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	에이콘 데이터 과학 시리즈(총77건) 고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라     36,000원 (10%↓) 데이터의 미학 : 빅데이터 기술에서 데이터 과학자까지 데이터에 관한 모든 것     31,500원 (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%↓) 차세대 데이터 플랫폼을 지향하는 아파치 하둡 YARN     32,400원 (10%↓) 예측 분석 모델링 실무 기법 : R로 하는 빅데이터 분석 사례     36,000원 (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%↓) R로 하는 퀀트 트레이딩 : R을 활용한 금융 데이터 분석과 알고리즘 트레이딩     29,700원 (10%↓) 엔터프라이즈 데이터 레이크 구축 : 람다 아키텍처 기반의 엔터프라이즈 데이터 레이크 구축 가이드     36,000원 (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%↓) 일래스틱 스택을 이용한 머신러닝 : 분산 검색과 분석 플랫폼으로 하는 이상 징후 감지와 예측     27,000원 (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 예측을 위한 머신 러닝 : 기본 알고리즘 및 적용 예제, 사례 연구로 살펴보는     40,500원 (10%↓) 데이터 시각화(Visualizing Data) : Processing을 이용한 데이터 탐색과 표현     31,500원 (10%↓) 데이터 마이닝 개념과 기법     45,000원 (10%↓) 데이터 마이닝 Data mining : 데이터 속 숨은 의미를 찾는 기계 학습의 이론과 응용     43,200원 (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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• 다양한 예제를 통해 파이썬을 사용한 비지도 학습을 자세하고 친절하게 설명한다. 머신 러닝을 잘 모르는 독자라도 이 책을 따라가다 보면 손쉽게 비지도 학습의 개념을 이해하고 자연스럽게 자신만의 데이터로 흥미로운 분석을 시도하게 될 것이다.
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• ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 클러스터링의 기본과 중요성 이해 ■ 기본 제공 패키지를 사용해 처음부터 k-평균, 계층적 및 DBSCAN 클러스터링 알고리즘 구축 ■ 차원 축소 및 적용 ■ Scikit-learn으로 Iris 데이터셋에서 PCA 구현 및 분석 ■ Keras로 CIFAR-10 데이터셋용 오토인코더 모델 구축 ■ 머신 러닝 익스텐션(Mlxtend)을 사용한 Apriori 알고리즘으로 거래 데이터 연구 ★ 이 책의 대상 독자 ★ 비지도 학습에 관심 있는 개발자, 데이터 과학자와 머신 러닝에 관심 있는 독자를 위한 책이다. 지수나 제곱근, 평균, 중위값 등을 포함한 수학 개념의 기초 지식과 함께 파이썬 프로그래밍 관련 지식이 필요하다.
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• 1장. 클러스터링 소개 __소개 __비지도 학습과 지도 학습의 차이 __클러스터링 ____클러스터 식별 ____2차원 데이터 ____연습 1: 데이터에서 클러스터 인식 __k-평균 클러스터링 소개 ____수학이 필요 없는 k-평균 연습 ____k-평균 클러스터링 심화 연습 ____대안 거리 메트릭-맨해튼 거리 ____더 깊은 차원 ____연습 2: 파이썬으로 유클리드 거리 계산 ____연습 3: 거리 개념으로 클러스터 구성 ____연습 4: 직접 k-평균 구현 ____연습 5: 최적화를 통한 k-평균 구현 ____클러스터링 성능: 실루엣 점수 ____연습 6: 실루엣 점수 계산 ____활동 1: k-평균 클러스터링 구현 __요약 2장. 계층적 클러스터링 __소개 ____클러스터링 다시 살펴보기 ____k-평균 다시 살펴보기 __계층 구조 __계층적 클러스터링 소개 ____계층적 클러스터링 수행 단계 ____계층적 클러스터링 연습 예제 ____연습 7: 계층 구성 __연결 ____활동 2: 연결 기준 적용 __응집 vs 분산 클러스터링 ____연습 8: scikit-learn을 사용한 응집 클러스터링 구현 ____활동 3: 계층적 클러스터링과 k-평균 비교 __k-평균 vs 계층적 클러스터링 __요약 3장. 이웃 접근...과 DBSCAN __소개 ____이웃으로서의 클러스터 __DBSCAN 소개 ____DBSCAN 심화 학습 ____DBSCAN 알고리즘 연습 ____연습 9: 이웃 반경 크기의 영향 평가 ____DBSCAN 속성 - 이웃 반경 ____활동 4: DBSCAN 처음부터 구현 ____DBSCAN 속성-최소 지점 수 ____연습 10: 최소 지점 수의 영향 평가 ____활동 5: DBSCAN과 k-평균 그리고 계층적 클러스터링 비교 __DBSCAN 대 k-평균과 계층적 클러스터링 __요약 4장. 