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	데이터 과학 시리즈(에이콘)(총79건) 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 2/e     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 2/e : 카메라를 위한 수학     58,500원 (10%↓) 컴퓨터 비전 5/e : 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%↓) 빅데이터에서 천금의 기회를 캐라 : 테라데이타 최고분석책임자가 들려주는 기업 빅데이터 활용 전략     22,500원 (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 4/e : 실용적인 머신러닝 기술     45,000원 (10%↓) 헬스케어 분석을 위한 머신러닝 : 파이썬, 주피터 노트북, 텐서플로, 케라스를 이용한 적용 사례     22,500원 (10%↓) 생물정보학 알고리듬 3/e     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 2/e : 파이썬 데이터 과학 기초     40,500원 (10%↓) AWS 클라우드 머신러닝 : 머신러닝 기초부터 AWS SageMaker까지     31,500원 (10%↓) 통계학으로 배우는 머신러닝 2/e : 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%↓) 파이썬을 활용한 생명정보학     32,400원 (10%↓) 양자 컴퓨팅 입문 : 간결하게 배우는 양자 컴퓨팅     18,900원 (10%↓) 텐서플로 2와 케라스로 구현하는 딥러닝 : 회귀, CNN. GAN, RNN, NLP, AutoML까지 딥러닝의 모든 것     38,700원 (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(Machine Learning)     54,000원 (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 3/e : 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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• 구글 클라우드 플랫폼(GCP)상에서 실제 문제에 정교한 통계 및 머신 러닝 방법론을 쉽게 적용하는 방법을 알려주는 책이다. 데이터 과학 분야에 입문하는 개발자는 통계와 머신 러닝 방법론, GCP 도구를 이용해 엔드 투 엔드 파이프라인을 구현하는 방법을 실습할 수 있다. 전체 과정을 따라 가면 다양한 데이터 과학 접근법을 사용한 비즈니스 의사 결정 사례를 구축할 수 있을 것이다.
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• ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 앱 엔진 애플리케이션을 이용한 자동화되고 스케줄된 데이터 입수 ■ 구글 데이터 스튜디오에서의 대시보드 생성과 구성 ■ 스트리밍 분석을 수행하기 위한 실시간 분석 파이프라인 구축 ■ 구글 빅쿼리를 이용한 대화형 데이터 탐색 수행 ■ 클라우드 데이터프록 클러스터상에서 베이지안 모델 생성 ■ 스파크를 이용한 로지스틱 회기 머신 러닝 모델 구축 ■ 클라우드 데이터프록 파이프라인으로 시간-집계 피처 계산 ■ 텐서플로를 이용한 고성능 예측 모델 생성 ■ 배치 및 실시간 파이프라인으로부터 일반인이 접근할 수 있도록 마이크로서비스 모델 배포와 사용 ★ 이 책의 대상 독자 ★ 데이터 분석을 하는 독자 모두에게 적합한 책이다. 여러분은 시스템 프로그래머, 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 데이터베이스 관리자 또는 데이터 분석가일 것이다. 오늘날은 역할이 더 세분화될 수도 있지만(데이터 분석만 하든지, 모델 작성만 하든지, 데브옵스만 수행할 것이다), 업무 영역을 조금 늘리고 싶을 것이다. 데이터 과학 모델의 작성법뿐 아니라 상용 시스템에 대규모로 데이터 과학 모델을 구현하는 방법도 배우고 싶을 것이다. [옮긴이의 말] 처음 이 책을 접했을 때는 참 어려웠다. 데이터 과학과 머신 러닝을 막연하게 이해하고 있는 수준에 머물러 있어서 번역하는 데 1년 이상 소요됐다. 1년 내내 이 책의 내용을 이해하고자 소스를 배포하고 애플리케이션을 실행하고 결과를 확인하는 작업을 쉬지 않고 진행했다. 그 덕분에 적어도 머신 러닝, 딥러닝의 기초 지식은 어느 정도 이해하는 수준이 됐다. 게다가 구글 클라우드라는 특별한 클라우드 플랫폼 덕분에 하둡 같은 빅데이터 시스템을 별도로 구축하지 않고도 이 책에 나오는 모든 소스를 실행해보고 결과를 쉽게 확인할 수 있었고, 좀 더 빠르게 머신 러닝의 실체에 다가갈 수 있었다. 이제는 이해의 수준을 넘어서 사내에 구축돼 있는 빅데이터를 기반으로 본격적인 머신 러닝/딥러닝을 시도하려고 준비 중이다. 그것도 구글 클라우드 플랫폼에서 추진할 예정이다. 하둡 클러스터 등을 구축할 필요도 없고 데이터를 샤딩 처리하는 등의 수고도 필요 없기 때문이다. 게다가 타사 클라우드 대비 비용이 저렴하기까지 하다. 이 책을 접하기 전에 유튜브나 다른 책을 통해 머신 러닝/딥러닝의 기초적인 사항은 파악하길 바란다. 기초 지식 없이 내용을 접하면 정말 어려울 것이기 때문이다. 최근에 이 책의 주제로 사내에서 세미나를 진행했다. 물론 다수의 청중이 머신 러닝/딥러닝에 이해도가 거의 없는 상태였다. 머신 러닝/딥러닝이 워낙 뜨거운 주제인 관계로 관심은 많았지만 내용을 이해하는 사람은 전체의 5%도 안됐다. 주로 나온 반응은 “신기하다”, “무슨 얘기인지 하나도 모르겠다”, “머신 러닝 절차는 왜 이런 식인지 잘 모르겠다” 등이었다. 따라서 이 책을 읽기 전에 머신 러닝의 기초가 없다면 꼭 사전 공부를 하기를 간곡히 당부 드린다. 끝으로 이제 머신 러닝/딥러닝은 데이터 과학자만 할 수 있는 특화된 분야가 아니라고 생각한다. 적어도 데이터에 대한 통찰력이 있다면 누구나 할 수 있는 분야다. 또한 머신 러닝을 쉽게 실행할 수 있는 클라우드 플랫폼이 계속 나오고 있어서 누구든지 배우고자 한다면 어렵지 않게 실행을 해볼 수 있는 환경이 됐다. 여러분을 이 경이롭고 흥미로운 세계로 초청한다. 꼭 동참해 소기의 성과를 이루기 바란다.
