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데이터 과학자 무엇을 배울 것인가 빅 데이터 시대의 데이터 과학자 양성 독본
원제 : デ？タサイエンティスト養成？本
- 사토 히로유키 외 저
- 정인식 역
- 제이펍
- 2014년 06월 30일
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ISBN: 9788994506975
316쪽
188 x 245 (㎜)
지금 이책은
- 판매지수 : 143
- 주간 컴퓨터/IT: 91위
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책 소개
출판사 리뷰
데이터 과학자를 꿈꾸는 사람들을 위한 최적의 입문서!
21세기의 가장 섹시한 직업, 데이터 과학자 양성을 위한 필수 기초지식 수록!
현대 사회는 데이터의 홍수 속에 있다고 해도 과언이 아닐 것이다. 이렇게 방대한 데이터들이 정보로서의 가치를 지니게 되려면 서로 어떠한 관계를 형성하고 있는지, 그리고 어떠한 규칙성이 있는지를 찾아내야만 한다. 그래서 데이터가 정보로서의 가치를 갖게 된다면, 이를 통해 미래에 대한 예측이 가능할 수도 있을 것이다. 데이터를 통해 현재를 분석하고 미래를 예측할 수 있는 능력을 갖춘 데이터 과학자...
데이터 과학자를 꿈꾸는 사람들을 위한 최적의 입문서!
21세기의 가장 섹시한 직업, 데이터 과학자 양성을 위한 필수 기초지식 수록!
현대 사회는 데이터의 홍수 속에 있다고 해도 과언이 아닐 것이다. 이렇게 방대한 데이터들이 정보로서의 가치를 지니게 되려면 서로 어떠한 관계를 형성하고 있는지, 그리고 어떠한 규칙성이 있는지를 찾아내야만 한다. 그래서 데이터가 정보로서의 가치를 갖게 된다면, 이를 통해 미래에 대한 예측이 가능할 수도 있을 것이다. 데이터를 통해 현재를 분석하고 미래를 예측할 수 있는 능력을 갖춘 데이터 과학자를 필요로 하는 시대가 온 것이다.
데이터 과학자는 말 그대로 통계학과 전산학을 이용하여 데이터를 분석해서 알고 싶은 정보를 밝혀내는 일을 하는 사람이다. 이 책은 R 언어를 이용한 데이터 파악, 시각화, 그리고 실제 마케팅 분석 사례를 통해 데이터 과학자의 업무를 소개하고 있다. 또한, 데이터 분석을 위한 Python(파이썬)의 기계 학습과 데이터 마이닝 및 여러 알고리즘에 대해서도 다루고 있다.
이 책에서 배우는 주요 내용은 다음과 같다.
데이터 과학자의 업무 기술
* 데이터 과학자에 필요한 스킬
* 데이터 과학자의 프로세스
* 빅 데이터 인프라 입문
데이터 분석 실천 입문
* R 언어로 통계 해석을 시작하자
* 데이터 과학자 지식
* RStudio로 간편하게 데이터 분석하기
* Python을 이용한 기계 학습
* 데이터 마이닝에 필요한 10가지 알고리즘
마케팅 분석 본격 입문
* R 언어에 의한 마케팅 분석
* 믹시의 대규모 데이터 마이닝 사례
* 소셜 미디어 네트워크 분석
데이터 분석을 위한 필수 기초 지식
* SQL 입문
* 웹 스크래핑 입문
저자 소개
역자 소개
숭실대학교에서 전자계산학을 전공하였다. 사회 초년생 시절 자바에 심취해 현대정보기술에서 웹 애플리케이션 개발을 하였고, 그 후 이동통신 단말기 분야로 전직하여 휴대전화 단말기의 부가서비스 개발 업무를 담당하였다. 일본 키스코(주) 모바일사업부 팀장을 역임하면서 일본 교세라의 북미향 휴대전화기 개발에 참여하였고, 현재 일본에서 가나안 솔루션즈의 공동 창업자이자 시스템 엔지니어로 일하고 있다. 옮긴 책으로는 《기초를 다지는 최신 웹 개발 공략서》, 《자바스크립트 라이브러리 실전 활용(엄선 111)》, 《모바게를 지탱하는 기술》, 《데이터베이스를 지탱하는 기술》, 《머리에 쏙쏙 들어오는 jQuery 입문》, 《자바스크립트 마스터북》, 《좋은 코드를 작성하는 기술》 등이 있다.
책 속에서
본 권두 기획에서는 데이터 과학자가 필요하게 된 시대적 배경부터 데이터 분석의 역사, 필요한 스킬들을 기초 지식으로서 소개한다. 그리고서 데이터 분석 프로세스에서 항상 염두에 둬야 할 비즈니스 성과와 빅 데이터를 지탱하는 인프라의 기초에 대해 설명하겠다. 이 기획을 통해 서 우선 무엇부터 배우면 좋은지, 그리고 어떠한 마음가짐을 가져야 하는지 파악해 보자.