차원 축소와 PCA __소개 ____차원 축소란 무엇인가? ____차원 축소 적용 ____차원의 저주 __차원 축소 기법 개요 ____차원 축소와 비지도 학습 __PCA ____평균 ____표준편차 ____공분산 ____공분산 행렬 ____연습 11: 통계의 기본 개념 이해 ____고윳값 및 고유 벡터 ____연습 12: 고윳값 및 고유 벡터 계산 ____PCA 처리 절차 ____연습 13: PCA 수동 실행 ____연습 14: Scikit-Learn PCA ____활동 6: 수동 PCA와 scikit-learn 비교 ____압축된 데이터셋 복원 ____연습 15: 수동 PCA로 분산 감소 시각화 ____연습 16: 분산 감소 시각화 ____연습 17: Matplotlib에서 3D 도표 그리기 ____활동 7: 확장된 아이리스 데이터셋을 사용한 PCA __요약 5장. 오토인코더 __소개 __인공 신경망 기초 ____뉴런 ____Sigmoid 함수 ____정류 선형 단위 ____연습 18: 인공 신경망의 뉴런 모델링 ____활동 8: ReLU 활성화 함수를 사용한 뉴런 모델링 ____신경망: 구조 정의 ____연습 19: Keras 모델 정의 ____신경망: 학습 ____연습 20: Keras 신경망 훈련 ____활동 9: MNIST 신경망 __오토인코더 ____연습 21: 간단한 오토인코더 ____활동 10: 간단한 MNIST 오토인코더 ____연습 22: 다중 계층 오토인코더 ____컨볼루셔널 신경망 ____연습 23: 컨볼루셔널 오토인코더 ____활동 11: MNIST 컨볼루셔널 오토인코더 __요약 6장. t-분포 확률적 이웃 임베딩 __소개 __확률적 이웃 임베딩 __t-분포 확률적 이웃 임베딩 ____연습 24: t-SNE MNIST ____활동 12: 와인 t-SNE __t-SNE 도표 해석 ____퍼플렉서티 ____연습 25: t-SNE MNIST와 퍼플렉서티 ____활동 13: t-SNE 와인과 퍼플렉서티 ____이터레이션 ____연습 26: t-SNE MNIST와 반복 ____활동 14: t-SNE 와인과 이터레이션 ____시각화에 대한 최종 의견 __요약 7장. 토픽 모델링 __소개 ____토픽 모델 ____연습 27: 환경 설정 ____토픽 모델 개요 ____비즈니스 활용 ____연습 28: 데이터 로딩 __텍스트 데이터 정리 ____데이터 정리 기법 ____연습 29: 단계별 데이터 정리 ____연습 30: 데이터 정리 마무리 ____활동 15: 트위터 데이터 로딩 및 정리 __잠재 디리클레 할당 ____변분 추론 ____백오브워즈 ____연습 31: 카운트 벡터라이저를 사용한 백오브워즈 모델 생성 ____퍼플렉서티 ____연습 32: 주제의 수 선택 ____연습 33: 잠재 디리클레 할당 실행 ____연습 34: LDA 시각화 ____연습 35: 4개 주제 시도 ____활동 16: 잠재 디리클레 할당과 건강 트윗 ____백오브워즈 추가 사항 ____연습 36: TF-IDF를 사용한 백오브워즈 생성 __음수 미포함 행렬 분해 ____프로베니우스 놈 ____증배 갱신 ____연습 37: 음수 미포함 행렬 분해 ____연습 38: NMF 시각화 ____활동 17: 음수 미포함 행렬 분해 __요약 8장. 장바구니 분석 __소개 __장바구니 분석 ____활용 사례 ____중요한 확률 지표 ____연습 39: 샘플 거래 데이터 생성 ____지지도 ____신뢰도 ____향상도와 레버리지 ____확신 ____연습 40: 지표 계산 __거래 데이터의 특징 ____연습 41: 데이터 불러오기 ____데이터 정리 및 형식화 ____연습 42: 데이터 정리 및 포매팅 ____데이터 인코딩 ____연습 43: 데이터 인코딩 ____활동 18: 전체 온라인 소매 데이터의 로딩과 준비 __Apriori 알고리즘 ____계산 수정 ____연습 44: Apriori 알고리즘 실행 ____활동 19: 전체 온라인 소매 데이터셋에 Apriori 적용 __연관 규칙 ____연습 45: 연관 규칙 도출 ____활동 20: 전체 온라인 소매 데이터셋의 연관 규칙 찾기 __요약 9장. 핫스팟 분석 __소개 ____공간 통계 ____확률 밀도 함수 ____산업에 핫스팟 분석 사용 __커널 밀도 추정 ____대역폭 값 ____연습 46: 대역폭 값의 효과 ____최적의 대역폭 선택 ____연습 47: 그리드 검색을 사용한 최적 대역폭 선택 ____커널 함수 ____연습 48: 커널 함수의 효과 ____커널 밀도 추정 도출 ____연습 49: 커널 밀도 추정의 도출 시뮬레이션 ____활동 21: 1차원에서의 밀도 추정 __핫스팟 분석 ____연습 50: Seaborn으로 데이터 로드 및 모델링 ____연습 51: 베이스맵 작업 ____활동 22: 런던에서의 범죄 분석 __요약 부록
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• 애런 존스, 크리스토퍼 크루거 [저]

• 조경빈 [저]

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