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	데이터 과학 시리즈(에이콘)(총90건) 해석 가능한 AI : 설명 가능한 머신러닝 시스템 구축     31,500원 (10%↓) 통계의 함정 : 통계의 역설로 본 환상과 거짓     25,200원 (10%↓) LangChain으로 구현하는 LLM : 파이썬, ChatGPT로 LLM 애플리케이션 만들기     31,500원 (10%↓) 머신러닝을 위한 효율적 데이터 레이블링 : 인간 중심 AI를 위한 능동학습과 어노테이션     36,000원 (10%↓) 데이터 분석과 비판적 사고 : 양적 추론과 분석의 길잡이     31,500원 (10%↓) 파이토치 라이트닝으로 시작하는 딥러닝 : 파이썬으로 빠르게 고성능 AI 모델 만들기     31,500원 (10%↓) 텐서플로와 케라스로 구현하는 딥러닝     45,000원 (10%↓) 헬스케어 빅데이터 분석의 정석 : 한 권으로 끝내는 실사례에 기초한 헬스케어 빅데이터 분석 기술     31,500원 (10%↓) 로보틱스 알고리듬 : 중고등학생을 위한 입문서     27,000원 (10%↓) 인공지능 로보틱스     45,000원 (10%↓) 음성과 언어 처리 : 기계는 어떻게 사람의 말을 이해할까?     67,500원 (10%↓) 딥러닝 초보자를 위한 엔비디아 가이드북 : 엔비디아 현업 아키텍트가 저술한 검증된 딥러닝 입문서     54,000원 (10%↓) 컴퓨터 시대의 통계적 추론(연습문제 포함) : 알고리듬과 추론의 관계와 역할     36,000원 (10%↓) 인공지능 기반 의료 : 케어 패러다임 전환을 이끌 임상의학과 헬스케어 인공지능에 대한 조망     54,000원 (10%↓) 파이썬을 활용한 머신러닝 해석 가능성 : 예측의 공정성, 책임성, 투명성을 수립하는 다양한 방법 학습하기     40,500원 (10%↓) 오토케라스로 만드는 AutoML : 몇 줄의 코딩으로 이용할 수 있는 딥러닝     22,500원 (10%↓) 문과생을 위한 인공지능 입문 : 수학, 통계 지식 없이 배우는     31,500원 (10%↓) 네트워크 사이언스     45,000원 (10%↓) 그래프 머신러닝 : 머신러닝 알고리듬을 적용해 그래프 데이터 활용하기     31,500원 (10%↓) 공익을 위한 데이터 : 사회 발전을 위한 데이터 액션 활용법     36,000원 (10%↓) 네트워크     54,000원 (10%↓) 파이썬으로 하는 마케팅 연구와 분석 : 데이터 처리부터 시각화까지     36,000원 (10%↓) Pandas를 이용한 데이터 분석 실습 : 라이브러리로 다양한 실제 데이터 분석     45,000원 (10%↓) 일래스틱 스택을 이용한 머신러닝 : 머신러닝 피처로 데이터에서 귀중한 인사이트를 얻자     32,400원 (10%↓) 컴퓨터 비전을 위한 다중 시점 기하학 : 카메라를 위한 수학     58,500원 (10%↓) 컴퓨터 비전 : 원리, 알고리듬, 응용     76,500원 (10%↓) 고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라     36,000원 (10%↓) The R Book(한국어판) : R로 배우는 데이터 분석 기술     49,500원 (10%↓) 자연어 텍스트 처리를 통한 검색 시스템 구축 : 아파치 솔라, 루씬, OpenNLP 등 오픈소스 활용     36,000원 (10%↓) 데이터 스토리텔링 : 설득력 있는 프리젠테이션을 위한 데이터 시각화 기법     22,500원 (10%↓) 파워 BI와 엑셀 파워 피봇을 사용한 데이터 분석 : 예제를 통해 배우는 데이터 모델링     27,000원 (10%↓) 파이썬으로 실무에 바로 적용하는 머신 러닝     27,000원 (10%↓) 자연어 처리의 정석 : 자연어 처리의 A-Z 과거부터 최근 연구까지     45,000원 (10%↓) 추천 시스템의 통계 기법 : 실생활 추천 문제에 적용해보는 다양한 통계 기법     29,700원 (10%↓) 그래프 알고리즘 : 스파크와 Neo4j로 이해하는 알고리즘과 그래프 분석     29,700원 (10%↓) 파이썬 기반 강화학습 알고리듬 : DP, Q-Learning, AC, DQN, TRPO, PPO, DDPG, TD3     27,000원 (10%↓) 빅쿼리를 활용한 데이터 웨어하우스 구축 : 단계별로 배우는 구글 클라우드 관리형 데이터 분석     36,000원 (10%↓) 텐서플로 2로 배우는 금융 머신러닝 : 텐서플로와 Scikit-learn으로 금융 경제에 접목하는 인공지능     27,000원 (10%↓) 데이터 마이닝 : 실용적인 머신러닝 기술     45,000원 (10%↓) 헬스케어 분석을 위한 머신러닝 : 파이썬, 주피터 노트북, 텐서플로, 케라스를 이용한 적용 사례     22,500원 (10%↓) 생물정보학 알고리듬 : 2022년도 대한민국학술원 선정 교육부 우수학술도서     54,000원 (10%↓) AWS 기반 AI 애플리케이션 개발 : AI 유니콘 기업으로 도약하기     31,500원 (10%↓) 정보 검색의 이론과 실제 : 검색엔진을 구현하고 평가하는 방법     40,500원 (10%↓) 실전 알고리즘 트레이딩 배우기 : 파이썬으로 시작하는 알고리즘 트레이딩의 기초와 실전 전략     31,500원 (10%↓) 금융 파이썬 쿡북 : 금융 데이터 처리와 기술 분석부터 딥러닝 적용까지     31,500원 (10%↓) 자연어 처리와 딥러닝 : 딥러닝으로 바라보는 언어에 대한 생각     36,000원 (10%↓) 흥미로운 베이지안 통계 : 스타워즈, 레고, 러버 덕으로 이해하는 통계와 확률     27,000원 (10%↓) Pandas Cookbook : 파이썬 데이터 과학 기초     40,500원 (10%↓) AWS 클라우드 머신러닝 : 머신러닝 기초부터 AWS SageMaker까지     31,500원 (10%↓) 통계학으로 배우는 머신러닝 : 스탠퍼드대학교 통계학과 교수에게 배우는 머신러닝의 원리     54,000원 (10%↓) 알고리즘 마케팅 : 인공지능을 활용한 마케팅 자동화     31,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 스파크 프로그래밍 : 빅데이터 분석을 위한 스파크 활용법     27,000원 (10%↓) The Hundred-Page Machine Learning Book : 수식과 간결한 설명을 바탕으로 하는 핵심 머신 러닝     22,500원 (10%↓) 파이썬과 수치 해석 : 파이썬 수치 해석 레시피     45,000원 (10%↓) 인지 컴퓨팅 레시피 : Microsoft Cognitive Services와 TensorFlow를 활용한 인공지능 솔루션     31,500원 (10%↓) 빅데이터 시각화 : 하둡, R, D3.js, 태블로, 파이썬, 스플렁크로 배우는 빅데이터 시각화     25,200원 (10%↓) 파이썬을 활용한 비지도 학습 : 비구조 데이터로부터 숨겨진 패턴과 관계 찾기     31,500원 (10%↓) 구글 클라우드 플랫폼상의 데이터 과학 : 실시간 데이터 파이프라인 구현: 입수부터 머신 러닝까지     36,000원 (10%↓) 양자 컴퓨팅 입문 : 간결하게 배우는 양자 컴퓨팅     18,900원 (10%↓) 확률론적 로보틱스 : 로봇공학의 기초부터 SLAM과 자율 주행까지     45,000원 (10%↓) 어반 컴퓨팅 : 빅데이터로 변화하는 도시의 현재와 미래     45,000원 (10%↓) 적대적 머신러닝 : 머신러닝 알고리즘으로 하는 시스템 보안 공격과 방어     36,000원 (10%↓) 헬스케어 인공지능과 머신러닝 : 빅데이터를 활용한 개인 맞춤 건강관리     31,500원 (10%↓) 예제로 배우는 자연어 처리 기초 : NLP 알고리즘, 텍스트 분류와 요약, 감성 분석     31,500원 (10%↓) 케라스 2.x 프로젝트 : 실전 딥러닝 모델 구축과 훈련 9가지 프로젝트     31,500원 (10%↓) 생명정보학 알고리즘 : 파이썬으로 구현하는 생명정보학 알고리즘     36,000원 (10%↓) OpenCV 4를 활용한 머신러닝 입문 : OpenCV 4, 파이썬, scikit-learn을 사용해 이미지 처리 앱을     36,000원 (10%↓) 의사결정을 위한 데이터 과학 : 데이터 과학 총론     64,800원 (10%↓) 