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• 도서  > 전공도서/대학교재  > 공학계열  > 컴퓨터공학

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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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• 파이썬으로 통계적 기법에 기반해 마케팅 데이터를 분석하는 방법을 설명한다. 그러나 파이썬과 통계를 몰라도 책을 읽는 데 문제는 없다. 1, 2장에 걸쳐 파이썬이 왜 좋은 언어인지 파이썬의 기본 구문은 어떻게 돼 있는지에 대해 친절하게 설명하고 있으며, 이를 통해 파이썬이 처음인 독자들도 책을 읽기 위한 기본 지식을 얻을 수 있게 된다. 이어지는 장에서는 데이터를 다루기 위해 범용적으로 사용되는 파이썬 라이브러리인 Pandas의 데이터프레임을 사용한 데이터 처리 방법을 설명해 준다. 데이터 분석에서 가장 중요한 절차이자, 가장 기초적인 절차는 단연코 시각화이다. 책은 파이썬에 내장된 다양한 시각화 라이브러리를 사용해 데이터를 도식화하는 여러 기법을 설명해 준다. 이를 통해 마케팅이 아니더라도 데이터의 기본 시각화 방법에 대해 잘 알 수 있게 될 것이다. 통계적 검정 방법과 여러 선형 모델을 설명하지만 별도의 통계적 지식이 요구되지는 않는다는 점이 이 책의 큰 장점 중 하나다. 선형 모델 중 다변인 선형회귀도 살펴보며 계층적 모델까지 친절히 설명하고, 데이터 후반부는 차원축소에 연계돼 데이터 분석의 단순화 및 클러스터링을 집중적으로 살펴본다.
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• ◈ 이 책의 대상 독자 ◈ 파이썬을 배우고 싶어 하는 마케팅 연구원 분석가나 파이썬을 사용해 선택한 마케팅 주제를 검토하려는 다른 분야의 학생이나 연구원이 읽기에 적합한 책이다. ◈ 이 책의 구성 ◈ 순차적으로 7개 장에 걸쳐 개념을 점진적으로 가르치고, 작업하면서 예제를 직접 실습해본다. 1부에서 파이썬 언어의 기초에 대해 약간의 시간을 보낸 다음, 2부에서는 실제 마케팅 분석 문제에 적용한다. 3부에서는 몇 가지 고급 마케팅 주제를 살펴본다. 전체 장에서 파이썬의 위력을 보여주고 있다. ◈ 옮긴이의 말 ◈ 파이썬을 사용해 마케팅 분석을 수행하는 각종 방법론을 설명한 책이다. 통계적인 유의성에 기반해 다양한 마케팅 사례를 설명하는데, 마케팅 사례 분석을 위해 파이썬의 문법과 함께 통계적 분석 또한 동시에 배울 수 있으므로 일석삼조의 효과를 볼 수 있다. 특히 다양한 그래픽 기법을 통해 데이터 분석에 있어 가장 중요한 시각화 기법을 익힐 수 있다. 다양한 통계 수학이 동원되지만, 복잡한 수식을 전개하는 것은 최대한 자제했으며 대부분의 개념을 어려운 수학을 이해하지 않고도 습득할 수 있도록 배려한 부분 또한 돋보인다. 마케팅에 종사하고 있는 사람이거나, 혹은 마케팅 분야가 아니더라도 기초 데이터의 통계적 분석 기법을 파이썬을 통해 배우고자 한다면 이 책은 좋은 선택이 될 것이다. 파이썬을 전혀 모르는 사람들을 위해 한 장에 걸쳐 파이썬의 주요 기본 문법과 데이터 유형을 일목요연하게 정리했다. 따라서 데이터 분석에 관심이 있는 사람은 물론 처음으로 파이썬을 배우고자 하는 사람들에게도 좋은 지침서가 될 수 있을 것이다.
