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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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• 최근 인공지능을 활용한 데이터 분석을 통해 뛰어난 성과를 거두고 있는 기업이 늘고 있다. 이런 성과를 위해 제일 중요한 것은 기업의 데이터를 모아 놓는 것이다. 하지만 오늘날처럼 방대한 양의 데이터가 매일 생성되는 환경에서 기존 방식대로 데이터를 저장하기는 불가능하다. 이 책은 기업의 데이터를 모으고 데이터의 활용을 통해 성과를 달성할 수 있는 방법을 제시한다.
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• ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 데이터 웨어하우스, 빅데이터, 데이터 과학 소개 ■ 다양한 기업의 데이터 레이크 구축 방법 ■ 셀프 서비스 모델 구축 방법과 데이터 제공 모범 사례 탐색 ■ 다양한 데이터 레이크 설계 방법 적용 ■ 다양한 분야의 전문가의 데이터 레이크 구현 방법 ★ 이 책의 대상 독자 ★ ■ 데이터 서비스 및 관리 팀: 최고 데이터 책임자, 데이터 관리자 ■ IT 경영진 및 아키텍트: 최고 기술 책임자, 빅데이터 아키텍트 ■ 분석 팀: 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 분석 담당자 ■ 감사 팀: 최고 정보 보안 책임자, 데이터 보호 책임자, 정보보안 분석가, 규정 준수 담당자 이 책은 첨단 데이터 기술을 개발하면서 세계적인 기업들이 겪는 가장 어려운 데이터 문제를 해결하는 과정에서 얻은 30년간의 경험을 바탕으로 저술했다. 실무자와 업계 전문가들의 논문과 성공 사례로 알 수 있는 세계적인 기업들의 모범 사례를 바탕으로 성공적인 빅데이터 레이크를 설계하고 배포하는 포괄적인 지침을 제공한다. 이처럼 매력적인 신규 빅데이터 기술과 접근 방식이 기업에 어떤 효과를 제공하는지 궁금하다면 이 책이 좋은 출발점이 될 수 있다. 관리자라면 이 책을 한 번 전체적으로 읽고 나서 실무 중에 빅데이터 관련 의문이 생길 때마다 주기적으로 다시 살펴보는 것을 추천한다. 실무자에게는 빅데이터 레이크 프로젝트를 계획하거나 실행할 때 활용할 수 있는 지침이 된다. ★ 옮긴이의 말 ★ 최근에는 사람들에게 도움될 수 있는 성능이 우수하고 신뢰할 수 있는 머신러닝 모델을 만드는 데 관심들이 많습니다. 빅데이터를 활용해서 만드는 머신러닝 모델을 개발하고 모델의 신뢰성을 확보하려면 기반이 되는 데이터가 가장 중요할 수밖에 없습니다. 지금도 뉴스를 보면 자사의 빅데이터를 분석해 좋은 인공지능 모델을 만들고 그런 모델을 활용해서 혁신적인 성과를 거둔 기업의 사례가 보도되고 있습니다. 그런 뉴스를 볼 때마다 부럽다는 생각과 함께 우리도 언젠가는 저렇게 될 것이라는 확신이 듭니다. 기업이 겪고 있는 문제를 해결하는 데 필요한 데이터는 이미 기업 안에 존재한다고 믿습니다. 그것을 어떤 방식으로 저장하고 저장된 데이터를 어떻게 활용하면 좋을지 전략을 짜는 것이 중요합니다. 이 책에서는 기업의 직원들이 데이터 저장을 꺼리는 이유를 따져보고, 기업의 데이터를 효과적으로 저장하고 관리할 수 있는 방법을 알려줍니다. 관리 체계를 구축해 같은 데이터를 중복으로 구매하는 것을 방지하고, 저장한 데이터 중 민감한 데이터는 어떤 방식으로 처리하는 것이 좋을지도 소개합니다. 데이터 베이스 분야는 대부분의 용어가 영어입니다. 국내에서도 활발하게 사용되기 시작한 지 어느 정도 시간이 지났기 때문에 용어를 원문 그대로 사용하는 것이 편한 사람이 많습니다. 이 책을 옮기는 과정 중에도 원문의 의미를 해치지 않는 범위에서 업계에서 흔히 사용하는 용어를 사용하고자 노력했습니다.
