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    파이썬으로 데이터 마이닝 시작하기

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    파이썬으로 데이터 마이닝 시작하기 데이터의 수집, 로딩, 변환, 클러스터링, 예측까지

    • 나단 그리넬치 저
    • 조종희 역
    • 에이콘
    • 2019년 12월 19일
    • 정가
      21,000원
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    ISBN: 9791161753669 212쪽 188 x 235 (㎜)

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    출판사 리뷰

    ★ 이 책의 구성 ★

    처음 세 장은 데이터 마이닝 프로젝트의 구조적인 내용을 다룬다. 여기에는 데이터 마이닝 파이썬 환경의 생성, 다양한 소스로부터의 데이터 로딩, 다운스트림 분석을 위한 데이터 변환을 포함한다. 나머지 장에서는 주로 개념을 다루며, 신입 사원을 교육하는 것처럼 대화체로 서술했다.
    1장. '데이터 마이닝과 파이썬 도구 입문'에서는 독자의 소프트웨어 환경에서 파이썬을 시작하는 법을 다룬다. 파이썬, pandas, scikit-learn, seaborn 같은 인기 있는 라이브러리를 설치하는 법을 알려준다. 환경을 설정하고 나면 다음 설명을 따라갈 수 있을 것이다.
    2장. '기본 용어와 종합적 사례'에서는 데이터 마이닝에서 요구되는 기본적 통계와 데이터 용어를 소개한다. 이 장의 끝에서는 종합적 예제를 다루고, 다음 장에서 소개할 여러 기법을 보여준다. 2장을 읽으면 분석이 의미하는 사고의 과정과 업무에서 맞닥뜨리게 될 문제를 해결하기 위한 절차를 좀 더 명확히 이해할 수 있다.
    3장. '데이터의 수집, 탐구, 시각화'에서는 데이터베이스, 디스크, 웹에서 데이터를 불러오는 기본적인 방법을 살펴본다. 기본적인 SQL 질의와 pandas의 액세스 및 검색 함수를 다루며, seaborn을 사용한 주요 플롯 형태를 소개한다.
    4장. '분석을 위한 데이터 클리닝 및 준비'에서는 데이터 클리닝과 차원 감소의 기본을 다룬다. 어떻게 미지의 값을 처리하고, 입력 데이터를 리스케일하고, 카테고리 변수를 다룰지 이해하게 될 것이다. 또한 고차원 데이터의 문제를 필터, 래퍼(wrapper), 변환 기법 등의 특징 감소 기법을 사용해 문제를 어떻게 해결하는지 알아본다.
    5장. '데이터의 그룹화와 클러스터링'에서는 데이터 마이닝을 위한 클러스터링 알고리즘 설계 배경과 사고 과정을 설명한다. 그리고 실무에서 사용하는 클러스터링 기법을 소개하고 모의 데이터를 사용해 이들을 비교한다. 이 내용을 배우면 평균 분리, 밀도, 연결성에 기반한 클러스터링 알고리즘 간의 차이를 알게 될 것이다. 또한 데이터의 플롯을 해석하고 클러스터링이 여러분의 데이터 마이닝 프로젝트에 어느 정도 적합한지에 대한 인사이트를 얻을 수 있다.
    6장. '회귀와 분류를 이용한 예측'에서는 손실 함수와 기울기 하강을 통한 예측 모델 학습을 다룬다. 그다음 과대적합, 과소적합 및 적합 과정에서의 모델 정규화를 위한 페널티 접근의 개념을 살펴본다. 그리고 표준적인 회귀 및 분류 기법들과 각각의 정규화된 버전을 다룬다. 교차 검증과 그리드 검색을 포함한 모델 튜닝의 베스트 프랙티스를 다루면서 마무리한다.
    7장. '고급 주제: 데이터 처리 파이프라인의 생성과 사용'에서는 scikit-learn 기법을 사용해 파이프라인을 생성하고 적용하는 전략을 살펴본다. 이어서 구현 시점에서 일어나는 파이썬 관련 문제를 다룬다.