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• 1부. 파이썬 기초 1장. 파이썬 시작 1.1 파이썬이란? 1.2 왜 파이썬인가? 1.2.1 파이썬 대 R, 줄리아 및 기타 언어 1.3 파이썬이 아닌 이유 1.4 파이썬을 사용하는 경우 1.5 이 책의 사용 1.5.1 텍스트 정보 1.5.2 데이터 정보 1.5.3 온라인 자료 1.5.4 잘 안될 때 1.6 요점 2장. 파이썬 개요 2.1 시작하기 2.1.1 노트북 2.1.2 로컬에 파이썬 설치 2.1.3 로컬에서 파이썬 실행 2.2 파이썬 데이터 분석 기능 둘러보기 2.3 파이썬 명령 작업의 기초 2.3.1 파이썬 스타일 2.4 기본 유형 2.4.1 객체 및 유형 2.4.2 부울 2.4.3 숫자 유형 2.4.4 시퀀스 유형 2.4.5 텍스트 유형: 문자열 2.4.6 집합 유형 2.4.7 매핑 형식 2.4.8 함수, 클래스, 메서드 2.4.9 모듈과 패키지 2.4.10 제어 흐름 문 2.4.11 도움말! 쉬어가기 2.5 데이터 과학 패키지 2.5.1 NumPy 2.5.2 수학적 계산에 파이썬 사용 2.5.3 pandas 2.5.4 결측값 2.6 데이터 로드 및 저장 2.6.1 파이썬 객체 저장: 피클 2.6.2 데이터 가져오기 및 내보내기 2.6.3 코랩 사용: 데이터 가져오기 및 내보내기 2.7 정리! 2.8 더 알아보기* 2.9 요점 2부. 데이터 분...석의 기초 3장. 데이터 설명 3.1 데이터 시뮬레이션 3.1.1 데이터 저장: 구조 설정 3.1.2 데이터 저장: 데이터 포인트 시뮬레이션 3.2 변수를 요약하는 함수 3.2.1 언어 요약: groupby() 3.2.2 이산 변수 3.2.3 연속 변수 3.3 데이터프레임 요약 3.3.1 describe() 3.3.2 데이터 검사에 대한 권장 접근법 3.3.3 apply() 3.4 단일 변수 시각화 3.4.1 히스토그램 3.4.2 상자 그림 3.4.3 정규성 확인을 위한 QQ 도면 3.4.4 누적 분포 3.4.5 지도 3.5 더 알아보기* 3.6 요점 4장. 연속 변수 간의 관계 4.1 소매 데이터 4.1.1 데이터 시뮬레이션 4.1.2 온라인 및 내점 판매 데이터 시뮬레이션 4.1.3 만족도 조사 응답 시뮬레이션 4.1.4 무응답 데이터 시뮬레이션 4.2 산점도가 있는 변수 간의 연관성 탐색 4.2.1 plot()을 사용해 기본 산점도 만들기 4.2.2 산점도의 포인트 색상 4.2.3 로그 스케일로 도식화 4.3 단일 그래픽 객체에서 도면 결합 4.4 산점도 행렬 4.4.1 scatter_matrix() 4.4.2 PairGrid() 4.5 상관 계수 4.5.1 상관관계 검정 4.5.2 상관 행렬 4.5.3 상관관계를 계산하기 전에 변수 변환 4.5.4 일반적인 마케팅 데이터 변환 4.5.5 박스-콕스 변환 4.6 설문 응답에서 연관성 탐색* 4.6.1 지터: 서수 도면을 더 유익하게 만들기 4.7 더 알아보기 4.8 요점 5장. 그룹 비교: 테이블 및 시각화 5.1 소비자 세그먼트 데이터 시뮬레이션 5.1.1 세그먼트 데이터 정의 5.1.2 최종 세그먼트 데이터 생성 5.2 그룹별 설명 찾기 5.2.1 양방향 그룹에 대한 설명 5.2.2 그룹별 시각화: 빈도와 비율 5.2.3 그룹별 시각화: 연속 데이터 5.2.4 통합하기 5.3 더 알아보기* 5.4 요점 6장. 그룹 비교: 통계 검정 6.1 그룹 비교를 위한 데이터 6.2 그룹 빈도 검정: scipystats.chisquare() 6.3 관찰된 비율 검정: binom_test() 6.3.1 신뢰 구간 정보 6.3.2 binom_test()와 이항 분포에 대한 추가 정보 6.4 그룹 평균 검정: t-검정 6.5 다중 그룹 평균 검정: 분산 분석(ANOVA) 6.5.1 수식 구문에 대한 간략한 소개 6.5.2 분산 분석 6.5.3 ANOVA에서 모델 비교 6.5.4 그룹 신뢰 구간 시각화 6.6 더 알아보기* 6.7 요점 7장. 결과의 동인 식별: 선형 모델 7.1 놀이공원 데이터 7.1.1 놀이공원 데이터 시뮬레이션 7.2 ols()로 선형 모델 적합화하기 7.2.1 예비 데이터 검사 7.2.2 요약: 이변량 연관성 7.2.3 단일 예측자가 있는 선형 모델 7.2.4 ols 객체 7.2.5 모델 적합 확인 7.3 다중 예측자가 있는 선형 모델 적합화 7.3.1 모델 비교 7.3.2 모델을 사용해 예측하기 7.3.3 예측자 표준화 7.4 요인을 예측자로 사용 7.5 상호 작용 항 7.5.1 언어 요약: 고급 수식 구문 7.5.2 주의! 