양자 컴퓨팅: 이론에서 응용까지     31,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 지리공간 분석 마스터하기 : GeoDjango, CARTOframes, MapboxGL-Jupyter를 활용한 GIS 프로세싱     36,000원 (10%↓) 통계 분석 너머 R의 무궁무진한 활용 : 워드/PDF/HTML 문서, 웹 사이트, 웹 애플리케이션, 다이내믹 데이터 시각화     36,000원 (10%↓) 텐서플로를 이용한 고급 딥러닝 : 수학의 기초와 함께 이해하는 파이썬 딥러닝     31,500원 (10%↓) 크롤리의 통계학 강의 : R을 활용한 입문     27,000원 (10%↓) 크롤리 교수의 통계학과 R 언어 세트     70,200원 (10%↓) 정보 스토리지와 관리 : 클라우드 컴퓨팅 시대의 정보 저장과 관리 보호 기법     36,000원 (10%↓) 엔터프라이즈 빅데이터 레이크 : 효율적인 데이터 레이크 도입과 모범 사례     27,000원 (10%↓) 양자 컴퓨터 원리와 수학적 기초 : 스핀부터 큐비트, 얽힘, 중첩, 양자 알고리즘, 양자 암호화     22,500원 (10%↓) 수학 없이 배우는 데이터 과학과 알고리즘 : 모두를 위한 데이터 사이언스     12,420원 (10%↓) 생명과학을 위한 딥러닝 : 생물학, 유전체학, 신약 개발에 적용하는 실무 딥러닝     22,500원 (10%↓) 머신 러닝 알고리즘 : 파이썬 예제와 함께 배우는 머신 러닝     31,500원 (10%↓) 데이터 마이닝 개념과 기법     45,000원 (10%↓) 데이터 과학 입문자를 위한 R : 설치부터 패키지 개발까지 R로 시작하는 데이터 과학     36,000원 (10%↓) Splunk 7 에센셜 : 데이터셋활용, 보고서제작, 강력한 정보 공유를 통한 머신 데이터 파헤치기     21,600원 (10%↓) R로 하는 쉬운 딥러닝     18,000원 (10%↓) Data Smart : 엑셀로 이해하는 데이터 과학 입문     27,000원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 3 : Deep Convolution Neural Nets의 이해와 구현     25,200원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 2 : 복소수 영역에서의 오토인코더 이해와 구현     25,200원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 1 : Restricted Boltzman Machine의 이해와 Deep Belief Nets 구현     27,000원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 세트 : RBM부터 CNN, 오토인코더까지 코딩하며 깨우치는 딥러닝의 원리     70,200원 (10%↓) Building Machine Learning Systems with Python(한국어판) : Scikit-learn 라이브러리로 구현하는 기계 학습 시스템     27,000원 (10%↓)

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• pandas는 파이썬에서 데이터 과학을 위한 강력하고 인기 있는 라이브러리다. 이 책은 주식 시장과 모의 해킹 시도, 기상 동향, 지진, 와인, 천문학 데이터 등 실제 데이터에 pandas를 이용한 데이터 분석 실습을 제공한다. pandas는 표 형식의 데이터를 효율적으로 다룰 수 있는 기능을 제공해 데이터 랭글링(data wrangling)과 시각화를 쉽게 할 수 있다. 데이터 분석 방법을 배운 다음에 다양한 응용 프로그램을 살펴본다. 파이썬 패키지를 구축한 다음, 데이터 시각화와 데이터 랭클링, 그리고 머신러닝을 위해 널리 사용되는 Matplotlib와 Seaborn, 넘파이(NumPy), Scikit-learn과 같은 추가 라이브러리를 사용해 주가 분석, 이상 탐지, 회귀, 군집화, 분류 문제에 도전한다. 이 책을 읽으면 파이썬으로 여러분만의 데이터 과학 프로젝트를 수행할 준비가 돼 있을 것이다.