_1
지금까지 데이터 과학의 프로세스에 대해 설명하였다. 데이터 과학의 대략적인 흐름을 알았다고 생각한다. 계속해서 데이터 과학의 프로세스 중에서도 특히 많은 시간이 할애되는 데이터 가공에 주목하여 데이터의 종류와 데이터 값의 정의에 대해 설명하겠다.
_24
데이터 분석이라는 한마디 말로 말하기에는 다양한 툴이 넘쳐나고 있다. 일단, 데이터 분석에서 주로 사용하는 R 언어로 통계 해설의 지식을 설명하고, 이와 더불어 구체적인 데이터를 사용하여 분석의 흐름을 소개하겠다. 또한, R 언어의 개발을 도와주는 RStudio의 설명과 함께, 데이터 분석 프로젝트의 유지보수 방법을 소개하겠다. 이와 더불어 데이터 분석 라이브러리가 풍부한 Python(파이썬)으로 기계 학습, 데이터 분석에 필요한 알고리즘도 설명하겠다. 여기에서 설명하는 데이터는 일부밖에 없지만, 실제 데이터 분석을 할 때 유용한 것들을 배울 수 있을 것이다.
_53
시각화하여 전체 모습을 가늠하는 것도 중요하지만, 데이터의 전체 모습을 수치로 나타내는 방법도 필요하다. 기본 통계량(기술 통계량, 요약 통계량이라고도 함)이 그 하나의 방법인데, 기본 통계량은 표본의 분포를 요약해서 나타내는 값을 말한다. 예를 들어, 데이터 집합이 정규분포에 따르는 경우라면 평균과 분산의 두 숫자로 분포를 기술할 수 있다. 데이터 분석에 익숙해지면 시각화하지 않아도 기본 통계량으로부터 어렴풋이 데이터의 분포가 어떻게 되어 있는지 추측할 수 있다.
_103
로그를 분석하려면 로그를 수집하는 것을 전제로 한다. Fluentd는 지금까지의 로그 수집 툴이 해결할 수 없었던 문제를 해결했기 때문에 많은 사용자를 확보하고 있다. 이 장에서는 Fluentd의 도입 방법부터 유용한 플러그인, 운영 방법까지 설명하겠다.
_236
_1
지금까지 데이터 과학의 프로세스에 대해 설명하였다. 데이터 과학의 대략적인 흐름을 알았다고 생각한다. 계속해서 데이터 과학의 프로세스 중에서도 특히 많은 시간이 할애되는 데이터 가공에 주목하여 데이터의 종류와 데이터 값의 정의에 대해 설명하겠다.
_24
데이터 분석이라는 한마디 말로 말하기에는 다양한 툴이 넘쳐나고 있다. 일단, 데이터 분석에서 주로 사용하는 R 언어로 통계 해설의 지식을 설명하고, 이와 더불어 구체적인 데이터를 사용하여 분석의 흐름을 소개하겠다. 또한, R 언어의 개발을 도와주는 RStudio의 설명과 함께, 데이터 분석 프로젝트의 유지보수 방법을 소개하겠다. 이와 더불어 데이터 분석 라이브러리가 풍부한 Python(파이썬)으로 기계 학습, 데이터 분석에 필요한 알고리즘도 설명하겠다. 여기에서 설명하는 데이터는 일부밖에 없지만, 실제 데이터 분석을 할 때 유용한 것들을 배울 수 있을 것이다.
_53
시각화하여 전체 모습을 가늠하는 것도 중요하지만, 데이터의 전체 모습을 수치로 나타내는 방법도 필요하다. 기본 통계량(기술 통계량, 요약 통계량이라고도 함)이 그 하나의 방법인데, 기본 통계량은 표본의 분포를 요약해서 나타내는 값을 말한다. 예를 들어, 데이터 집합이 정규분포에 따르는 경우라면 평균과 분산의 두 숫자로 분포를 기술할 수 있다. 데이터 분석에 익숙해지면 시각화하지 않아도 기본 통계량으로부터 어렴풋이 데이터의 분포가 어떻게 되어 있는지 추측할 수 있다.
_103
로그를 분석하려면 로그를 수집하는 것을 전제로 한다. Fluentd는 지금까지의 로그 수집 툴이 해결할 수 없었던 문제를 해결했기 때문에 많은 사용자를 확보하고 있다. 이 장에서는 Fluentd의 도입 방법부터 유용한 플러그인, 운영 방법까지 설명하겠다.