    저자 소개

    나단 그리넬치

    저자 : 나단 그리넬치 (Nathan Greeneltch)
    인텔 소속의 엔지니어로, 인공지능 컨설팅 부서에서 데이터 마이닝과 분석 전문가로 일하고 있다. 지난 10년 동안 스타트업과 제조 분야 대기업에서 파이썬 분석 업무를 해왔다. 분석 분야에 새로 입문한 신입 사원과 엔지니어를 정기적으로 멘토링하고 있으며, 인텔에서 수시로 강연을 통해 지식을 공유하고 있다. 일리노이주 에반스턴에 위치한 노스웨스턴 대학교에서 물리화학을 전공했으며, 작은 분자의 진동 신호 표면 향상을 주제로 박사 논문을 썼다. 미국 남동부에서 자랐으며, 가족의 반은 아칸소 출신이고 나머지 반은 플로리다 출신이다.

    역자 : 조종희
    데이터를 활용한 비즈니스 환경에서의 과학적인 의사 결정 및 업무성과의 최적화가 주요 업무 분야다. 포드자동차, JP모건 체이스, 빅토리아 시크릿 등의 세계적인 브랜드에서 10년 넘게 마케팅 분석 관련 경력을 쌓았다. 카네기 멜론 대학교에서 분석적 마케팅 전공으로 MBA를 마쳤다. 「하버드 비즈니스 리뷰 코리아」의 객원 번역가로 활동했으며 미국 조지아대학교, 한양대학교 등에서 강의했다.

    책 속에서

    목차

    1장. 데이터 마이닝과 파이썬 도구 입문
    __기술적, 예측적, 처방적 분석
    __이 책에서 다루는 것과 다루지 않는 것
    __추가적인 학습을 위한 추천 도서
    __데이터 마이닝을 위한 파이썬 환경 설정
    __아나콘다와 콘다 패키지 관리자 설치하기
    ____리눅스에 설치하기
    ____윈도우에서 설치하기
    ____맥 OS에서 설치하기
    __스파이더 IDE 시작하기
    __주피터 노트북 실행하기
    __고성능 파이썬 설치하기
    __추천 라이브러리와 설치 방법
    __추천 라이브러리
    __요약


    2장. 기본 용어와 종합적 사례
    __기본적 데이터 용어
    __샘플 스페이스
    __변수의 종류
    __데이터 형태
    __기본적 요약 통계량
    __파이썬을 활용한 데이터 마이닝 예제
    ____데이터를 메모리에 로딩하기: pandas를 통해 데이터 보기와 데이터 관리하기
    ____데이터 플롯과 탐구: seaborn의 능력 체험하기
    ____데이터 변환: scikit-learn을 활용한 PCA와 LDA
    ____분리를 계량화하기: k-means 클러스터링과 실루엣 스코어
    ____의사 결정 혹은 예측
    __요약


    3장. 데이터의 수집, 탐구, 시각화
    __데이터 소스의 형태와 pandas에 데이터 적재하기
    ____데이터베이스
    ____기본적 SQL 질의
    ____디스크
    ____웹 소스
    ____URL
    ____scikit-learn이나 seaborn에 포함된 데이터 사용
    __pandas로 데이터 접근, 검색, 점검하기
    __seaborn에서의 기본적 플롯
    __데이터 시각화를 위한 인기 있는 형태의 플롯들
    ____스캐터 플롯
    ____히스토그램
    ____조인트 플롯
    ____바이올린 플롯
    ____페어플롯
    __요약


    4장. 분석을 위한 데이터 클리닝과 준비
    __scikit-learn 변환 API
    __입력 데이터 클리닝
    ____결측값
    ____결측값 찾기와 제거하기
    ____결측값을 대체하기 위한 임퓨팅
    __특징 스케일링
    ____정규화
    ____표준화
    __카테고리 데이터 처리
    ____순서적 인코딩
    ____원핫 인코딩
    ____레이블 인코딩
    __고차원 데이터
    __차원 감소
    ____특징 선택
    ____특징 필터링
    ____래퍼 기법
    __변환
    ____PCA
    ____LDA
    __요약