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• ◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈ ◆ 데이터 분석가와 과학자가 데이터를 수집하고 분석하는 방법 이해 ◆ 파이썬으로 데이터 분석과 데이터 랭글링 ◆ 여러 출처의 데이터를 결합, 그룹화 그리고 집계 ◆ pandas와 matplotlib, seaborn으로 데이터 시각화 ◆ 머신러닝 알고리듬으로 패턴을 식별, 예측 ◆ 파이썬 데이터 과학 라이브러리를 사용해 실제 데이터세트 분석 ◆ pandas로 일반적인 데이터 표현과 분석 문제 해결 ◆ 분석 코드를 재사용할 수 있도록 파이썬 스크립트와 모듈, 그리고 패키지 생성 ◈ 이 책의 대상 독자 ◈ 이 책은 데이터 과학을 프로젝트에 적용하고 데이터 과학자와 협업하거나 소프트웨어 엔지니어와 함께 머신러닝 제품 코드 작업을 진행하고자 파이썬으로 데이터 과학을 배우려는 다양한 수준의 경험을 가진 사람들을 대상으로 한다. 다음과 같은 경험이 있다면 이 책을 최대로 활용할 수 있을 것이다. R이나 SAS 또는 MATLAB과 같은 다른 언어로 데이터 과학을 경험하고 여러분의 작업을 파이썬으로 전환하고자 pandas를 배우려는 사람, 그리고 파이썬 경험이 있으며 파이썬을 사용해 데이터 과학을 배우려는 사람 모두가 읽기에 적합하다. ◈ 이 책의 구성 ◈ 1장, ‘데이터 분석 소개 데이터 분석과 통계학의 기초’에서는 파이썬에서의 데이터 작업과 주피터 노트북(Jupyter Notebook) 사용을 위한 환경 설정 과정을 안내한다. 2장, ‘pandas 데이터프레임으로 작업하기’에서는 pandas 라이브러리를 소개하고 데이터프레임으로 작업하기 위한 기본 지식을 설명한다. 3장, ‘pandas로 데이터 랭글링하기’에서는 데이터 조작(data manipulation) 과정을 설명하고 API로 통한 데이터 수집 방법을 소개하며 pandas로 데이터 정제(data cleaning)와 재구성(reshaping)을 안내한다. 4장, ‘pandas로 데이터프레임 집계하기’에서는 데이터프레임에 질의(query)하고 병합하는 방법과 데이터프레임에서 이동 평균과 집계를 포함해 복잡한 계산을 하는 방법, 시계열 데이터를 효율적으로 다루는 방법을 다룬다. 5장, ‘pandas와 matplotlib로 데이터 시각화하기’에서는 파이썬에서 matplotlib 라이브러리를 사용해 데이터를 시각화하는 방법과 pandas 객체에서 직접 시각화하는 방법을 소개한다. 6장, ‘seaborn과 사용자 정의 기술로 그림 그리기’에서는 seaborn 라이브러리를 사용해 긴 형식의 데이터를 시각화하는 방법과 발표에 사용할 수 있도록 시각화를 사용자에게 맞게 수정할 수 있는 도구를 소개하면서 