몬테카를로 시뮬레이션으로 배우는 확률통계 with 파이썬 상세페이지
출간 정보
- 2023.03.06 전자책, 종이책 동시 출간
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TTS(듣기) 미지원
파일 정보
- 561 쪽
- 22.2MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791165922122
ECN
-
몬테카를로 시뮬레이션으로 배우는 확률통계 with 파이썬
작품 정보
*몬테카를로 시뮬레이션을 기반으로 기초 확률 개념 이해부터 파이썬을 활용한 과정 기반 데이터 예측 실습까지 다룬 학습서*
이 책은 확률 통계 학습을 위한 기초 수학 개념부터 파이썬을 활용해 실제 배운 내용을 응용할 수
있도록 돕는다. 다양한 확률 분포의 기반이 되는 이론을 소개하고 파이썬 실습을 통해 해당 분포의
성질을 파악한다. 뿐 만 아니라, 확률 과정, 몬테카를로 시뮬레이션 이론을 파악하고 실습을 통해
해당 알고리즘의 작동 방식을 파악할 수 있다.
실습은 크게 두 파트로 나뉜다. 파이썬을 활용한 실습과 넘파이 라이브러리를 활용한 실습으로 나
뉘는데, 파이썬을 활용한 실습은 라이브러리에 의존하지 않고 스스로 확률 통계와 관련된 함수를
직접 만들어 사용한다. 반면 넘파이 라이브러리 실습은 라이브러리에 포함되어 있는 목적에 맞는
함수를 사용함으로써 편리하게 적재적소에 사용하는 방법을 배운다..
이 책의 특징
- 기초, 수학, 확률 분포, 확률 과정 등 확률 통계 필수 개념을 자세히 다룬다.
- 추상적인 확률 통계의 개념을 그림으로 알기 쉽게 설명한다.
- 복잡한 수학 수식과 프로그래밍 코드를 자세하게 설명한다.
이 책이 필요한 독자
- 확률 통계 이론의 원리를 이해하고 싶으신 분
- 확률 통계 개념을 현업에 적용하고 싶으신 분
- 머신러닝, 딥러닝 학습을 위한 확률 통계의 필요성을 느끼신 분
이 책은 확률 통계 학습을 위한 기초 수학 개념부터 파이썬을 활용해 실제 배운 내용을 응용할 수
있도록 돕는다. 다양한 확률 분포의 기반이 되는 이론을 소개하고 파이썬 실습을 통해 해당 분포의
성질을 파악한다. 뿐 만 아니라, 확률 과정, 몬테카를로 시뮬레이션 이론을 파악하고 실습을 통해
해당 알고리즘의 작동 방식을 파악할 수 있다.
실습은 크게 두 파트로 나뉜다. 파이썬을 활용한 실습과 넘파이 라이브러리를 활용한 실습으로 나
뉘는데, 파이썬을 활용한 실습은 라이브러리에 의존하지 않고 스스로 확률 통계와 관련된 함수를
직접 만들어 사용한다. 반면 넘파이 라이브러리 실습은 라이브러리에 포함되어 있는 목적에 맞는
함수를 사용함으로써 편리하게 적재적소에 사용하는 방법을 배운다..
이 책의 특징
- 기초, 수학, 확률 분포, 확률 과정 등 확률 통계 필수 개념을 자세히 다룬다.
- 추상적인 확률 통계의 개념을 그림으로 알기 쉽게 설명한다.
- 복잡한 수학 수식과 프로그래밍 코드를 자세하게 설명한다.
이 책이 필요한 독자
- 확률 통계 이론의 원리를 이해하고 싶으신 분
- 확률 통계 개념을 현업에 적용하고 싶으신 분
- 머신러닝, 딥러닝 학습을 위한 확률 통계의 필요성을 느끼신 분
작가
충북대학교에서 통계학을 전공하고 고려대학교에서 통계학 석사 학위를 받은 후 플로리다 주립 대학교 통계학 박사과정에 진학했습니다. 어렸을 때부터 게임을 좋아하여 게임 회사인 크래프톤의 데이터 분석실에서 근무하며 머신러닝을 활용한 이탈률 예측, 고객 분류 작업 등을 담당했습니다. 특히 배틀그라운드의 핵 관련 업무를 하면서 IT 보안 분야에 흥미를 느끼게 되었습니다. 이후 NHN 클라우드사업본부 IT 보안실에서 머신러닝을 활용한 매크로 자동 탐지 시스템을 개발하여 특허를 출원했습니다. 삼성전자, KB국민은행, LG에너지솔루션 등 여러 기업에서 IT 관련 강의를 했으며, 현재도 다양한 교육 활동을 진행하고 있습니다. 꾸준히 IT 도서도 집필하고 있으며 소프트웨어 개발도 합니다. 또한 지식을 공유하는 데 보람을 느껴 블로그, 카페, 유튜브를 운영하며 다른 사람과 활발히 소통하고 있습니다.
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- 몬테카를로 시뮬레이션으로 배우는 확률통계 with 파이썬 (장철원)
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