뉴욕을 중심으로 활동하는 소프트웨어 엔지니어이자 데이터 분석가. 헬스케어 스타트업, 정치 캠페인, 물리 연구 실험, 금융거래 등 다양한 분야에서 시계열을 포함한 여러 데이터를 다뤘다. 현재는 예측 애플리케이션을 위한 신경망을 개발 중이다.
책 소개
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시계열 분석의 모든 것
실제 환경에 특화된 시계열 데이터 분석 및 모범 사례를 다루는 실무 지침서다. ARIMA 및 베이즈 상태 공간 같은 표준적인 통계 모델과 계층형 모델을 폭넓게 다루고, 시계열 데이터 모델링의 현대적인 파이프라인 전체를 실용적인 관점에서 안내한다. 이 책에 담긴 통계와 머신러닝 기술을 활용하면 데이터 엔지니어링 및 분석 과제를 해결하는 방법을 익히고, 시계열 데이터의 핵심을 꿰뚫어볼 수 있는 시각을 얻을 수 있을 것이다.