데이터 시각화에 관해 설명을 이어간다. 7장, ‘금융 분석-비트코인과 주식시장’에서는 주가 분석을 위한 파이썬 패키지를 만들고자 1장부터 6장까지 배운 모든 내용을 다룬다. 8장, ‘규칙 기반 이상 탐지’에서는 데이터를 시뮬레이션한 다음, 이상 탐지를 위한 규칙 기반 전략을 사용해서 웹 사이트에 인증을 시도하려는 해커를 잡고자 1장부터 6장까지 배운 모든 내용을 다룬다. 9장, ‘파이썬으로 머신러닝 시작하기’에서는 머신러닝과 Scikit-learn 라이브러리를 사용해 머신러닝 모델을 구축하는 방법을 소개한다. 10장, ‘예측 더 잘하기-모델 최적화’에서는 머신러닝 모델의 성능을 조정하고 개선하기 위한 전략을 알아본다. ◈ 옮긴이의 말 ◈ 이 책을 번역하면서 데이터 분석을 처음 공부했을 때가 생각났다. 학교에서 배웠던 기본 통계학을 다시 공부하면서 관련 내용을 코드로 구현하고, 그 과정 및 결과를 그래프로 시각화하면서 개념을 다시 잡으면서 고생했었다. 이런 책이 있었더라면 많은 사람이 역자처럼 고생하지 않고 쉽게 데이터 분석에 입문하지 않을까 생각하면서 번역을 시작했다. 그러...나 번역을 다 끝내고 편집된 원고를 다시 읽어보면서 이 책에 담겨있는 많은 내용을 제대로 번역하지 못한 것 같아 다소 아쉬운 생각이 든다. 기본적인 내용이 많이 담겨있지만, 더 필요한 통계학과 코딩 기본 지식을 더 보충했더라면 더 좋은 책이 되었을 것으로 생각한다. 하지만 이는 번역서로의 범위를 넘어설 뿐만 아니라 데이터 분석 입문을 위한 이 책의 목적에도 부합하지 않는다. 저자도 강조했듯이 역자들 또한 데이터 분석에서 가장 중요하다고 생각하는 것은 ‘왜 데이터 분석해야 하는가?’이다. 많은 데이터 분석 관련 정보는 데이터를 읽고, 시각화를 위해 전처리하고 시각화를 하는 과정에만 집중하고 있다. 그러나 데이터 분석은 데이터를 시각화하는 것이 목적이 아니라는 것을 재차 강조하고 싶다. 데이터 분석은 데이터분석가를 위한 것이 아니라 기업활동에서 의사결정권자에게 필요한 정보를 데이터분석가가 데이터를 가공해 전달하기 위한 도구라는 것을 명심해야 한다. 단순히 데이터를 시각화하는 것에 사로잡히지 말고, 우리가 하려는 ‘목적’을 정확히 알고, 목적 달성에 필요한 데이터를 수집해야 하며, ‘목적’을 위해 데이터를 어떻게 가공하고 시각화해야만 의사결정권자가 필요한 정보를 한눈에 알아보고 이해할 수 있는가는 고민해야 한다. 이것이 역자들이 생각하는 데이터 분석의 목적이다. 이 책을 읽고 실습하면서 필요한 배경지식은 이 책에 각 장의 보충 자료 외에 통계학 등의 관련 서적이나 MOOC 등의 강의를 통해 습득하길 바란다. 또한 데이터 시각화를 위해서는 동적으로 시각화를 할 수 있도록 Tableau나 Plotly 등의 오픈소스 시각화 도구를 활용하는 방법을 추가로 익히길 바란다.
