자들이 실제 코드를 작성하고 실행해 볼 수 있도록 안내합니다.
데이터 시각화와 대시보드 작성에 대한 장에서는, 복잡한 데이터를 시각적으로 표현하여 인사이트를 쉽게 전달하는 방법을 배울 수 있습니다. 빅데이터와 머신러닝의 기초 개념도 설명하며, 예측 모델링, 클러스터링, 회귀 분석 등 다양한 분석 기법을 실제 사례와 함께 소개합니다.
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《데이터 분석의 기초》는 데이터 분석에 대한 전반적인 이해를 돕고, 실무에 바로 적용할 수 있는 유용한 가이드를 제공합니다. 데이터 분석을 처음 접하는 독자부터 어느 정도 경험이 있는 이들까지 모두에게 유익한 이 책을 통해 데이터의 세계에 한 발 더 나아가 보세요.
작가 소개
"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.
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