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헬로 데이터 과학 상세페이지

컴퓨터/IT IT 비즈니스 ,   컴퓨터/IT 개발/프로그래밍

헬로 데이터 과학

삶과 업무를 바꾸는 생활 데이터 활용법

구매종이책 정가18,000
전자책 정가12,600(30%)
판매가12,600
헬로 데이터 과학

책 소개

<헬로 데이터 과학>

우리 모두를 위한 데이터 과학을 꿈꾸며
이 책은 ‘우리 모두를 위한 데이터 과학’을 이야기한다. 필자가 전달하고자 하는 주된 메시지는 우리 주변에 이미 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 다양한 수단이 존재하며, 데이터를 활용하여 삶과 업무를 개선하는 일은 결코 복잡하지 않다는 것이다. 이 책은 초보적인 수준의 통계와 컴퓨터 지식을 갖춘 보통 사람이 데이터 과학을 시작할 수 있는 방법을 제시하고, 이런 방법을 개인의 삶과 업무에 활용하는 다양한 사례를 소개한다.
비전문가도 책을 읽고 나서 활용할 수 있도록 엑셀을 사용한다. 따라서 이 책을 읽고 나면 개인 데이터, 생활 데이터 같은 스몰 데이터에 데이터 과학을 접목하여 분명 여러분도 자신의 문제를 해결할 수 있을 것이다.

생활 데이터를 데이터 과학으로 풀어내어 삶을 한 단계 업그레이드하라!
MS 본사 데이터 과학자이면서 10년을 넘게 생활 데이터로 자신과 생활의 문제와 궁금증을 풀어온 저자는 거창한 과제가 아니라 다이어트하기, 건강해지기, 매출 늘리기 같은 생활 속에서 늘 존재하는 고민에 대한 데이터 과학적인 문제 해결 방법을 제시한다.
물론 전문적인 지식을 얻고자 하는 독자를 위해 빌 제임스 등이 창안한 야구 지표와 통계, 2008년과 2012년 미국 대선의 주별 결과를 정확하게 예측한 네이트 실버의 ‘항공 사고’ 관련 데이터 분석 사례, 넷플릭스 프라이즈의 1백만 달러의 상금을 건 문제 정의 사례 등도 다룬다.

이 책의 대표적인 <사례>는 다음과 같다.
스몰데이터로 해보는 기계학습
넷플릭스 프라이즈 문제 정의
FiveThirtyEight
건강 및 식생활 지표화
정성적인 현상(행복) 지표화
(가상사례) 식당 운영을 위한 데이터 과학
이 책에서 다루는 <실습>은 다음과 같다.
엑셀로 하는 데이터 과학 맛보기
R로 하는 데이터 과학 맛보기
엑셀로 해보는 탐색적 데이터 분석
엑셀로 해보는 통계적 추론



저자 소개

미국 메사추세츠 주립대에서 컴퓨터 사이언스(정보 검색) 전공으로 박사학위를 받고 현재 미국 마이크로소프트 본사의 빙(Bing) 검색엔진 부문의 연구자로 일한다. 회사에서 검색 품질을 평가하는 일을 담당하며, 마이크로소프트 신입사원을 상대로 업무에서 활용할 수 있는 데이터 과학을 가르치기도 한다. 개인적으로 삶의 생산성과 행복도를 높일 수 있는 다양한 데이터 수집 및 분석 방법을 개발하여 사용하고 있고, 이런 활동을 〈Seattle Times〉에서 보도했다. 정보 검색, 기계학습, 측정 등을 주제로 한 개인 블로그 '헬로 데이터 과학'을 운영한다.

목차

1장 데이터 과학 입문

삶과 비즈니스를 바꾸는 데이터의 가능성
의학을 보완하는 개인 데이터의 힘 : 마크 드랭숄트
스타트업의 성장 신화를 뒷받침하는 데이터의 힘 : 에어비앤비
이들은 데이터를 어떻게 활용했나
데이터 과학과 테이블
데이터는 테이블이다
데이터 과학은 테이블 놀이다
데이터 과학에 대한 오해와 진실
스몰데이터로 시작하라
단순한 도구와 기술로 시작하라
데이터 과학을 시작하는 방법
데이터 마인드를 가져라
데이터 습관을 길러라
관련 지식과 기술을 익혀라
맺음말