과적합 7.5.3 선형 모델 적합화를 위한 권장 절차 7.6 더 알아보기* 7.7 요점 8장. 추가 선형 모델링 주제 8.1 고도로 상관된 변수 처리 8.1.1 온라인 지출의 초기 선형 모델 8.1.2 공선성 수정 8.2 이진 결과에 대한 선형 모델: 로지스틱 회귀 8.2.1 로지스틱 회귀 모델의 기초 8.2.2 시즌 패스의 로지스틱 회귀 데이터 8.2.3 판매 표 데이터 8.2.4 로지스틱 회귀 모델 적합화 8.2.5 모델 재고 8.2.6 추가 논의 8.3 계층적 모델 소개 8.3.1 일부 HLM 개념 8.3.2 놀이공원에 대한 등급 기반 공동 분석 8.3.3 평점 기반 결합 데이터 시뮬레이션 8.3.4 초기 선형 모델 8.3.5 mixedlm을 사용한 계층적 선형 모델 8.3.6 완전한 계층적 선형 모델 8.3.7 HLM 해석 8.3.8 HLM에 대한 결론 8.4 더 알아보기 8.5 요점 3부. 고급 데이터 분석 9장. 데이터 복잡도 줄이기 9.1 소비자 브랜드 평가 데이터 9.1.1 데이터 크기 조정 9.1.2 속성 간의 상관관계 9.1.3 브랜드별 종합 평균 등급 9.2 주성분 분석과 지각도 9.2.1 PCA 예 9.2.2 PCA 시각화 9.2.3 브랜드 평가를 위한 PCA 9.2.4 브랜드의 지각도 9.2.5 지각도에 대한 주의 9.3 탐색적 요인 분석 9.3.1 기본 EFA 개념 9.3.2 EFA 솔루션 찾기 9.3.3 EFA 로테이션 9.3.4 브랜드에 요인 점수 사용 9.4 다차원 척도법 9.4.1 비계량 MDS 9.4.2 저차원 임베딩을 사용한 시각화 9.5 더 알아보기 9.6 요점 10장. 세그멘테이션: 부분 모집단 탐색을 위한 비지도 클러스터링 방법 10.1 세그멘테이션 철학 10.1.1 세그멘테이션의 어려움 10.1.2 클러스터링으로서의 세그멘테이션과 분류 10.2 세그멘테이션 데이터 10.3 클러스터링 10.3.1 클러스터링 단계 10.3.2 계층적 클러스터링 10.3.3 계층적 클러스터링 계속: fcluster의 그룹 10.3.4 평균 기반 클러스터링: k_means() 10.3.5 모델 기반 클러스터링: GaussianMixture() 10.3.6 클러스터링 요약 10.4 더 알아보기 10.5 요점 11장. 분류: 알려진 범주에 관측치 할당 11.1 분류 11.1.1 나이브 베이즈 분류: GaussianNB() 11.1.2 랜덤 포레스트 분류: RandomForestClassifier() 11.1.3 랜덤 포레스트 변수 중요도 11.2 예측: 잠재 고객 식별 11.3 더 알아보기 11.4 요점 12장. 결론
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• 제이슨 슈바르츠 [저]

• 구글의 정량 연구원으로, 그 전에는 시스템 신경 생물학자였다. 그의 연구 분야는 지각, 주의, 동기 부여, 행동 패턴 형성과 구글에서 대규모로 연구하는 데이터 시각화이다. 구글에 입사하기 전에는 신생 기업에서 데이터 과학자로 근무하면서 파이썬 스택으로 분석을 실행하고 프로덕션 기계 학습 모델을 개발하고 배포했다.

• 크라스랩 [저]

• 머신러닝을 기반으로 다양한 연구를 수행하고 있으며, 특히 머신러닝 기반의 금융분석과 핀테크에 중점을 두고 있다. KAIST 전산학과 계산이론 연구실 출신의 이병욱 대표가 이끌고 있으며, 그의 저서 『블록체인 해설서』(에이콘, 2019)는 대한민국학술원에 의해 2019년도 교육부 우수학술도서로 선정됐다.

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