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이 책에 제공된 프로그램은 tf.keras로 작성되었기 때문에 Jupyter Notebook 또는 클라우드 기반의 Colab에서 실습할 수 있도록 최적화되어 있다. 독자 스스로 프로그램을 이해할 수 있도록 가능한 한 상세한 해설을 하였으며, 필요한 프로그램과 데이터는 자유아카데미 홈페이지 자료실에서 다운로드할 수 있도록 준비하였다. 제2판과 비교하여 이번 제3판의 특징은 딥러닝의 기본원리, 오차분석을 통한 과대적합 및 과소적합의 진단과 해결방안

『데이터 과학 입문』에서는 R과 Python을 동시에 제시함으로써 두 언어에 대한 비차별적 습득을 도모한다. 물론 한 가지를 선택하여 학습할 수도 있다. 이 책은 10개의 장으로 구성되어 있다. ‘빅’ 데이터 입문에서 시작하여, 수치형 데이터의 탐색, 변수변환, 범주형 데이터의 탐색, 통계적 추론, 회귀모형, 분류모형, 군집화 등의 기본 방법론을 8개의 장에 넣었다. 그리고 마지막 2개의 장에 기계학습(machine learning)의 맛보기라

‘SAS를 이용한 실험계획과 분산분석(2001)’이 출판된 후, 주위에 ‘R을 이용한 실험계획과 분산분석’ 집필에 대한 요청이 꾸준히 있었다. 그동안 오픈소스 기반의 R과 Python이 빅데이터와 AI의 발달과 함께 통계분석에 중요한 자리매김을 해 왔고 SDS도 클라우딩 기반의 사용이 대세를 이루고 있다. 그럼에도 불구하고, ‘R을 이용한 실험계획과 분산분석’의 집필을 시작하지 않은 것은 단순히 나의 게으름과 SAS에 대한 일종의 충성심(?)일

자연현상에 대한 호기심은 인류가 과학적 발전을 이룩하는 원동력이었다. 자연의 본성을 이해하지 못하는 시대에 자연현상은 경외의 대상이었고, 갑작스러운 천둥, 번개, 일식, 폭풍우, 가뭄, 지진은 신의 분노로 여겨졌다. 그러나 17세기 과학 혁명을 거치면서 인류는 과학적 사고를 바탕으로 자연현상을 바라보는 방법을 알게 되었다. 뉴턴이 지상의 운동과 천상의 운동을 똑같은 자연법칙으로 설명하는 데 성공함으로써 자연현상은 더 이상 신의 영역이 아니게 되

인류의 역사가 시작된 이후로 화장품 산업은 끊임없이 발전되어 왔다. 옛 선조들이 자연에서 얻은 천연 재료들을 활용하여 피부를 관리하던 다양한 노하우 등이 여러 고문서나 벽화 등을 통해 기록되어 있다. 또 산업화 이후 여성들의 경제 활동 참여가 활발하게 진행되면서 다양한 여성들의 필요(needs)를 만족하기 위해서 화장품은 끊임없이 진화되어 왔다. 특히, 현대 사회에 들어서면서 과학 기술의 발전과 함께 화장품도 질적으로 성장하였고 그 대상도 성별

1. 3D 인체 측정 개요 사람들은 ‘패션’이라는 말을 들으면 파리 패션위크에 선보여지는 화려한 쇼나 ‘영화배우 원빈도 소화할 수 없을 것 같은’ 난해한 옷들을 떠올리곤 한다. 물론 패션은 엄연히 예술의 한 분야이기에 그러한 이미지가 떠오를 수도 있지만, 한편으로 옷은 인간 생활에 필수적인 ‘의식주’의 첫 번째 요소이며, 의류학은 인간의 생활과 가장 밀접한 ‘생활과학’이다. ‘패션 테크놀로지’ 역시 많은 사람들이 ‘기술을 이용해서 신기한 옷을

나날이 발전해가는 현대사회 속에서 고분자는 우리가 모르는 사이에 생활 속 전반에 널리 퍼져 있습니다. 이 책은 공학도가 아닌 일반인들이 이러한 고분자를 이해하는 데 도움을 주기 위하여 집필되었습니다. 5개의 큰 주제와 60여 개의 작은 주제로 나누어 독자들이 부담 없이 읽을 수 있도록 준비하였습니다. 대부분의 고분자 입문서는 고분자화학을 중심으로 하는 화학적인 정보에 치우쳐 있어 일반인이 접근하기에는 쉽지 않습니다. 이 책에서는 이를 보완하여

이 교재는 고전적 분석 기법들을 다루는 한 학기용 교과목을 위해 제작되었습니다. 따라서 이 교재에 실려 있는 주제들의 내용과 난이도는, 학부과정의 학생들이 한 학기라는 짧은 시간 동안 큰 어려움 없이 습득할 수 있을 정도의 수준으로 조정되어 있다고 생각합니다. 학부 과정의 학생들이 이 교재에 실려 있는 주제들에 관련된 개념과 원리를 이해할 수 있다면, 향후 이 교재에 포함되지 않은 다양한 화학적 분석 기법들을 다루는 과정에서도 그리 큰 어려움은

2002년 출간된 「범주형 자료분석 개론: SAS의 응용 및 해석」 이래에 독자 여러분의 많은 관심과 충고 속에 교정과 보완 과정을 거쳐 이번에 「범주형 자료분석 개론: SAS와 R의 응용 및 해석」 제3판으로 새롭게 선보이게 되었다. 범주형 자료분석은 최근 다양한 학문 분야에서 널리 사용되는 학문으로서, 특히 사회과학, 행동과학, 생의학, 공중보건, 경영학, 교육학, 생물학 등의 여러 응용 분야에서 범주반응 모형을 통한 분석에 매우 중요한 역

통계는 크게 모집단과 표본 두 가지에 대한 분석으로 설명할 수 있다. 모집단은 조사하고자 하는 집단 전체이다. 따라서 우리는 모집단의 특성을 분석하여 원하는 결과들을 얻어낼 수 있다. 다만 모집단이 너무 큰 경우에는 모집단에서 표본을 추출하여 조사하는 방법도 있다. 이러한 표본추출은 현대 통계학에서 매우 중요시되는 부분이다. 통계가 추구하는 것은 과학적 객관적 정보의 분석이다. 이를 위해서는 표본이 모집단을 대표할 수 있도록 선정되어야 하고,

국내외를 선도하는 기업들은 대부분 데이터 기반의 사업으로 성장하고 있으며 적절한 데이터의 수집과 활용은 기업의 발전뿐만 아니라 국가의 발전에도 큰 영향을 미치고 있다. 국가의 미래에 대한 의사결정을 위해서 많은 통계가 사용되는데 주로 국가승인통계들이 이러한 역할을 하고 있으며, 2021년 11월 7일 기준으로 1,260종의 통계 중에서 조사통계가 555종으로 전체의 44%를 차지하고 있다. 또한, 대부분의 조사통계는 표본을 대상으로 얻은 통계이