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그림으로 배우는 데이터 과학 저자 히사노 료헤이, 키와키 타이치 | 페이지 240
ISBN 9788931460254 | 정가 16,000 | 출판일 2019-04-26

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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.

히사노 료헤이
도쿄대학 대학원 정보이공학계 연구과 소셜 ICT 연구센터 특임조교, 캐논 글로벌 전략 연구소 연구원. 1984년생. 게이오의숙대학 경제학부 졸업 후 히토쓰바시대학 대학원 경제학 연구과 석사과정, 스위스연방 공과대학 취리히교 박사과정 수료. 국립정보학연구소의 특임연구원 등을 거쳤다.

키와키 타이치
도쿄대학 대학원 정보이공학계 연구과 수리정보학전공 특임조교. 1986년생. 도쿄대학 대학원 공학계 연구과 박사과정 수료 후 주식회사 유니크에 근무했다.

Part 1. 데이터 과학의 기본
01. 데이터 과학이란

Part 2. 데이터 과학의 기초 기술
02. 계산기의 구조
03. 프로그래밍 기초 (1)
04. 프로그래밍 기초 (2)
05. 알고리즘 (1)
06. 알고리즘 (2)
07. 데이터베이스
08. 최적화 방법

Part 3. 통계학·머신러닝의 기초
09. 기계학습 기초
10. 과적합과 모델 선택
11. 회귀 문제와 주택가격
12. 앙상블 학습과 주택가격
13. 분류 문제
14. 비지도 학습

Part 4. 코퍼스와 네트워크 분석
15. 토픽 모델
16. 네트워크 분석

Part 5. 딥러닝
17. 신경망 기초
18. 딥러닝
19. 딥러닝에 의한 순차 데이터 분석
20. 딥러닝에 의한 이미지 분석