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• 지은이 소개 감사의 말 옮긴이 소개 옮긴이의 말 들어가며 1장. 데이터에 기반을 둔 의사 결정 __많은 유사한 의사 결정 __데이터 엔지니어의 역할 __클라우드는 데이터 엔지니어를 능력자로 만든다. __클라우드는 데이터 과학을 급속도로 변화시킨다 __사례 연구로 확고한 사실을 얻을 수 있다 __확률론적 결정 __데이터와 도구 ____코드로 시작 __요약 2장. 클라우드에 데이터 입수 __항공사 정시 도착 데이터 ____알 수 있어야 함 ____학습-제공 간 왜곡 ____다운로드 절차 ____데이터셋 속성 __데이터를 한곳에 저장하지 않는 이유 ____수직 확장 ____수평 확장 ____콜로수스와 주피터에 함께하는 데이터 __데이터 입수 ____웹 양식 리버스 엔지니어링 ____데이터셋 다운로드 ____탐색 및 정리 ____구글 클라우드 스토리지에 데이터 업로드 __월주기로 다운로드 스케줄링 ____파이썬으로 입수 ____플라스크 웹 애플리케이션 ____앱 앤진 실행 ____URL 보호 ____크론 작업 스케줄링 __요약 __코드 휴게소 3장. 혁신적인 대시보드 생성 __대시보드로 모델 설명 __대시보드를 먼저 만들어야 하는 이유 __정확성, 정직성 및 ...좋은 설계 __구글 클라우드 SQL에 데이터 탑재 __구글 클라우드 SQL 인스턴스 생성 __구글 클라우드 플랫폼과의 상호작용 __MySQL에 대한 접근 제어 __테이블 생성 __테이블 채우기 __첫 번째 모델 작성 ____분할표 ____임계값 최적화 ____머신 러닝 __대시보드 작성 __데이터 스튜디오로 시작 ____다이어그램 생성 ____최종 사용자 제어 기능 추가 ____파이 다이어그램으로 비율 표시 ____분할표 설명 __요약 4장. 스트리밍 데이터: 송신 및 입수 __이벤트 피드 설계 __시간 보정 __아파치 빔/클라우드 데이터플로우 ____공항 데이터 파싱 ____시간대 정보 추가 ____시간을 UTC로 변환 ____시간 보정 ____이벤트 생성 ____클라우드에서 파이프라인 실행 __이벤트 스트림을 클라우드 pub/sub에 전송 ____전송할 기록 얻기 ____기록에 대한 분할 ____이벤트 일괄처리 구축 ____이벤트 일괄처리 전송 __실시간 스트리밍 처리 ____자바 데이터플로우 기반 스트리밍 ____스트리밍 처리 실행 ____빅쿼리로 스트리밍 데이터 분석 ____실시간 대시보드 __요약 5장. 대화형 데이터 탐색 __탐색적 데이터 분석 __빅쿼리에 항공 운항 데이터 탑재 ____서비리스 칼럼 기반 데이터베이스의 이점 ____클라우드 스토리지에 준비 ____접근 제어 ____연합 쿼리 ____csv 파일 입수 __클라우드 데이터랩을 이용한 탐색적 데이터 분석 ____주피터 노트북 ____클라우드 데이터랩 ____클라우드 데이터랩에 패키지 설치 ____구글 클라우드 플랫폼의 주피터 매직 __품질 제어 ____이상한 값 ____이상치 제거: 빅데이터는 다르다 ____발생 빈도에 대한 데이터 필터링 __출발 지연 시 도착 지연 조건 ____확률적 결정 임계값 적용 ____경험 확률 분포 함수 ____정답은... __모델 평가 ____무작위로 뒤섞기 ____날짜로 분할 ____학습과 테스트 __요약 6장. 클라우드 데이터프록상의 베이즈 분류 __맵리듀스와 하둡 생태계 ____맵리듀스 동작 방식 ____아파치 하둡 ____구글 클라우드 데이터프록 ____고급 도구 필요 ____클러스터가 없는 작업 ____초기화 작업 __스파크 SQL을 이용한 양자화 ____클라우드 데이터프록상의 구글 클라우드 데이터랩 ____빅쿼리를 이용한 개별성 검사 ____구글 클라우드 데이터랩의 스파크 SQL ____히스토그램 균일화 ____동적으로 클러스터 크기 조절 __피그를 이용한 베이즈 분류법 ____클라우드 데이터프록상에서 피그 작업 실행 ____훈련일자로 제한 ____의사 결정 기준 ____베이지안 모델 평가 __요약 7장. 