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그림으로 배우는 데이터 과학

구야 료평

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자료유형단행본
서명/저자사항그림으로 배우는 데이터 과학= Data science / 히사노 료헤이, 키와키 타이치 지음 ; 김성훈 옮김
개인저자구야 료평= 久野 遼平, 1984-
목협 태일= 木脇 太一, 1986-
김성훈, 역
발행사항서울 : 영진닷컴, 2019
형태사항238 p. : 삽화, 표 ; 22 cm
원서명大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる
기타표제컴퓨터 구조부터 딥러닝까지 10시간 만에 배우는 데이터 과학
ISBN9788931460254
일반주기 본서는 "大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる. 2018."의 번역서임
언어한국어

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No. 등록번호 청구기호 소장처/자료실 도서상태 반납예정일 예약 서비스
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출판사 제공 책소개

출판사 제공 책소개 일부

한 눈에 살펴보는 데이터 과학의 세계
데이터 과학과 관련된 영역은 매우 광범위하고, 여기에 사용되는 기술과 능력 또한 단순하지 않습니다. 이 책은 데이터 과학을 이해하는 데 필요한 IT 기술과 지식을 그림과 함께 한 눈에 살펴 볼 수 있도록 정리했습니다. 통계학, 데이터 분석, 머신러닝은 물론, 일반 데이터 과학 서적에서는 보통 생략되는 전제 지식인 하드웨어, 소프트웨어, 알고리즘, 프로그래밍 언어 등 컴퓨터 과학의 기반이 되는 기초 기술들도 다루고 있습니다. 쉽고 친절한 설명과 그림을 통해 데이터 과학의 바탕이 되는 여러 가지 기술들을 한 눈에 파악할 수 있는 것이 특징입니다.

* 주요 내용
Part 1. 데이터 과학의 기본

거대한 IT 기술의 소용돌이 속에서 데이터 과학은 나날이 성장하는 분야입니다. 1부에서는 데이터 과학과 빅데이터에 관해 설명합니다. 다음으로 인공지능과 데이터 과학의 관계성을 설명하고, 데이터 과학자의 역할을 기술합니다.

Part 2. 데이터 과학의 기초 기술
인공지능이든 데이터 과학이든 하드웨어와 프로그래밍, 데이터베이스 등의 소프트웨어...

출판사 제공 책소개 전체

한 눈에 살펴보는 데이터 과학의 세계
데이터 과학과 관련된 영역은 매우 광범위하고, 여기에 사용되는 기술과 능력 또한 단순하지 않습니다. 이 책은 데이터 과학을 이해하는 데 필요한 IT 기술과 지식을 그림과 함께 한 눈에 살펴 볼 수 있도록 정리했습니다. 통계학, 데이터 분석, 머신러닝은 물론, 일반 데이터 과학 서적에서는 보통 생략되는 전제 지식인 하드웨어, 소프트웨어, 알고리즘, 프로그래밍 언어 등 컴퓨터 과학의 기반이 되는 기초 기술들도 다루고 있습니다. 쉽고 친절한 설명과 그림을 통해 데이터 과학의 바탕이 되는 여러 가지 기술들을 한 눈에 파악할 수 있는 것이 특징입니다.

* 주요 내용
Part 1. 데이터 과학의 기본

거대한 IT 기술의 소용돌이 속에서 데이터 과학은 나날이 성장하는 분야입니다. 1부에서는 데이터 과학과 빅데이터에 관해 설명합니다. 다음으로 인공지능과 데이터 과학의 관계성을 설명하고, 데이터 과학자의 역할을 기술합니다.

Part 2. 데이터 과학의 기초 기술
인공지능이든 데이터 과학이든 하드웨어와 프로그래밍, 데이터베이스 등의 소프트웨어 그리고 알고리즘의 진화가 오늘날의 붐을 낳은 하나의 커다란 계기였습니다. 2부에서는 데이터 과학을 지탱하는 이런 기초 기술들에 관한 내용을 다룹니다.

Part 3. 통계학·머신러닝의 기초
3부에서는 데이터의 특징을 통계 모델화하는 다양한 방법을 소개합니다. 특히 '컴퓨팅 기술을 활용한 통계학'이라고 불리는 머신러닝의 기본을 살펴봄으로써, 통계 모델을 작성할 때의 방법을 배울 수 있습니다.

Part 4. 코퍼스와 네트워크 분석
데이터 검색 기술에서 사용되는 코퍼스(대량의 말뭉치) 분석과 사회과학에서도 인기가 많은 네트워크 데이터 분석에 대해 살펴봅니다.

Part 5. 딥러닝
딥러닝은 언어나 이미지 데이터 분야에서의 압도적인 성능에 힘입어 최근 각광받고 있는 분야입니다. 딥러닝의 근본이 된 신경망 융성의 역사를 설명하고, 딥러닝의 배경에 어떤 기술이 있는지 알아봅니다.
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