다양한 생활 데이터로 쉽게 배우는 데이터 과학
데이터에서 가치를 발견하고 이를 문제 해결에 활용하는 데 관심이 많은 사람들을 위한 데이터 과학 입문서입니다. 프로그래밍 경험이 전혀 없어도 시작할 수 있도록 R의 기본 사용법부터 데이터 과학의 주요 주제인 데이터 정제와 가공, 시각화, 모델링과 예측까지 충실히 설명합니다. 데이터 과학 학습을 위한 전형적인 데이터뿐만 아니라 현실감 있는 다양한 생활 데이터도 다양하게 실습해볼 수 있어 스스로 더 재미있는 데이터를 찾아 활용할 수 있는 기초 체력도 다질 수 있습니다.
?
[부/장별 요약]
① 데이터 과학의 시작(1~2장) : 데이터 과학의 개념을 정립하고, 베이스 R과 R 스튜디오로 간단한 데이터를 실제로 다뤄봄으로써 데이터 과학의 세계로 들어갑니다.
② R의 데이터형과 연산(3장) : 변수, 데이터형, 연산자, 벡터, 데이터 프레임, 리스트를 배우며 R의 기본기를 다집니다.
③ 데이터의 취득.정제.가공(4~5장) : 데이터 취득을 위한 파일 읽기와 쓰기, 데이터 정제를 위한 제어문과 결측값.이상값 처리, 데이터 가공을 위한 dplyr 라이브러리 사용법 등을 익힙니다.
④ 데이터 시각화(6장) : 베이스 R과 ggplot2 라이브러리의 시각화 함수를 이용해 데이터를 이리저리 살피며 전체 데이터를 한눈에 직관적으로 알아볼 수 있게 만드는 방법을 익힙니다.
⑤ 모델링과 예측(7~10장) : 7~ 9장에서는 데이터를 가장 잘 설명할 수 있는 모델을 만들고 이 모델로 예측하는 방법을 학습합니다. 10장에서는 모델의 성능을 평가하는 방법과 가장 좋은 모델을 선택하기 위한 기준을 알아봅니다.
⑥ 텍스트 마이닝(11장) : 텍스트 데이터를 처리하는 방법을 익히기 위해 문서 단어 행렬을 구축하고 한국어와 영어에 대한 단어 구름을 그려봅니다.
⑦ 프로젝트(12장) : 지금까지 학습한 전 과정을 구글 플레이 스토어 앱 데이터에 단계별로 적용해봅니다.
※ 본 도서는 대학 강의용 교재로 개발되었으므로 단원문제 해답은 제공하지 않습니다. 단, 각 절의 연습문제 해답은 예제 소스와 함께 제공합니다
Chapter 01 데이터 과학 알아보기
01 데이터 홍수 시대
02 데이터 과학 열풍
03 데이터 과학이란?
04 데이터 과학의 절차
4.1 세상과 상호작용하는 데이터 과학
4.2 이 책에서 다루는 범위와 내용
05 데이터 과학 관련 분야
06 데이터 과학 자원
6.1 데이터 저장소
6.2 온라인 교육 사이트
6.3 소프트웨어 도구
6.4 R 공식 문서
역사 속의 데이터 과학
단원문제
Chapter 02 데이터 과학으로 풍덩
01 도구 챙기기
02 데이터와 친해지기
03 데이터 시각화 맛보기
04 데이터 과학 학습을 위한 좋은 습관 알아보기
4.1 도움말 청하기
4.2 익숙해지기
4.3 점증적으로 생각하기
4.4 좋은 도구 쓰기
05 좋은 도구 익히기
5.1 통합 개발 환경
5.2 스크립트 창에서의 코딩
5.3 작업 디렉토리의 지정
5.4 라이브러리의 활용
06 데이터와 더 친해지기
6.1 사랑스런 iris 데이터
6.2 돈을 벌어주는 tips 데이터
나는 아마추어 데이터 과학자?
