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	위키북스 데이터 사이언스(총56건) 실전! 프로젝트로 배우는 딥러닝 컴퓨터비전 : 영상분석 이론부터 엔비디아 젯슨 나노를 활용한 자율주행 실습까지     31,500원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 바이블 2 : 파이썬 기초부터 트랜스포머, BERT, GPT까지     25,200원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 바이블 1 : 파이썬 기초부터 트랜스포머, BERT, GPT까지     37,800원 (10%↓) 파이토치 트랜스포머를 활용한 자연어 처리와 컴퓨터비전 심층학습 : 실전 프로젝트와 최신 알고리즘을 통한 딥러닝 모델 개발     43,200원 (10%↓) 실전! 컴퓨터비전을 위한 머신러닝 : 텐서플로와 케라스를 활용한 머신러닝 기반 이미지 처리 완벽 가이드     31,500원 (10%↓) 파이썬 데이터 사이언스 핸드북 : IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn 라이브러리를 활용한 데이터 과학과 머신러닝     34,200원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 완벽 가이드 : 자연어 처리 기초부터 딥러닝 기반 BERT와 트랜스포머까지     27,000원 (10%↓) 데이터 분석가가 반드시 알아야 할 모든 것 : 파이썬 코드와 캐글 데이터셋으로 실습하는     34,200원 (10%↓) 모두를 위한 메타러닝 : PyTorch를 활용한 Few-shot 학습 모델과 빠른 강화학습 에이전트 만들기     23,400원 (10%↓) 파이썬 웹 스크레이핑 완벽 가이드 : 파이썬 기초문법부터 스트림릿을 이용한 웹 앱 제작과 카카오 API 활용까지     28,800원 (10%↓) 파이썬을 활용한 머신러닝 자동화 시스템 구축     25,200원 (10%↓) 차근차근 실습하며 배우는 파이토치 딥러닝 프로그래밍 : 파이썬부터 머신러닝 기초, 이미지 인식, 파인 튜닝까지     28,800원 (10%↓) 파이토치와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습 : 다양한 게임을 제작하며 배우는 심층강화학습     25,200원 (10%↓) 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 : 다양한 캐글 예제와 함께 기초 알고리즘부터 최신 기법까지 배우는     36,000원 (10%↓) 파이썬을 이용한 딥러닝/강화학습 주식투자 : 파이토치와 케라스를 활용한 인공지능 퀀트 투자 시스템     27,000원 (10%↓) 텐서플로 2와 머신러닝으로 시작하는 자연어 처리 : 로지스틱 회귀부터 BERT와 GPT3까지     32,400원 (10%↓) 손에 잡히는 퀀트 투자 with 파이썬 : 파이썬을 활용한 금융 데이터 분석과 퀀트 투자 전략 검증     28,800원 (10%↓) AI 엔지니어를 위한 머신러닝 시스템 디자인 패턴     28,800원 (10%↓) 파이썬 데이터 클리닝 쿡북 : 파이썬과 판다스를 활용한 데이터 전처리     25,200원 (10%↓) 수학으로 풀어보는 강화학습 원리와 알고리즘 : 딥러닝과 강화학습을 이해하기 위한 필수 수학 이론부터     27,000원 (10%↓) 데이터 해석학 입문 : 올바른 데이터 분석을 위한 의사결정 성공 방정식     24,300원 (10%↓) 돈 되는 파이썬 인공지능 프로그래밍 : 회사 매출을 올리는 AI 도입과 활용법     22,500원 (10%↓) 강화학습/심층강화학습 특강 : 파이썬 기초부터 AI 시스템 구축까지, 실습을 통해 배우는 인공지능 강좌     24,300원 (10%↓) 실무 프로젝트로 배우는 데이터 분석 with R : 업무에 곧바로 써먹는 R 실전 활용법     25,200원 (10%↓) C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍 : 컴퓨터 비전 기초 이론부터 머신러닝을 활용한 영상 처리 프로젝트까지     32,400원 (10%↓) 금융 전문가를 위한 머신러닝 알고리즘 : 파이썬으로 배우는 금융 머신러닝 알고리즘의 원리와 활용     31,500원 (10%↓) 카카오 아레나 데이터 경진대회 1등 