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처음 배우는 데이터 과학
- 글쓴이
- 필드 케이디 저
- 출판사
- 한빛미디어
- 출판일
- 2018년 2월 13일
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저자
필드 케이디
앨런 인공지능 연구소(Allen institute for artificial intelligence)에서 데이터 과학자로 종사 중입니다. 미국 스탠퍼드 대학교에서 수학과 물리학을 전공하고 워싱턴 대학교에서 응용수학 석사 학위를 받았습니다. 이후 카네기 멜런 대학교에서 컴퓨터공학으로 박사 과정을 밟다가 중퇴했습니다. 싱크빅 애널리틱스(Think Big Analytics)와 본인이 세운 홀리 애널리틱스(LLCHolly Analytics LLC)에서 다양한 분야에 빅데이터 컨설팅을 했습니다.
책 소개
분야IT 모바일
데이터 과학자가 알아야 하는 거의 모든 것
프로그래밍 경험은 많지만 통계나 데이터 분석을 잘 모르거나, 반대로 이론은 잘 알지만 실제로 데이터를 다루는 프로그래밍 경험이 없다면 데이터 과학을 어떻게 공부해야 할지 막막하기 마련입니다. 이 책은 데이터 과학자의 실무에 필요한 컴퓨터 공학 및 프로그래밍을 자세히 소개합니다. 또 널리 사용하는 머신러닝 알고리즘에 대한 직관적 설명, 수학적 배경, 실제 사례를 다룹니다. 데이터 과학에서 필수인 시각화 방법과 도구, 데이터를 해석하는 데 필요한 확률과 통계도 다룹니다. 마지막으로 데이터 과학 업무 결과를 정리하고 소통하는 노하우를 소개합니다. 이 책은 데이터 과학자가 알아야 하는 내용을 빠르고 체계적으로 전달하는 최고의 안내서입니다.
프로그래밍 경험은 많지만 통계나 데이터 분석을 잘 모르거나, 반대로 이론은 잘 알지만 실제로 데이터를 다루는 프로그래밍 경험이 없다면 데이터 과학을 어떻게 공부해야 할지 막막하기 마련입니다. 이 책은 데이터 과학자의 실무에 필요한 컴퓨터 공학 및 프로그래밍을 자세히 소개합니다. 또 널리 사용하는 머신러닝 알고리즘에 대한 직관적 설명, 수학적 배경, 실제 사례를 다룹니다. 데이터 과학에서 필수인 시각화 방법과 도구, 데이터를 해석하는 데 필요한 확률과 통계도 다룹니다. 마지막으로 데이터 과학 업무 결과를 정리하고 소통하는 노하우를 소개합니다. 이 책은 데이터 과학자가 알아야 하는 내용을 빠르고 체계적으로 전달하는 최고의 안내서입니다.
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