단원문제
Chapter 03 R의 데이터형과 연산
01 데이터의 저장과 처리
02 변수
03 데이터형
04 연산자
05 벡터
5.1 벡터 생성
5.2 벡터 연산
5.3 벡터 연산에 유용한 함수
06 배열(행렬)
6.1 배열 ...생성
6.2 배열 연산
6.3 배열에 유용한 함수
07 데이터 프레임
7.1 데이터 프레임 생성
7.2 데이터 프레임 요소에 접근
7.3 데이터 프레임에 유용한 함수
08 리스트
8.1 리스트 생성
8.2 리스트 요소에 접근
8.3 리스트에 유용한 함수
유용한 R 스튜디오 사용법
단원문제
Chapter 04 데이터 취득과 정제
01 파일 읽고 쓰기
1.1 파일 읽기
1.2 파일 쓰기
02 데이터 정제를 위한 조건문과 반복문
2.1 조건문
2.2 반복문
03 사용자 정의 함수 : 원하는 기능 묶기
04 데이터 정제 예제 1 : 결측값 처리
05 데이터 정제 예제 2 : 이상값 처리
미국 명문 대학교의 데이터 과학에 대한 인식
단원문제
Chapter 05 데이터 가공
01 데이터 가공이란?
02 베이스 R을 이용한 데이터 가공
03 dplyr 라이브러리를 이용한 데이터 가공
04 데이터 가공의 실제
4.1 방대한 데이터 요약
4.2 모델링을 위한 가공
4.3 데이터 구조 변경
데이터 가공의 의의
단원문제
Chapter 06 데이터 시각화
01 데이터 시각화란?
1.1 데이터 시각화의 필요성
1.2 시각화의 기본 요소
02 시각화의 기본 기능
2.1 많은 양의 데이터를 효과적으로 관찰
2.2 데이터를 여러 관점에서 보게 함
03 시각화 도구
3.1 베이스 R
3.2 시각화에 특화된 ggplot2 라이브러리
04 시각화를 이용한 데이터 탐색
시각화는 왜 할까?
단원문제
Chapter 07 모델링과 예측 : 선형 회귀
01 모델링과 예측이란?
1.1 간단한 예로 알아보기
1.2 데이터 과학 세계의 모델링과 예측
02 현실 세계의 모델링
03 단순 선형 회귀
04 단순 선형 회귀의 적용 : cars 데이터
05 모델의 통계량 해석
06 다중 선형 회귀
07 다중 선형 회귀의 적용 : trees 데이터
t-검정과 분산 분석
단원문제
Chapter 08 일반화 선형 모델
01 일반화 선형 모델은 왜 필요한가?
02 일반화 선형 모델
2.1 단순 데이터에 적용
2.2 실제 데이터에 적용 : Haberman survival 데이터
2.3 특징 선택
03 로지스틱 회귀
04 로지스틱 회귀의 적용 : UCLA admission 데이터
05 로지스틱 회귀의 적용 : colon 데이터
과잉적합
단원문제
Chapter 09 분류를 위한 모델
01 회귀와 분류
02 결정 트리의 원리
03 결정 트리 함수의 사용
04 결정 트리의 해석
05 랜덤 포리스트
06 SVM과 k - NN
07 분류 모델의 다양한 적용
7.1 UCLA admission 데이터
7.2 colon 데이터
7.3 voice 데이터
7.4 성능 측정에 대한 고찰
기계 학습
단원문제
Chapter 10 모델의 성능 평가
01 예측 오류는 왜 발생하나?
02 정확률
03 일반화 능력 측정
04 교차 검증
05 모델 선택
06 정밀도와 재현율
07 ROC 곡선과 AUC
단원문제
Chapter 11 텍스트 마이닝
01 텍스트 마이닝 기초
02 DTM 구축
03 단어 구름
04 문서 분류
05 영어 텍스트 마이닝을 이용한 한국어 처리
06 KoNLP를 이용한 한국어 텍스트 마이닝
트위터 API를 이용한 말뭉치 얻기
단원문제
Chapter 12 구글 플레이 스토어 앱 데이터를 이용한 실전 프로젝트
01 프로젝트 소개
02 데이터 정제
03 탐색적 데이터 분석
04 모델링과 예측
FAMILY 앱이 대세?