노하우 : 상품 카테고리 분류와 브런치 글 개인화추천으로 배우는 데이터 분석 실무     24,300원 (10%↓) 데이터 애널리틱스 : 예제로 배우는 모델링 기법, 데이터 분석, 모델 구축 과정     31,500원 (10%↓) 파이썬 데이터 분석 실무 테크닉 100 : 100가지 예제로 배우는 데이터 가공, 머신러닝, 이미지/자연어 처리의 기술     23,400원 (10%↓) 나의 첫 머신러닝/딥러닝 : 파이썬으로 구현해보는 필수 머신러닝/딥러닝 알고리즘     23,400원 (10%↓) 수학으로 풀어보는 칼만필터 알고리즘 : 기초 이론부터 깊게 이해하고 응용 예제로 철저하게 배우는     28,800원 (10%↓) 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습 : 내 손으로 직접 구현하는 게임 인공지능     25,200원 (10%↓) 실전! 텐서플로 2를 활용한 딥러닝 컴퓨터 비전 : 텐서플로 2.0과 케라스를 활용한 강력한 이미지 처리 애플리케이션 만들기     25,200원 (10%↓) 사물인터넷을 위한 인공지능 : 더 스마트한 IoT 시스템을 개발하기 위한 고급 머신러닝/딥러닝 기법     25,200원 (10%↓) 기초부터 시작하는 강화학습 신경망 알고리즘 : AI는 어떻게 게임을 할까     24,300원 (10%↓) 데이터 분석을 위한 파이썬 철저 입문 : 기초 문법부터 실무에 필요한 데이터 분석 기술까지 한 번에 배우는     25,200원 (10%↓) 딥러닝을 위한 수학 : 인공지능의 핵심 원리를 이해하고 파이썬으로 구현해 보는     22,500원 (10%↓) XAI 설명 가능한 인공지능, 인공지능을 해부하다 : 블랙박스를 이해하고 시스템의 신뢰성을 높이기 위한     25,200원 (10%↓) 데이터 분석을 떠받치는 수학 : 엑셀과 수학, 통계로 배우는 데이터 과학의 기술     24,300원 (10%↓) 파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문 : 웹 크롤링과 스크레이핑부터 머신러닝ㆍ딥러닝까지 체계적으로 배우기     27,000원 (10%↓) 케라스로 구현하는 고급 딥러닝 알고리즘 : 딥러닝 기법, 오토인코더, GAN, 변분 오토인코더     25,200원 (10%↓) 엔지니어를 위한 선형대수 : 철저한 증명을 통해 깊고 확실하게 이해하는 선형대수학     22,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 크롤러 개발과 스크레이핑 입문 : 크롤러 설계와 개발부터 수집 데이터 분석과 운용까지     27,000원 (10%↓) 실전! Core ML을 활용한 머신러닝 iOS 앱 개발 : 인공지능을 활용한 객체 인식, 감정 탐지, 스타일 전이, 스케치 인식 구현     24,300원 (10%↓) 딥러닝 모델 설계를 떠받치는 기술 : 딥러닝이 안 풀릴 때 보는 케라스 해법 정리서     22,500원 (10%↓) 실전활용! 텐서플로 딥러닝 프로젝트 : 10가지 실무 프로젝트로 배우는 텐서플로와 딥러닝 알고리즘 100% 활용법     24,300원 (10%↓) 따라 하면서 배우는 유니티 ML-Agents : 유니티 머신러닝 에이전트를 이용한 딥러닝 강화학습     19,800원 (10%↓) 시작하세요! 데이터 분석 with R : R로 배우는 기초 통계와 데이터 분석 기법     25,200원 (10%↓) 크롤링 핵심 가이드 : 웹 사이트 크롤링을 위한 실전 테크닉     19,800원 (10%↓) 러닝! OpenCV 3 : OpenCV 라이브러리 창시자가 알려주는 컴퓨터 비전 완벽 가이드     52,200원 (10%↓) 애자일 데이터 과학 2.0 : 변화에 기민하게 반응하는 견고한 데이터 분석 애플리케이션 구축     25,200원 (10%↓) 파이썬으로 배우는 데이터 과학 입문과 실습 : 소규모 데이터셋 처리부터 빅데이터 처리, 머신러닝, 시각화까지     24,300원 (10%↓) 기초 수학으로 이해하는 머신러닝 알고리즘 : 수학으로 풀어보는 머신러닝 알고리즘과 파이썬 머신러닝 프로그래밍     19,800원 (10%↓) 정석으로 배우는 딥러닝 : 텐서플로와 케라스로 배우는 시계열 데이터 처리 알고리즘     24,300원 (10%↓) 지능형 웹 알고리즘 : 지능형 웹 서비스 개발을 위한     22,500원 (10%↓) 리얼월드 머신러닝 : 생생한 현장의 실무 예제로 배우는     22,500원 (10%↓)