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• 1장. 데이터 레이크 소개 __데이터 레이크 성숙도 ____데이터 웅덩이 ____데이터 연못 __성공적인 데이터 레이크 구축 ____올바른 플랫폼 ____올바른 데이터 ____올바른 인터페이스 ____데이터 늪 __성공적인 데이터 레이크 로드맵 ____데이터 레이크 구축 ____데이터 레이크 구조화 ____셀프서비스를 위한 데이터 레이크 설정 __데이터 레이크 아키텍처 ____상용 클라우드 데이터 레이크 ____논리 데이터 레이크 __결론 2장. 역사적 관점 __셀프서비스 데이터 욕구: 데이터베이스의 탄생 __반드시 해야 하는 분석: 데이터 웨어하우스의 탄생 __데이터 웨어하우스 생태계 ____데이터 저장 및 쿼리 ____데이터 로딩: 데이터 통합 도구 ____데이터 정리와 관리 ____데이터 사용 __결론 3장. 빅데이터와 데이터 과학 소개 __하둡: 빅데이터로의 역사적인 움직임을 이끌어내다 ____하둡 파일 시스템 ____맵리듀스 잡에서 처리와 저장의 상호작용 방법 ____읽는 시점 스키마 적용 ____하둡 프로젝트 __데이터 과학 __당신의 분석 조직은 어디에 초점을 맞춰야 하는가? __머신러닝 ____설명 가능성 ____변화 관리 __결론 4장. 데이터 ...레이크 시작 __하둡은 무엇이고 왜 사용하는가 __데이터 웅덩이 확산 방지 __빅데이터 활용 ____데이터 과학 주도 ____전략 1: 기존 기능 가져오기 ____전략 2: 신규 프로젝트를 위한 데이터 레이크 ____전략 3: 일원화된 거버넌스 확립 ____자신에게 가장 맞는 전략은 무엇인가? __결론 5장. 데이터 연못/빅데이터 웨어하우스에서 데이터 레이크로 __데이터 웨어하우스의 핵심 기능 ____분석용 차원 모델링 ____다양한 소스의 데이터 통합 ____느린 변경 차원을 통한 이력 보존 ____과거 데이터 저장소로 데이터 웨어하우스가 갖는 한계 __데이터 연못으로 ____데이터 연못에 이력 보관 ____데이터 연못에 느린 변경 차원 구현 __데이터 연못을 데이터 레이크로 키우기: 데이터 웨어하우스에 없는 데이터 가져오기 ____미가공 데이터 ____외부 데이터 ____사물 인터넷과 기타 스트리밍 데이터 __실시간 데이터 레이크 __람다 아키텍처 __데이터 변환 __목적 시스템 ____데이터 웨어하우스 ____운영 데이터 스토어 ____실시간 애플리케이션과 데이터 제품 __결론 6장. 셀프서비스용 최적화 __셀프서비스의 시작 __비즈니스 분석가 ____데이터 식별과 이해: 기업을 문서로 기록 ____신뢰 구축 ____프로비저닝 ____분석용 데이터 준비 __데이터 레이크의 데이터 랭글링 ____하둡에서의 데이터 준비 과정 ____데이터 준비의 대표적인 사용 사례 __분석 및 시각화 __셀프서비스 비즈니스 지능의 신세계 ____새로운 분석 작업 공정 ____문지기에서 가게 주인으로 ____셀프서비스 거버넌스 __결론 7장. 데이터 레이크 설계 __데이터 레이크 구조화 ____진입 또는 미가공 영역 ____골드 영역 ____작업 영역 ____민감 영역 __다중 데이터 레이크 ____여러 데이터 레이크를 유지할 때 장점 ____데이터 레이크를 하나로 합쳤을 때 장점 __클라우드 데이터 레이크 __가상 데이터 레이크 ____데이터 연방 ____빅데이터 시각화 ____중복 제거 __결론 8장. 데이터 레이크 카탈로그화 __데이터 정리 ____기술 메타데이터 ____비즈니스 메타데이터 __태깅 ____자동 카탈로그 생성 __논리 데이터 관리 ____민감 데이터 관리와 접근 제어 ____데이터 품질 __이질적 데이터 연관 짓기 __이력 수립 __데이터 확보 __카탈로그 구축 도구 ____도구 비교 __데이터 오션 __결론 9장. 데이터 접근 관리 __승인이나 접근 제어 __태그 기반 데이터 접근 정책 __민감 정보 비식별화 ____데이터 자주권과 규제 준수 __셀프서비스 접근 관리 ____데이터 확보 __결론 10장. 업계 적용 __금융 서비스에서의 빅데이터 ____고객, 디지털화, 데이터는 우리가 아는 금융을 바꾸고 있다 ____은행을 구해라 ____새로운 데이터가 제공하는 새로운 기회 ____데이터 레이크 활용의 주요 과정 __데이터 레이크가 금융 서비스에 제공하는 가치 __보험 업계의 데이터 레이크 __스마트 시티 __의료에서의 빅데이터
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• 알렉스 고렐릭 [저]

• 최영재 [저]

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