단원문제
오일석 [저]
1992년부터 전북대학교 컴퓨터공학부 교수로 재직 중이다. 1984년에 서울대학교 컴퓨터공학부를 졸업하고, 1992년에 KAIST 전산학과에서 박사학위를 받았다. 한국정보과학회 SA(소프트웨어와 응용) 논문지와 한국콘텐츠학회 논문지의 편집위원장을 지냈다. 주요 연구 분야는 기계 학습과 컴퓨터 비전, 패턴인식이다. 저서로는 [IT CookBook, 컴퓨터 비전](한빛아카데미, 2014년, 대한민국학술원 2015년 우수학술도서), [패턴인식](교보문고, 2008년, 문화체육관광부 2009년 우수학술도서), [C 프로그래밍과 스타일링](교보문고, 2009년), [컴퓨터 스토리](교보문고, 2011년), 번역서로는 [앱인벤터2](한빛아카데미, 2015년)가 있다.
전체 0개의 구매후기가 있습니다.
인터파크도서는 고객님의 단순 변심에 의한 교환과 반품에 드는 비용은 고객님이 지불케 됩니다.
단, 상품이나 서비스 자체의 하자로 인한 교환 및 반품은 무료로 반품 됩니다.
교환 및 반품이 가능한 경우
상품을 공급 받은 날로부터 7일이내 가능 공급받으신 상품의 내용이 표시, 광고 내용과 다르거나 다르게 이행된 경우에는 공급받은 날로부터 3개월 이내, 혹은 그사실을 알게 된 날 또는 알 수 있었던 날로부터 30일 이내 상품에 아무런 하자가 없는 경우 소비자의 고객변심에 의한 교환은 상품의 포장상태 등이 전혀 손상되지 않은 경우에 한하여 가능
교환 및 반품이 불가능한 경우
구매확정 이후(오픈마켓상품에 한함) 고객님의 책임 있는 사유로 상품 등이 멸실 또는 훼손된 경우
(단, 상품의 내용을 확인하기 위하여 포장 등을 훼손한 경우는 제외) 시간이 지남에 따라 재판매가 곤란할 정도로 물품의 가치가 떨어진 경우 포장 개봉되어 상품 가치가 훼손된 경우
다배송지의 경우 반품 환불
다배송지의 경우 다른 지역의 반품을 동시에 진행할 수 없습니다. 1개 지역의 반품이 완료된 후 다른 지역 반품을 진행할 수 있으므로, 이점 양해해 주시기 바랍니다.
중고상품의 교환
중고상품은 제한된 재고 내에서 판매가 이루어지므로, 교환은 불가능합니다.
오픈마켓 상품의 환불
오픈마켓상품에 대한 책임은 원칙적으로 업체에게 있으므로, 교환/반품 접수시 반드시 판매자와 협의 후 반품 접수를 하셔야하며, 반품접수 없이 반송하거나, 우편으로 보낼 경우 상품 확인이 어려워 환불이 불가능할 수 있으니 유의하시기 바랍니다.
배송예정일 안내
인터파크 도서는 모든 상품에 대해 배송완료예정일을 웹사이트에 표시하고 있습니다.
<인터파크 직배송 상품>
상품은 월~토요일 오전 10시 이전 주문분에 대하여 당일 출고/당일 배송완료를 보장하는 상품입니다.
상품은 서울지역/평일 주문분은 당일 출고/익일 배송완료를 보장하며, 서울외지역/평일 주문분의 경우는 오후 6시까지 주문분에 대하여 익일 배송완료를 보장하는 상품입니다. (단, 월요일은 12시까지 주문에 한함)
상품은, 입고예정일(제품출시일)+택배사배송일(1일)에 배송완료를 보장합니다.