_236
목차
목차
권두 기획 | 데이터 과학자의 업무 기술: 스킬 세트, 데이터 분석 프로세스, 빅 데이터를 취급하는 방법 .. 1
Chapter 01 | 데이터 과학자에 필요한 스킬: 데이터에 스토리를 말하게 해볼까? 2
일본에서의 빅? 데이터 원년 2
비즈니스 데이터 분석의 역사 5
고객도, 범인도 빠져나갈 수 없다 8
의사결정을 위한 움직임(활동) 11
필요로 하는 스킬들 14
미래의 데이터 과학자는 어디에 있을까? 17
정리 18
Chapter 02 | 데이터 과학자의 프로세스: 비즈니스 성과를 의식한 분석 방법 19
시작에 앞서 19
데이터 가공의 흐름 24
데이터 과학자가 성공하는 조건 27
데이터 과학 실패의 본질 29
정리 31
Chapter 03 | 데이터 핸들링을 위한 “빅 데이터 인프라” 입문 32
대량의 데이터를 고속으로 계산할 수 있는 시대 32
데이터베이스 33
데이터베이스의 종류 35
데이터베이스와의 접속 38
데이터 분석 기술 39
데이터베이스와 분석 40
데이터 과학 Loves 빅 데이터 43
정리 44
column | 스킬의 표준화와 캐리어 형성을 위한 데이터 과학자 협회의 활동 45
설립 배경 45
협회의 개요 46
협회의 활동 48
데이터 과학자 협회의 조직과 운영 48
데이터 과학자의 스킬 표준(DSSS)에 대하여 49
특집 ? | 데이터 분석 실천 입문: 데이터 과학자로의 첫걸음 .. 53
Chapter 01 | R 언어로 통계 분석을 시작하자: 데이터의 파악, 시각화와 다변량 분석 54
시작하며 54
R 언어의 도입 54
데이터 파악 56
다변량 분석: 예측 63
다변량 분석: 분류 72
기계 학습 79
정리 83
Chapter 02 | 데이터 과학자 필수 지식: 엔지니어에 필요한 데이터 분석 지식 84
시작하며 84
데이터 분석 소프트웨어 84
데이터의 취득 86
데이터의 클린징 93
데이터 분석 99
정리 112
Chapter 03 | RStudio로 간편하게 데이터 분석하기: R 언어를 좀 더 편리하게 사용할 수 있는 통합 개발환경 113
시작하며 113
RStudio를 사용해 보자 114
Reproducible Research의 추천 123
한 발짝 앞선 RStudio 활용법 130
RStudio Server를 사용해 보자 132
정리 136
Chapter 04 | Python을 이용한 기계 학습: 풍부한 라이브러리를 활용한 데이터 분석 137
시작하며 137
정리 163
Chapter 05 | C4.5/k-means/서포트 벡터 머신/아프리오리/ EM 등
데이터 마이닝에 필요한 10가지 알고리즘 164
시작하며 164
정리 173
특집 ? | 스킬 업을 위한 마케팅 분석 본격 입문 .. 175
Chapter 01 | R 언어를 이용한 마케팅 분석: 데이터 과학을 적용한 광고 전략과 사이트 개선 176
시작하며 176
포지셔닝 전략 세우기 176
광고 전략 세우기 186
웹 사이트를 개선하여 매출 높이기 193
Chapter 02 | 믹시의 대규모 데이터 마이닝 사례: 타기팅 광고 리플레이스의 포인트 공개 203
시작하며 203
구 인터레스트 타기팅 206
신 인터레스트 타기팅 211
정리 221
Chapter 03 | 마케팅에 유용한 소셜 미디어 네트워크 분석 222
시작하며 ? 소셜 네트워크 분석이란? 222
기본 개념에 대한 정의 223
소셜 네트워크의 특징량 계산 227
소셜 네트워크 분석을 마케팅에 활용해 보자 230
정리 235
특별 기사 | Fluentd 입문: 실시간 로그 수집으로 로그 해석을 스마트하게 236
Fluentd란? 236
사용법 244
Fluentd 활용 방법 248
사례 소개 253
정리 262
특별 기획 | 데이터 분석을 위한 필수 기초 지식 .. 263
Chapter 01 | SQL 입문: 관계형 데이터베이스 조작에 필요한 언어 264
기초편 264
실전편 269
정리 281
Chapter 02 | 웹 스크래핑 입문: 웹 사이트로부터 정보를 수집하는 기술 282
시작하며 282
웹 스크래핑을 시작하기 전에 282
웹 스크래핑에 이용할 수 있는 모듈 283
urllib2에 의한 리소스 데이터의 취득 284
BeautifulSoup에 의한 리소스 데이터의 검색과 취득 288
lxml에 의한 xPath 대응 요소의 취득 293
정리 295
찾아보기 296