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• 다양한 분야의 데이터 분석을 통한 데이터 인사이트와 분석 노하우를 소개합니다 금융, 스포츠, 기상, 지구과학 등 다양한 데이터를 가지고 문제를 해결하는 데이콘(https://www.dacon.io/) 경진대회 중 다섯 대회에서 우승한 팀의 솔루션을 소개합니다. 문제 소개부터 시작해, 도메인 분석, 환경 구축, 데이터 탐색, 전처리, 모델 구축과 검증, 앙상블(ensemble)에 이르는 데이터 분석의 전 과정을 꼼꼼하게 살펴볼 수 있습니다. ◎ KBO 타자 OPS 예측(김민수1906): 프로야구 선수의 내년 성적(출루율, 장타율) 예측 ◎ 반도체 박막 두께 분석(Context_KKP): 파이토치를 활용한 반사율 스펙트럼 분석 ◎ 퇴근시간 버스 승차인원 예측(제주감귤): 교통카드, 날씨, 금융 데이터와 지오코딩 활용 ◎ 상점 신용카드 매출 예측(DB분석가): 파이썬과 R 언어, 자기회귀누적이동평균(ARIMA) 모델을 활용 ◎ KBO 외국인 투수 스카우팅 최적화(TNT): 팬그래프와 KBO 데이터를 활용해 투수의 제구력을 평가
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• ▣ 01장: KBO 타자 OPS 예측 1.1 문제 정의 __1.1.1 경진대회 소개 __1.1.2 평가척도 __1.1.3 도메인 조사 __1.1.4 문제 해결을 위한 접근 방식 소개 __1.1.5 분석환경 구축 1.2 탐색적 데이터 분석 __1.2.1 프리시즌 데이터 분석 __1.2.2 정규시즌 데이터 분석 __1.2.3 일별 데이터 분석 __1.2.4 탐색적 데이터 분석 요약 1.3 데이터 전처리 __1.3.1 결측치 처리 및 데이터 오류 처리 __1.3.2 규정 타수 정의 __1.3.3 시간변수 ____시간 반영 함수 정의와 변수 생성 ____변수 선택 & 시간 범위 __1.3.4 추가 변수 생성 __1.3.5 데이터 사후 처리 __1.3.6 SLG 데이터 전처리 1.4 모델 구축과 검증 __1.4.1 데이터 분할 __1.4.2 모델 선택 ____릿지와 라쏘 ____랜덤 포레스트 ____XGBoost(eXtra Gradient Boost) ____알고리즘별 성능 비교 __1.4.3 결과 해석 및 평가 ____랜덤 포레스트 ____라쏘와 릿지 회귀 모델 1.5 성능 향상을 위한 방법 __1.5.1 앙상블 __1.5.2 단순화된 모델 생성 __1.5.3 테스트 데이터 정제 ____OBP ____SLG __1.5.4 반발계수의 변화 1.6 정리 ▣ 02장: 반도체 박막 ...두께 분석 2.1 문제 정의 __2.1.1 경진대회 소개 __2.1.2 평가척도 __2.1.3 문제 해결을 위한 접근 방식 __2.1.4 분석환경 구축 2.2 탐색적 데이터 분석 __2.2.1 데이터 분석 및 통계 ____연속형, 수치형 데이터 ____데이터 기초 통계 ____데이터 시각화 2.3 데이터 전처리 __2.3.1 결측치 처리 __2.3.2 데이터 파이프라인 __2.3.3 커스텀 데이터 클래스 2.4 모델 구축과 검증 __2.4.1 모델 탐색 ____회귀 문제에 대한 머신러닝 모델 ____회귀 문제에 대한 신경망 모델 __2.4.2 신경망 모델 구축 ____모델 소개 ____베이스라인 모델 및 대표 모델 ____모델 레이어 구성 살펴보기 __2.4.3 모델 검증 2.5 성능 향상을 위한 방법 __2.5.1 정규화 기법 적용하기 __2.5.2 추가 실험하기 ____옵티마이저 및 스케줄러 조정 ____하이퍼파라미터(배치 크기, 은닉층 노드 개수, 레이어 구성 조정) __2.5.3 앙상블 2.6 정리 ▣ 03장: 퇴근시간 버스 승차인원 예측 3.1 문제 정의 __3.1.1 경진대회 소개 __3.1.2 평가척도 __3.1.3 문제 해결을 위한 접근 방식 소개 ____주의할 점 __3.1.4 분석환경 구축 ____데이콘 데이터 내려받기 ____깃허브에서 데이터 내려받기 ____라이브러리 설치 3.2 탐색적 데이터 분석 ____데이터 경로 설정 __3.2.1 데이터 설명 ____train.csv와 test.csv ____bus_bts.csv ____jeju_financial_life_data.csv ____weather.csv ____rain.csv __3.2.2 데이터 시각화를 통한 탐색적 데이터 분석 ____타깃 변수 분포 