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2021년 세종도서 학술부문 선정도서 『Splunk를 활용한 시큐리티 모니터링』의 개정판! Splunk에서 정보보안 로그를 수집/분석하고 내부 침해 행위를 찾아내는 과정을 보여준다. 정보보안 사전 지식을 갖추고, Splunk 검색어를 작성할 수 있는 사용자를 대상으로 서술했지만, 초보자도 책의 내용을 쉽게 따라올 수 있게 작성했다. 특별히 Splunk를 활용해서 정보보안 전용 앱 구축, 정보보안 관련 로그 분석 등 많은 업무를 효율적으로 개선하

리액트 SPA 기반의 애플리케이션을 통해 프론트엔드 구현에서부터 백엔드 구현까지 풀스택 개발 과정을 자세히 살펴볼 수 있다. 개발 과정과 상용 환경에서 발생할 수 있는 문제를 해결하기 위한 적절한 팁을 제공한다. 상용 클라우드 환경에서 애플리케이션을 배포하고 설정하는 방법도 다룬다. 저자의 오랜 실무 경험과 노하우를 통해 플랫폼과 도구들을 경험하고 이해할 수 있으며, 더 나아가 자신의 아이디어를 구체화할 수 있는 방법을 찾을 수 있을 것이다.

데이터 과학자라면 피할 수 없는 데이터 클리닝 작업은 수집과 분석, 정제에 이르기까지 데이터 과학의 효율을 높이는 일반적인 절차다. 기존 책들이 주로 첫 장에서만 다루던 데이터 준비 과정에 대한 필수 내용을 구체화했고, 실제 데이터 과학에서 응용할 수 있는 기술을 전달한다. 데이터 클리닝 작업을 수행하기 위한 도구와 기술을 설명하고, 새로 습득한 기술을 테스트하고 개선해볼 수 있도록 각 장의 끝 부분에 자세한 실습이 수록돼 있다.

설명 가능한 인공지능 또는 해석 가능한 머신러닝 모델을 구축하는 다양한 방법론을 소개한다. 최근 이슈가 되고 있는 인공지능 모델의 윤리적 문제를 다루면서도 동시에 높은 성능과 견고성을 유지할 수 있는 비결을 소개한다. 먼저 해석 가능성이란 무엇인지 설명하고 머신러닝 모델의 윤리적 측면인 공정성, 책임성, 투명성이 필요한 이유 그리고 이를 달성할 방법을 설명한다. 그 다음 다양한 상황과 다양한 데이터 형태를 갖는 각 유스 케이스에서 머신러닝 해석

파이토치 라이트닝은 딥러닝 프레임워크인 파이토치의 유연성은 유지하면서 작동에 필요한 코드량을 줄여 모델과 연구에 집중할 수 있도록 돕는 프레임워크다. 파이토치 라이트닝을 활용한 모델 제작부터 훈련과 배포까지 실용적인 가이드를 제시하고자 한다. 또한 다양한 데이터(시계열, 이미지, 자연어 등)와 아키텍처(GAN, 지도 학습, 자기 지도 학습 등)를 다루기 때문에 딥러닝의 중요 개념을 익히는 데에도 도움이 된다. 책의 후반부에서는 모델 배포를 위한

파이썬을 활용해 금융의 여러 개념을 친절하게 설명하는 책이다. 파이썬을 활용한 금융 정보 분석이 무엇인지 설명하는 1장을 시작으로, 2장에서는 금융에서의 선형 성질이 가지는 의미를 파악하며 3장에서 비선형으로 확장한다. 4장은 옵션 가격을 책정하기 위한 여러 수치적 기법을 심도 있게 살펴보며 5장은 이자율에 관한 여러가지 모델링 기법을 설명한다. 6장은 금융의 가장 핵심이기도 한 시계열 데이터를 다루는 열 기법을 소개하며, 7장에서는 VIX(V

파이썬으로 그래프 데이터를 다루기 위한 패키지인 NetworkX는 손쉽게 그래프를 생성, 조작, 분석하기 위한 매우 유용한 도구이다. NetworkX로 그래프 데이터를 이해하기 위한 기본적인 방법과 더불어 node2vec, edge2vec과 같은 다양한 머신러닝 알고리듬을 이용해 그래프 데이터를 활용하는 방법을 실생활에 적용가능한 예시와 함께 소개한다.

최신 기술의 디바이스를 설계하기 위해 고성능 임베디드 시스템 개발 과정 및 FPGA를 이용한 펌웨어 개발을 설명한다. 세 파트에서 각각 임베디드 시스템과 FPGA 개념 소개, FPGA 기능, 고성능 회로 설계, 펌웨어 개발 및 테스트를 자세히 설명한다. 이 책으로 임베디드 개발자가 고성능 임베디드 디바이스 전체 개발 과정을 알 수 있다.

파이썬이 제공하는 다양한 객체지향 디자인 패턴을 활용해 강력한 파이썬 프로그램을 개발할 수 있도록 돕는다. 여러 디자인 대안을 소개하고 각 대안의 성능을 비교해보며 현재 해결하려는 문제에 적합한 디자인을 고르는 법을 알려준다. 스페셜 메서드를 통한 파이썬 내장 클래스 활용, 객체 지속성, 객체지향 테스트와 디버깅 같은 고급 파이썬 주제를 풍부하고 일관된 예제로 설명한다.

◈ 요약 ◈ 딥러닝에 관련된 거의 모든 최신 기술을 설명한다. 회귀부터 시작해 딥러닝의 기초를 설명하고, 컨볼루션 신경망, 순환 신경망, LTSM, 자연어 처리, 이미지 합성 등에 대한 최신 기술 동향을 소개한다. 특히 현재 활발히 연구 중인 AutoML 분야의 현황과 구글 클라우드를 이용한 AutoML 실습도 다루며, 확률적 텐서플로와 그래프 신경망에 대해서도 친절하게 안내한다. 풍부한 예제를 통해 케라스가 완전 통합된 텐서플로의 사용 방법을

◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈ ◆ 금융 이론을 파이썬 코드로 변환, 실습을 통한 실전 이해 ◆ 투자의 주요 속성인 위험과 수익률 ◆ 수익은 최대화하고 위험은 최소화하는 현대 포트폴리오 이론 ◆ 현대 포트폴리오 이론의 자산 배분 전략인 평균-분산 모델 ◆ 시장의 상황에 따라 매도/매수 타이밍을 결정하는 마켓타이밍 전략 ◆ 투자 위험의 대응 능력 키우기 위한 시장 모니터링과 주요 시장 지표 ◆ 수익률을 결정하는 팩터를 분석하는 투자 방식인 팩터 투