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• 1부. pandas 시작하기 1장 데이터 분석 소개 __1장 교재 __데이터 분석 기초 ____데이터 수집 ____데이터 랭글링 ____탐색적 데이터 분석 ____결론 도출 __통계 기초 ____표본 추출 ____기술통계학 ____추론통계학 __가상 환경 설정하기 ____가상 환경 ____필수 파이썬 패키지 설치하기 ____왜 pandas인가? ____주피터 노트북 __요약 __연습 문제 __참고 자료 2장. pandas DataFrame으로 작업하기 __2장 교재 __pandas 데이터 구조 ____시리즈 ____인덱스 ____DataFrame __pandas DataFrame 만들기 ____파이썬 객체로 DataFrame 만들기 ____파일로 DataFrame 만들기 ____데이터베이스로 DataFrame 만들기 ____API에서 DataFrame 만들기 __DataFrame 객체 확인하기 ____데이터 검사하기 ____데이터 설명 및 요약하기 __데이터의 부분집합 선택하기 ____열 선택하기 ____슬라이싱 ____인덱싱 ____필터링 __데이터 추가하고 제거하기 ____새로운 데이터 만들기 ____원하지 않는 데이터 삭제하기 __요약 __연습 문제 __참고 자료 __데이터 2부. pandas로 데이터분석하기 3장. pandas로 데이터 랭글링하기 __3장 교재 __데이터 랭글링 이해하기 ____데이터 정제 ____데이터 변환 __...__데이터 강화 __기온 데이터를 찾고 수집하고자 API 사용하기 __데이터 정제 ____열 이름 바꾸기 ____유형 변환 ____데이터 재정렬, 재인덱싱, 정렬 __데이터 재구성하기 ____DataFrame 전치 ____DataFrame 피보팅 ____DataFrame 멜팅 __중복, 결측, 유효하지 않은 데이터 다루기 ____문제가 있는 데이터 찾기 ____문제 완화하기 __요약 __연습 문제 __참고 자료 4장. pandas DataFrame 집계하기 __4장 교재 __DataFrame을 데이터베이스처럼 작업하기 ____DataFrame 질의하기 ____DataFrame 병합하기 __데이터 강화를 위한 DataFrame 연산 ____산술과 통계 ____데이터 이산화 ____함수 적용하기 ____윈도우 계산 __파이프 __데이터 집계 ____DataFrame 요약하기 ____그룹으로 집계하기 ____피봇 테이블과 교차표 __시계열 데이터로 작업하기 ____시간을 기준으로 선택하고 필터링하기 ____시차 데이터 이동하기 ____차분 데이터 ____재표본추출 ____시계열 데이터 병합하기 __요약 __연습 문제 __참고 자료 5장. pandas와 matplotlib를 사용한 데이터 시각화 __5장 교재 __matplotlib 소개 ____기초 ____그림 구성 요소 ____추가 옵션 __pandas로 그림 그리기 ____시간의 경과에 따른 변화 ____변수 간의 관계 ____분포 ____개수와 빈도수 __pandas.plotting 모듈 ____산포행렬 ____시차 그림 ____자기상관 그림 ____붓스트랩 그림 __요약 __연습 문제 __참고 자료 6장. seaborn과 사용자 정의 기술로 그림 그리기 __6장 교재 __seaborn으로 고급 그림 그리기 ____범주형 데이터 ____상관관계와 히트맵 ____회귀그림 ____패시팅 __matplotlib로 그림 형식 지정하기 ____제목과 축 이름 ____범례 ____축 형식 지정하기 __시각화 사용자 정의하기 ____참조선 추가하기 ____음영 영역 ____주석 ____색상 ____질감 __요약 __연습 문제 __참고 자료 3부. pandas를 이용한 실제 분석 7장. 금융 분석-비트코인과 주식 시장 __7장 교재 __파이썬 패키지 만들기 ____패키지 구조 ____stock_analysis 패키지 개요 ____UML 다이어그램 __금융 데이터 수집하기 ____StockReader 클래스 ____야후! 금융에서 과거 데이터 수집하기 __탐색적 데이터 분석 ____Visualizer 클래스 패밀리 ____주가 시각화하기 ____다중 자산 시각화하기 __금융 상품의 기술적 분석 ____StockAnalyzer 클래스 ____AssetGroupAnalyzer 클래스 ____자산 비교하기 __과거 데이터를 사용한 수익률 모델링 ____StockModeler 클래스 ____시계열 분해 ____ARIMA ____statsmodels의 선형회귀 ____모델 비교 __요약 __연습 문제 __참고 자료 8장. 