~
상품은 유통특성상 인터파크에서 재고를 보유하지 않은 상품으로 주문일+기준출고일+택배사배송일(1일)에 배송완료를 보장합니다.(토/공휴일은 배송기간에 포함되지 않습니다.) ※기준출고일:인터파크가 상품을 수급하여 물류창고에서 포장/출고하기까지 소요되는 시간
<업체 직접배송/오픈마켓 상품>
~
상품은 업체가 주문을 확인하고, 출고하기까지 걸리는 시간입니다. 주문일+기준출고일+택배사배송일(2일)에 배송완료를 보장합니다.(토/공휴일은 배송기간에 포함되지 않습니다.) ※5일이내 출고가 시작되지 않을시, 오픈마켓 상품은 자동으로 주문이 취소되며, 고객님께 품절보상금을 지급해 드립니다.
배송비 안내
도서(중고도서 포함)만 구매하시면 : 배송비 2,000원 (1만원이상 구매 시 무료배송) 음반/DVD만 구매하시면 : 배송비 1,500원 (2만원이상 구매 시 무료배송) 잡지/만화/기프트만 구매하시면 : 배송비 2,000원 (2만원이상 구매 시 무료배송) 도서와 음반/DVD를 함께 구매하시면 : 배송비 1,500원 1만원이상 구매 시 무료배송) 도서와 잡지/만화/기프트/중고직배송상품을 함께 구매하시면 : 2,000원 (1만원이상 구매 시 무료배송) 업체직접배송상품을 구매시 : 업체별로 상이한 배송비 적용
* 세트상품의 경우 부분취소 시 추가 배송비가 부과될 수 있습니다.
* 북카트에서 배송비없애기 버튼을 클릭하셔서, 동일업체상품을 조금 더 구매하시면, 배송비를 절약하실 수 있습니다.
해외배송 안내
인터파크도서에서는 국내에서 주문하시거나 해외에서 주문하여 해외로 배송을 원하실 경우 DHL과 특약으로 책정된 요금표에
의해 개인이 이용하는 경우보다 배송요금을 크게 낮추며 DHL(www.dhl.co.kr)로 해외배송 서비스를 제공합니다. 해외배송은 도서/CD/DVD 상품에 한해 서비스하고 있으며, 다른 상품을 북카트에 함께 담으실 경우 해외배송이 불가합니다.
해외주문배송 서비스는 인터파크 도서 회원 가입을 하셔야만 신청 가능합니다.
알아두세요!!!
도매상 및 제작사 사정에 따라 품절/절판 등의 사유로 취소될 수 있습니다. 오픈마켓업체의 배송지연시 주문이 자동으로 취소될 수 있습니다. 출고가능 시간이 서로 다른 상품을 함께 주문할 경우 출고가능 시간이 가장 긴 기준으로 배송됩니다. 유통의 특성상 출고기간은 예정보다 앞당겨지거나 늦춰질 수 있습니다. 택배사 배송일인 서울 및 수도권은 1~2일, 지방은 2~3일, 도서, 산간, 군부대는 3일 이상의 시간이 소요됩니다.
;)
;){kind=small}
전체 0개의 구매후기가 있습니다.
교환 및 반품이 가능한 경우 
상품을 공급 받은 날로부터 7일이내 가능 
상품은 월~토요일 오전 10시 이전 주문분에 대하여 당일 출고/당일 배송완료를 보장하는 상품입니다.
상품은 서울지역/평일 주문분은 당일 출고/익일 배송완료를 보장하며,
상품은, 입고예정일(제품출시일)+택배사배송일(1일)에 배송완료를 보장합니다.
~ 
상품은 유통특성상 인터파크에서 재고를 보유하지 않은 상품으로
상품은 업체가 주문을 확인하고, 출고하기까지 걸리는 시간입니다.