머신 러닝: 스파크에서 로지스틱 회귀 분석 __로지스틱 회귀 분석 ____스파크 ML 라이브러리 ____스파크 머신 러닝으로 시작 ____스파크 로지스틱 회귀 분석 ____학습 데이터셋 생성 ____코너 케이스 다루기 ____학습 예제 생성 ____학습 ____모델을 사용해 예측 ____모델 평가 __피처 엔지니어링 ____실험 프레임워크 ____보류 데이터셋 생성 ____피처 선택 ____피처 크기 조정과 클리핑 ____피처 변환 ____범주형 변수 ____확장 가능, 반복 가능, 실시간 __요약 8장. 시간-윈도우 집계 피처 __시간 평균의 필요성 __자바상의 데이터플로우 ____개발 환경 구성 ____빔으로 필터링 ____파이프라인 옵션 및 문자열 I/O ____클라우드에서 실행 ____객체로 파싱 __시간 평균 계산 ____그룹화 및 조합 ____측면 입력으로 병렬 처리 ____디버깅 ____BigQueryIO ____항공편 객체 변형 ____일괄 모드로 슬라이딩 윈도우 계산 ____클라우드에서 실행 __모니터링, 트러블 슈팅, 성능 튜닝 ____파이프라인 트러블 슈팅 ____측면 입력 제한 사항 ____파이프라인 재설계 ____중복 제거 __요약 9장. 텐서플로를 이용한 머신 러닝 분류기 __좀 더 복잡한 모델을 향해 __텐서플로에서 데이터 읽기 __Experiment 구성 ____선형 분류기 ____학습 및 평가 입력 함수 ____서빙 입력 함수 ____Experiment 작성 ____학습 실행 수행 ____클라우드에서의 분산 학습 __ML 모델 개선 ____심층 신경망 모델 ____임베딩 ____와이드앤딥 모델 ____하이퍼파라미터 튜닝 __모델 배포 ____모델로 예측 ____모델 설명 __요약 10장. 실시간 머신 러닝 __예측 서비스 호출 ____요청 및 응답에 대한 자바 클래스 ____요청 전송과 응답 파싱 ____예측 서비스 클라이언트 __항공편 정보에 예측 추가 ____일괄처리 입력 및 출력 ____데이터 처리 파이프라인 ____비효율성 식별 ____일괄처리 요청 __스트리밍 파이프라인 ____PCollection 평탄화 ____스트리밍 파이프라인 실행 ____지연되고 비순차적인 기록 ____워터마크와 트리거 __트랜잭션, 처리량, 대기 시간 ____가능한 스트리밍 싱크 ____클라우드 빅테이블 ____테이블 설계 ____행의 키 설계 ____클라우드 빅테이블로 스트리밍 ____클라우드 빅테이블에서 쿼리 __모델 성능 평가 ____지속적인 학습의 필요성 ____파이프라인 평가 ____성능 평가 ____한계 분포 ____모델 동작 확인 ____동작 변화 식별 __요약 __책 요약 부록 A. 머신 러닝 데이터셋 내에서 민감한 데이터의 고려 걸러 이미지 찾아보기
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• 발리아파 락쉬마난 [저]

• 구글 클라우드의 데이터와 머신 러닝 전문 서비스에 대한 기술 책임자다. 머신 러닝을 민주화해서 어느 곳에서 어느 사용자가 사용하든 하드웨어를 많이 갖고 있지 않아도, 통계나 프로그래밍을 깊이 있게 알지 못해도 구글의 놀라운 인프라를 사용할 수 있게 돕는다. 구글에서 근무하기 전에는 클라이미트 코퍼레이션(Climate Corporation)에서 데이터 과학자 팀을 이끌었고, NOAA 국립 폭풍 연구소의 연구 과학자로 혹독한 날씨의 진단 및 예측을 위한 머신 러닝 애플리케이션을 운영했다.

• 이준호 [저]

• 넥슨 코리아에서 클라우드 아키텍처, 데브옵스(DevOps) 문화 확산, IaC화, 빅데이터 구축 및 운영을 주도하고 있다. 넥슨에 재직하면서 2년 전 ELK를 기반으로 빅데이터 시스템을 구축해 현재 수백 테라바이트 수준의 데이터를 관리 중이다. 쌓여있는 데이터를 이용해 유의미한 정보를 추출하려고 노력했고 ELK 기반 실시간 모니터링 체제의 구성은 완료한 상태다. 그러나 실시간 모니터링 수준을 뛰어넘는 예측 시스템을 만들고자 고군분투하고 있다.

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