2장 데이터 과학에 유용한 도구

데이터 과학을 위한 도구 선택하기
처리 용량 및 속도
지원 데이터형 및 프로그래밍 환경
데이터 분석 및 시각화 기능
문제 특성에 맞는 도구의 선택
문제 해결 단계에 맞는 도구 선택
엑셀로 시작하는 데이터 과학
코드가 아닌 데이터가 중심이다
올인원 솔루션이다
결과물을 쉽게 공유할 수 있다
언제부터 엑셀 대신 R을 사용해야 할까
워크시트에서 변수로
메뉴에서 함수로
분석에서 예측으로
<실습> 엑셀의 기초
데이터 불러오기
데이터 준비하기
데이터 분석 및 시각화하기
데이터 집계하기
<실습> R 맛보기
R 작업을 위한 환경 구축
R의 기본 기능
데이터 준비하기
데이터 분석하기
맺음말


3장 문제 정의와 데이터 수집 및 준비

데이터 문제 정의하기
데이터 문제 해결 단계
데이터 분석 단계
<사례> 직원 만족도 개선을 위한 데이터 분석
데이터 문제 정의하기
<사례> 넷플릭스 프라이즈 문제 정의
유의사항
데이터 수집하기
데이터 수집의 기본
수집 방법 결정하기
<심화학습> 측정 기술
어떤 대상도 측정할 수 있는가
어떤 대상도 측정할 수 있는 방법
수집 환경 결정하기
<심화학습> 실험 디자인
무작위 디자인
블록 디자인
수집할 데이터양 결정하기
데이터 품질 점검하기
유의사항
데이터 준비하기
데이터 선택, 추가, 집계하기
<실습> 엑셀을 이용한 데이터 준비
맺음말


4장 데이터 분석과 스토리텔링

현상 이해하기 : 탐색적 데이터 분석
탐색적 분석 단계
<사례> 엑셀로 해보는 탐색적 데이터 분석
개별 속성 분석하기
속성 간의 관계 분석하기
유의사항 : 관점은 갖되 편견은 금물이다
현상 일반화하기 : 통계적 추론
통계적 추론의 원리
통계적 추론의 유형
<실습> 엑셀로 해보는 통계적 추론
탐색적 데이터 분석
데이터 가공하기
통계적 추론
유의사항 : 데이터에서 도출하는 결론의 가치와 한계
현상 예측하기 : 기계학습
기계학습 유형
기계학습 개념
기계학습 절차
<사례> 스몰데이터로 해보는 기계학습
데이터 스토리텔링
데이터 스토리텔링 방법
효과적인 데이터 스토리텔링 원칙
<사례> FiveThirtyEight
서론
본론
결론
맺음말


5장 개인 데이터로 공부하는 데이터 과학

개인 데이터 활용으로 삶을 바꾸는 사람들
개인 데이터 활용의 유형과 목표
개인 데이터 활용 방법
<사례> 건강 및 식생활 지표화
문제 정의하기
건강 데이터화 및 개선하기
식사 및 운동량 측정하기
마치며
<사례> 정성적인 현상(행복) 지표화
행복 측정 프로젝트
행복을 측정하는 방법
행복 측정의 결과
마치며
개인 데이터 수집 및 분석 시작하기
문제 탐색하기
데이터 수집하기
분석 및 결과 실천하기
자신의 경험 공유하기
마치며
맺음말


6장 공개 데이터로 공부하는 데이터 과학

공공 데이터를 통한 탐색적 분석
문제 정의하기
데이터 수집하기
탐색적 데이터 분석
유의사항 : 데이터를 검정하고 목표에 집중하라
경연 데이터를 통한 실전 예측 모델링
경연 준비하기 : 나도 할 수 있을까
캐글 참가자들의 성공 비결
캐글 참여하기 : 타이타닉호 생존자 예측
비즈니스 성장을 위한 데이터 과학
<가상 사례> 식당 운영을 위한 데이터 과학
식당 창업에 도전한 김 사장의 고민
데이터 과학자인 조카의 조언
메뉴의 변화가 매출에 미치는 영향
고객의 만족도를 알아내는 방법은 무엇인가
고객의 만족도를 알아내기 : 고객 행동 분석
실험을 통한 신 메뉴 개발
데이터 활용의 숨은 장벽들
고객 유입의 단계별 데이터 활용
야구 통계를 통해 지표 개발 배우기
야구 통계의 흐름
야구 통계의 기초와 전통적인 지표들
현대적인 야구 통계가 가져온 혁신
마치며
맺음말


7장 입문을 넘어서 : 데이터 과학자의 길

데이터 과학자로 살아가기
검색엔진 분야에서의 데이터 과학
데이터 과학 프로젝트의 시작과 끝
데이터 과학자의 일상
데이터 과학자가 되는 길
나에게 어울리는 길인가
무엇을 목표로 해야 하나
어떻게 공부해야 하나
어떻게 취업을 준비할 것인가
데이터 과학의 미래
데이터 관련 기술적인 진보의 가속화
데이터 과학의 더욱 폭넓은 활용
데이터 과학자 수요 증가
맺음말


리뷰

구매자 별점

3.7

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