규칙 기반 비정상 행위 탐지 __8장 교재 __로그인 시도 시뮬레이션 ____가정 ____login_attempt_simulator 패키지 ____터미널에서 시뮬레이션하기 __탐색적 데이터 분석 __규칙 기반 이상 탐지 구현 ____백분율 차 ____튜키 울타리 ____Z-점수 ____성능 평가 __요약 __연습 문제 __참고 자료 4부. scikit-learn을 이용한 머신러닝 소개 9장. 파이썬에서 머신러닝 시작하기 __9장 교재 __머신러닝 개요 ____머신러닝의 종류 ____일반적인 작업 ____파이썬으로 머신러닝하기 __탐색적 데이터 분석 ____레드 와인 품질 데이터 __화이트 와인과 레드 와인의 화학 성분 데이터 ____행성과 외계 행성 데이터 __데이터 전처리 ____학습 데이터와 평가 데이터 ____데이터 척도화 및 중심화 ____데이터 부호화 ____대치 ____추가 변환기 ____데이터 파이프라인 구축 __군집화 ____k-평균 ____군집 결과 평가 __회귀 ____선형회귀 ____회귀 결과 분석 __분류 ____로지스틱 회귀 ____분류 결과 평가 __요약 __연습 문제 __참고 자료 10장. 예측 더 잘하기-모델 최적화 __10장 교재 __격자검색을 통한 초매개변수 튜닝 __특성 공학 ____상호작용 항과 다항식 특성 ____차원축소 ____특성 합집합 ____특성 중요도 __앙상블 방법 ____확률숲 ____경사부스팅 ____투표 __분류 예측 신뢰도 검사 __계급불균형 해결 ____과소표본추출 ____과대표본추출 __정칙화 __요약 __연습 문제 __참고 자료 11장. 머신러닝 기반 비정상 행위 탐지 __11장 교재 __시뮬레이션 로그인 시도 데이터 탐색 __비정상 행위 탐지에 비지도학습 모델 활용 ____고립숲 ____국소특이점인자 ____모델 비교 __지도학습 비정상 행위 탐지 구현 ____기준 설정 ____로지스틱 회귀 __피드백 되돌림과 온라인학습 통합 ____PartialFitPipeline 하위 클래스 만들기 ____확률적 경사하강 분류기 __요약 __연습 문제 __참고 자료 5부. 추가 자료 12장. 나아갈 길 __데이터 출처 ____파이썬 패키지 ____데이터 검색 ____API ____웹사이트 __데이터 작업 연습 __파이썬 연습 __요약 __연습 문제 __참고 자료 해답 부록
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• 스테파니 몰린 [저]

• 뉴욕 블룸버그 LP의 데이터 과학자이자 소프트웨어 엔지니어로서 정보보호 분야에서 이상 탐지(anomaly detection)와 데이터 수집을 위한 도구 개발, 지식 공유와 같이 어려운 문제를 담당하고 있다. AdTech와 FinTech 산업에서 데이터 과학, 이상 탐지 솔루션 설계, 머신러닝에 R과 파이썬을 활용하는 데 많은 경험이 있으며, 컬럼비아 대학의 후 재단 공과 및 응용과학 대학(Fu Foundation School of Engineering and Applied Science)에서 운용 연구(OR, Operations Research)로 석사 학위를 받았으며 경제학과 기업가 정신 및 혁신(entrepreneurship and innovation)을 부전공했다. 세계를 여행하고, 새로운 요리법을 개발하며, 사람과 컴퓨터 간에 사용되는 새로운 언어를 배우는 것을 즐긴다.

• 장기식 [저]

• 경찰청 사이버안전국 디지털포렌식센터에서 디지털 포렌식 업무를 담당했다. 이후 경찰대학 치안정책연구소에서 데이터 분석과 머신러닝 기술을 접한 이후, 데이터 분석을 기반으로 한 머신러닝 기술을 연구했으며, 이 경험을 바탕으로 현재 아이브스 AI LAB에서 데이터 분석과 딥러닝 기반 영상 보안 솔루션 개발 및 연구를 책임지고 있다. 번역서로는 『보안을 위한 효율적인 방법 PKI』(인포북, 2003)와 『EnCase 컴퓨터 포렌식』(에이콘, 2015), 『인텔리전스 기반 사고 대응』(에이콘, 2019), 『적대적 머신러닝』(에이콘, 2020)이 있다.

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