    5장. 데이터의 그룹화와 클러스터링
    __클러스터링 개념 소개
    __그룹의 위치
    ____유클리디안 공간(센트로이드)
    ____비유클리디안 공간(메디오이드)
    __유사성
    ____유클리디안 공간
    ____비유클리디안 공간
    __종료 조건
    ____알려진 숫자의 그룹의 경우
    ____알려지지 않은 숫자의 그룹의 경우
    ____품질 스코어와 실루엣 스코어
    __클러스터링 기법들
    ____평균 분리
    ____k-means
    ____계층적 클러스터링
    ____클러스터의 숫자를 찾기 위해 덴드로그램 재사용하기
    ____덴드로그램 그리기
    __밀도 클러스터링
    __스펙트럼 클러스터링
    __요약


    6장. 회귀와 분류를 이용한 예측
    __scikit-learn 추정기 API
    __예측 개념 소개
    ____예측 모델 표기법
    __수학적 도구
    ____손실 함수
    ____기울기 하강
    ____품질 체계 적합하기
    __회귀
    ____회귀 모델 예측 지표
    ____회귀 예제 데이터
    ____선형 회귀
    ____다변량 형태로 확장
    ____처벌 회귀를 활용한 규칙화
    ____규칙화 처벌
    __분류
    ____분류 예제 데이터
    ____분류 모델 예측의 지표
    ____복수 클래스 분류
    ____로지스틱 회귀
    ____규칙화된 로지스틱 회귀
    ____서포트 벡터 머신
    ____C를 사용한 소프트 마진
    ____커널 트릭
    ____트리 기반 분류
    ____의사 결정 트리
    ____랜덤 포레스트
    __예측 모델의 튜닝
    ____교차 검증
    ____검증 데이터 개론
    ____K-fold 기법을 이용한 복수의 검증 데이터셋
    ____초모수 튜닝을 위한 그리드 서치
    __요약


    7장. 고급 주제: 데이터 처리 파이프라인의 생성과 사용
    __당신의 분석 파이프라인 생성
    ____scikit-learn의 파이프라인 객체
    __모델 구현하기
    ____pickle 모듈을 통해 모델을 연속화하고 저장하기
    ____연속화된 모델을 로딩하고 예측하기
    __파이썬에서의 구현 문제
    __요약

    머리말

    ★ 지은이의 말 ★

    인기 있는 무료 파이썬 라이브러리들을 활용한 데이터 마이닝을 소개한다. 이 책은 대화체로 쓰여졌고, 독자에게 인사이트를 주는 동시에 읽기 쉬운 책이 되고자 했다. 데이터 마이닝은 당신의 데이터로부터 전통적 분석 기법으로는 발견하기 힘든 인사이트를 발견하기 위해 설계된 분석 기법의 통칭이다. 데이터 마이닝의 분야는 광대하므로, 이 책의 주제는 데이터 마이닝 영역의 적합성뿐만 아니라, 이에 관련한 머신 러닝과 인공지능의 영역까지 고려해서 선택됐다. 전반부에서는 데이터의 수집, 로딩, 변환 등에 익숙해질 수 있도록 돕고, 후반부에서는 개념적인 내용을 다룬다. 이 개념은 먼저 직관적인 원리부터 소개되고 크게 변환, 클러스터링, 예측으로 나뉜다. 주요 요소 분석, k-means 클러스터링, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트와 같이 인기 있는 여러 기법은 후반부에서 다룬다. 그리고 파이프라인과 당신의 분석 모델을 구현하는 것으로 마무리한다.


    ★ 옮긴이의 말 ★

    데이터 마이닝의 개념은 학계와 산업계에 소개된 지 오래됐다. 하지만 고급 통계 패키지나 컴퓨터 프로그래밍을 경험해보지 못한 사람도 쉽게 이해하고 간편하게 활용할 수 있는 안내서는 지금껏 찾기 힘들었다.
    이 책은 데이터 마이닝 패키지 혹은 컴퓨터 프로그래밍 관련 경험이 없는 독자도 차근차근 쉽게 따라 할 수 있도록 쓰여졌다. 알기 쉬운 예제와 파이썬 프로그램을 활용한 해결 방법을 제공하고 있으므로, 데이터 마이닝에 관심이 있는 학생과 직장인에게 좋은 입문서가 될 것이다.
    이 책이 우리나라에서 데이터 마이닝의 대중화를 앞당기는 데 조금이나마 도움이 되길 바란다.

     

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