권두 기획 | 데이터 과학자의 업무 기술: 스킬 세트, 데이터 분석 프로세스, 빅 데이터를 취급하는 방법 .. 1
Chapter 01 | 데이터 과학자에 필요한 스킬: 데이터에 스토리를 말하게 해볼까? 2
일본에서의 빅? 데이터 원년 2
비즈니스 데이터 분석의 역사 5
고객도, 범인도 빠져나갈 수 없다 8
의사결정을 위한 움직임(활동) 11
필요로 하는 스킬들 14
미래의 데이터 과학자는 어디에 있을까? 17
정리 18
Chapter 02 | 데이터 과학자의 프로세스: 비즈니스 성과를 의식한 분석 방법 19
시작에 앞서 19
데이터 가공의 흐름 24
데이터 과학자가 성공하는 조건 27
데이터 과학 실패의 본질 29
정리 31
Chapter 03 | 데이터 핸들링을 위한 “빅 데이터 인프라” 입문 32
대량의 데이터를 고속으로 계산할 수 있는 시대 32
데이터베이스 33
데이터베이스의 종류 35
데이터베이스와의 접속 38
데이터 분석 기술 39
데이터베이스와 분석 40
데이터 과학 Loves 빅 데이터 43
정리 44
column | 스킬의 표준화와 캐리어 형성을 위한 데이터 과학자 협회의 활동 45
설립 배경 45
협회의 개요 46
협회의 활동 48
데이터 과학자 협회의 조직과 운영 48
데이터 과학자의 스킬 표준(DSSS)에 대하여 49
특집 ? | 데이터 분석 실천 입문: 데이터 과학자로의 첫걸음 .. 53
Chapter 01 | R 언어로 통계 분석을 시작하자: 데이터의 파악, 시각화와 다변량 분석 54
시작하며 54
R 언어의 도입 54
데이터 파악 56
다변량 분석: 예측 63
다변량 분석: 분류 72
기계 학습 79
정리 83
Chapter 02 | 데이터 과학자 필수 지식: 엔지니어에 필요한 데이터 분석 지식 84
시작하며 84
데이터 분석 소프트웨어 84
데이터의 취득 86
데이터의 클린징 93
데이터 분석 99
정리 112
Chapter 03 | RStudio로 간편하게 데이터 분석하기: R 언어를 좀 더 편리하게 사용할 수 있는 통합 개발환경 113
시작하며 113
RStudio를 사용해 보자 114
Reproducible Research의 추천 123
한 발짝 앞선 RStudio 활용법 130
RStudio Server를 사용해 보자 132
정리 136
Chapter 04 | Python을 이용한 기계 학습: 풍부한 라이브러리를 활용한 데이터 분석 137
시작하며 137
정리 163
Chapter 05 | C4.5/k-means/서포트 벡터 머신/아프리오리/ EM 등
데이터 마이닝에 필요한 10가지 알고리즘 164
시작하며 164
정리 173
특집 ? | 스킬 업을 위한 마케팅 분석 본격 입문 .. 175
Chapter 01 | R 언어를 이용한 마케팅 분석: 데이터 과학을 적용한 광고 전략과 사이트 개선 176
시작하며 176
포지셔닝 전략 세우기 176
광고 전략 세우기 186
웹 사이트를 개선하여 매출 높이기 193
Chapter 02 | 믹시의 대규모 데이터 마이닝 사례: 타기팅 광고 리플레이스의 포인트 공개 203
시작하며 203
구 인터레스트 타기팅 206
신 인터레스트 타기팅 211
정리 221
Chapter 03 | 마케팅에 유용한 소셜 미디어 네트워크 분석 222
시작하며 ? 소셜 네트워크 분석이란? 222
기본 개념에 대한 정의 223
소셜 네트워크의 특징량 계산 227
소셜 네트워크 분석을 마케팅에 활용해 보자 230
정리 235
특별 기사 | Fluentd 입문: 실시간 로그 수집으로 로그 해석을 스마트하게 236
Fluentd란? 236
사용법 244
Fluentd 활용 방법 248
사례 소개 253
정리 262
특별 기획 | 데이터 분석을 위한 필수 기초 지식 .. 263
Chapter 01 | SQL 입문: 관계형 데이터베이스 조작에 필요한 언어 264
기초편 264
실전편 269
정리 281
Chapter 02 | 웹 스크래핑 입문: 웹 사이트로부터 정보를 수집하는 기술 282
시작하며 282
웹 스크래핑을 시작하기 전에 282
웹 스크래핑에 이용할 수 있는 모듈 283
urllib2에 의한 리소스 데이터의 취득 284
BeautifulSoup에 의한 리소스 데이터의 검색과 취득 288
lxml에 의한 xPath 대응 요소의 취득 293
정리 295
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