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데이터과학 입문

Schutt, Rachel

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자료유형단행본
서명/저자사항데이터과학 입문/ 레이철 슈트, 캐시 오닐 지음; 윤영민 외 옮김
개인저자Schutt, Rachel, 1976-
O'Neil, Cathy
윤영민, 역
허선, 역
전희주= 全熙主, 역
김정일, 역
류자현, 역
발행사항서울: 한빛미디어, 2014
형태사항396 p.: 삽화, 표; 24 cm
원서명Doing data science
기타표제구글, MS, 이베이 데이터과학자에게 배우다
ISBN9788968481352
일반주기 색인수록
공역자: 허선, 전희주, 김정일, 류자현
본서는 "Doing data science. c2013."의 번역서임
일반주제명Big data
Data mining
Information science
Data structures (Computer science)
Database management
Cyberinfrastructure
언어한국어

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2 1266374 006.312 O 58d K 1관4층 일반도서 대출중 2019-11-29
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3 1247558 006.312 O 58d K 1관4층 일반도서 대출가능
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출판사 제공 책소개

출판사 제공 책소개 일부

이 책은 컬럼비아 대학교 대학원의 데이터과학 입문 16주 강의를 총 16개장으로 옮겨 놓은 데이터과학 입문서다. 구글, MS, 이베이 등 데이터과학자들이 참여하여 실제 사례를 분석하고 직접 사용하는 코드를 제시한다.

★ 데이터과학, 최고의 교과서
사람들은 데이터가 선거나 비즈니스 모형을 바꿀 수도 있다는 점을 알게 됐다. 이에 따라 데이터과학과 관련된 직업도 많이 생겨 났다. 하지만 데이터과학은 여러 학문이 섞여 있어 올바른 가이드 없이는 쉽게 진입할 수 없다. 그렇다면 당신은 어떻게 시작할 것인가? 이 책은 컬럼비아대학교 대학원의 데이터과학 입문 수업을 바탕으로 데이터과학에 입문하려는 당신이 알아야 할 내용을 상세히 다루고 있다.
총 16개 장에 걸쳐 소개되는 강의들에서는 구글, MS, 이베이 등 데이터과학자들이 사례 분석과 직접 사용하는 코드를 제시하면서 새 알고리즘, 방법론, 모형을 공유한다. 선형대수, 확률, 통계에 익숙하고 프로그래밍 경험이 있다면 이 책은 최고의 데이터과학 입문서가 될 것이다.

★ 이 책의 구성
이 책은 수업과 같은 순서로 구성되어 있다.
● 1장 : 우리는 '데이터과학이...

출판사 제공 책소개 전체

이 책은 컬럼비아 대학교 대학원의 데이터과학 입문 16주 강의를 총 16개장으로 옮겨 놓은 데이터과학 입문서다. 구글, MS, 이베이 등 데이터과학자들이 참여하여 실제 사례를 분석하고 직접 사용하는 코드를 제시한다.

★ 데이터과학, 최고의 교과서
사람들은 데이터가 선거나 비즈니스 모형을 바꿀 수도 있다는 점을 알게 됐다. 이에 따라 데이터과학과 관련된 직업도 많이 생겨 났다. 하지만 데이터과학은 여러 학문이 섞여 있어 올바른 가이드 없이는 쉽게 진입할 수 없다. 그렇다면 당신은 어떻게 시작할 것인가? 이 책은 컬럼비아대학교 대학원의 데이터과학 입문 수업을 바탕으로 데이터과학에 입문하려는 당신이 알아야 할 내용을 상세히 다루고 있다.
총 16개 장에 걸쳐 소개되는 강의들에서는 구글, MS, 이베이 등 데이터과학자들이 사례 분석과 직접 사용하는 코드를 제시하면서 새 알고리즘, 방법론, 모형을 공유한다. 선형대수, 확률, 통계에 익숙하고 프로그래밍 경험이 있다면 이 책은 최고의 데이터과학 입문서가 될 것이다.

★ 이 책의 구성
이 책은 수업과 같은 순서로 구성되어 있다.
● 1장 : 우리는 '데이터과학이란 무엇인가?'라는 중심 질문에 관한 몇 개의 기초적인 자료로 시작하고, 조직화하는 원칙으로서의 데이터과학 과정을 소개한다.
● 2장, 3장 : 책 전체의 기초가 되는 통계적 모형화와 기계학습 알고리즘을 개괄적으로 살펴본다.
● 4장, 5장, 6장, 8장 : 다양한 맥락에 따라 특정한 모형과 알고리즘의 사례들을 검토한다.
● 7장 : 데이터에서 어떻게 의미를 도출하고, 모형에 포함될 특징을 어떻게 만드는지 알아본다.
● 9장, 10장 : 전통적으로 대학에서 가르치지 않는 데이터 시각화와 소셜네트워크라는 두 영역을 다룬다.
● 11장, 12장 : 예측에서 인과성으로 방향을 선회한다.
● 13장, 14장 : 데이터 준비와 공학에 관한 것이다.
● 15장 : 수업에 참여한 학생들에게 데이터과학을 학습한다는 것이 어떤 의미인지 들어본다.
● 16장 : 데이터과학의 미래에 대해 우리가 희망하는 점이 논의된다.

★ 이 책의 대상 독자
● 경험이 많은 데이터과학자들은 아마도 자신이 하고 있는 일을 새로운 각도에서 보고 이해하게 될 것이다.
● 통계학자들은 데이터과학과 통계학의 관계에 대한 인식을 얻을 수 있을 것이다. 아니면 '이것은 그냥 통계학이잖아'라는 입장을 계속 유지할 지도 모른다. 그 경우 우리는 그 주장이 명료하게 제시되는 모습을 보고 싶다.
● 데이터과학으로 전공 전환을 고려 중이거나 데이터과학 스킬을 향상시키고자 하는 계량분석가, 수학자, 물리학자, 혹은 다른 과학 분야의 박사들은 데이터과학이 무엇인지 혹은 무엇을 요구하는지에 대한 관점을 얻을 것이다.
● 학생들이나 데이터과학에 문외한인 독자들은 데이터과학에 깊숙이 던져지게 될 것이다. 만약 여러분이 모든 내용을 이해할 수 없다고 하더라도 걱정하지 말기 바란다. 그것은 배우는 과정의 일부일 뿐이다.

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