확인하기 ____단일 변수에 따른 타깃 변수의 변화 ____요일에 따른 퇴근시간 평균 탑승객 수 ____버스 종류에 따른 탑승객 수 ____일별 출퇴근 시간 탑승객 수 3.3 데이터 전처리 __3.3.1 내부 데이터를 통한 변수 생성 ____탐색적 데이터 분석을 통한 변수 ____도메인 조사를 통한 변수 ____시간대를 활용한 변수 ____bus_bts를 활용한 변수 ____좌표를 활용한 변수 __3.3.2 외부 데이터를 통한 변수 생성 ____날씨를 활용한 변수 ____jeju_financial_life_data를 활용한 변수 __3.3.3 라벨 인코딩과 원핫 인코딩 변수 ____라벨 인코딩 변수 ____원핫 인코딩 변수 __3.3.4 전체 변수 정리 3.4 모델 구축과 검증 __3.4.1 머신러닝 모델 ____배깅 방식 앙상블 모델 ____부스팅 방식 앙상블 모델 __3.4.2 모델 검증 ____교차검증 __3.4.3 변수 선택 ____최종 데이터 구축 ____그리드 탐색 ____임의탐색 __3.4.5 최종 모델 구축 ____주 모델 선택 ____최종 모델 구축 3.5 성능 향상을 위한 방법 __3.5.1 submission 간 앙상블 ____결괏값 간 상관계수 확인 ____여러 가지 앙상블 기법 3.6 정리 ▣ 04장: 상점 신용카드 매출 예측 4.1 문제 정의 __4.1.1 경진대회 소개 __4.1.2 평가척도 __4.1.3 대회 관련 사전 조사 __4.1.4 문제 해결을 위한 접근 방식 소개 ____데이터 살펴보기 ____데이터의 노이즈 ____분석 방향 __4.1.5 분석환경 구축 ____아나콘다 가상환경 구축 ____주피터 노트북 설치 ____rpy2(파이썬에서 R 객체 사용) ____pmdarima(시계열 분석) ____statsmodels(통계 분석) ____seaborn, tqdm 패키지 설치 ____주피터 노트북에 가상환경 커널 추가하기 4.2 데이터 전처리 __4.2.1 노이즈 제거 __4.2.2 다운 샘플링 __4.2.3 날짜 지정 범위 생성과 시리즈 객체 변환 4.3 탐색적 데이터 분석 __4.3.1 상점별 매출 특성 ____계절성이 있는 상점 ____추세가 있는 상점 ____휴업 중인 상점 __4.3.2 시계열 데이터의 정상성 ____ADF-Test 4.4 모델 구축과 검증 __4.4.1 파이썬에서 R 시계열 패키지 forecast를 통한 모델링 __4.4.2 시계열 모델 선택과 검증 ____자기회귀누적이동평균 모델 ____지수평활법 ____STL 분해를 적용한 지수평활법 4.5 성능 향상을 위한 방법 __4.5.1 상점 매출액의 로그 정규화 __4.5.2 파이썬에서 R 시계열 패키지 forecastHybrid를 통한 앙상블 ▣ 05장: KBO 외국인 투수 스카우팅 최적화 5.1 문제 정의 __5.1.1 경진대회 소개 __5.1.2 평가척도 __5.1.3 도메인 조사 __5.1.4 문제 해결을 위한 접근 방식 소개 __5.1.5 분석환경 구축 5.2 탐색적 데이터 분석 __5.2.1 KBO/팬그래프 데이터에 기록된 야구 지표 분석 __5.2.2 스탯캐스트 데이터에 기록된 야구 지표 분석 5.3 데이터 전처리 __5.3.1 가설을 확인하기 위한 투수 집단 선정하기 __5.3.2 유효한 데이터 선정하기 5.4 모델 구축과 검증 __5.4.1 선형회귀분석 __5.4.2 아웃 확률 추정하기 5.5 성능 향상을 위한 방법 __5.5.1 볼 배합 지표 __5.5.2 배럴 타구 허용 비율 5.6 정리 ▣ 06장: 부록 A.1 아나콘다 다운로드와 설치 __A.1.1 아나콘다 다운로드 __A.1.2 아나콘다 설치 A.2 파이썬 패키지 확인과 추가 설치 __A.2.1 아나콘다 프롬프트 실행 __A.2.2 기본 설치된 패키지 확인 __A.2.3 파이썬 패키지 추가 설치 A.3 장별 실습에 필요한 패키지를 일괄 설치 __A.3.1 requirements.txt를 사용해 패키지를 일괄 설치 __A.3.2 environment.yml로 가상 환경을 구성하고 패키지를 일괄 설치 A.4 주피터 노트북 __A.4.1 주피터 노트북 시작 __A.4.2 주피터 노트북 사용 __A.4.3 주피터 노트북 종료
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• Context_KKP, DB분석가, 제주감귤, TNT [저]

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