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데이터 분석을 떠받치는 수학 : 엑셀과 수학, 통계로 배우는 데이터 과학의 기술
위키북스 데이터 사이언스1 ㅣ 손민규 ㅣ 위키북스
  • 정가
 27,000원
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  • 발행일
 2020년 01월 03일
  • 페이지수/크기/무게
 336page/173*235*29/747g
  • ISBN
 9791158391843/1158391846
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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%↓)
  • 상세정보
  • 데이터 분석을 위한 첫 걸음을 도와드립니다! 이 책은 데이터 분석을 하고 싶지만 어디서 어떻게 시작할지를 모르는 사람과 관련 수학 지식이 부족해 어려워하는 사람을 위해 압축, 분류, 예측 알고리즘 중에 가장 많이 사용되는 알고리즘을 골라 엑셀만으로 충분히 이해할 수 있도록 구성했다. 엑셀은 데이터 관리 및 분석에 특화된 최고의 도구로 R이나 파이썬 같이 설치가 필요한 데이터 분석 프로그램과 달리 대부분의 컴퓨터에 기본으로 설치돼 있어 간편하게 사용할 수 있다. 실습 예제로는 데이터 분석 입문할 때 가장 많이 사용되는 보스턴 주택 가격 데이터를 이용한 다중 선형 회귀 분석과 주성분 분석을 통해 주택 가격을 예측해 보면서 실제 데이터 분석이 어떻게 진행되는지 체험할 수 있다. 이 책으로 차근차근 실습을 진행한다면 압축, 분류, 예측 알고리즘에 대해 충분히 이해할 수 있을 것이다. 학습한 내용을 바탕으로 경험을 쌓는다면 멋진 데이터 과학자가 될 수 있을 것이다.
  • ▣ 01장: 데이터 분석이란? 1.1 데이터 분석 프로세스 ___1.1.1 문제 정의 ___1.1.2 데이터 수집 ___1.1.3 데이터 분석 ___1.1.4 검증 및 고찰 1.2 데이터 분석 알고리즘의 특징과 종류 ▣ 02장: 데이터 분석을 위한 기초 2.1 기초 통계량 ___2.1.1 평균 ___2.1.2 중앙값 ___2.1.3 최빈값 ___2.1.4 최댓값, 최솟값, 범위 2.2 분산과 표준편차 ___2.2.1 표준오차 ___2.2.2 분산 ___2.2.3 표준편차 ___2.2.4 모집단의 개수와 표본집단의 개수 ___2.2.5 엑셀로 분산과 표준편차를 계산하는 방법 ___2.2.6 정규분포 ___2.2.7 정규분포를 이용한 이상점 검출 2.3 데이터 표준화 2.4 공분산과 상관계수 ___2.4.1 공분산 ___2.4.2 상관계수 2.5 행렬 ___2.5.1 정방행렬 ___2.5.2 영행렬 ___2.5.3 대각행렬과 단위행렬 ___2.5.4 삼각행렬 ___2.5.5 전치행렬 2.6 행렬 연산 ___2.6.1 행렬의 덧셈과 뺄셈 ___2.6.2 행렬의 곱셈 ___2.6.3 공분산 행렬과 상관행렬 ___2.6.3 역행렬 2.7 데이터 분석과 행렬 ___2.7.1 연립 방정식과 행렬 ___2.7.2 좌표변환과 행렬 2.8 미분과 편미분 ___2.8.1 미분 ___2....
  • 손민규 [저]
  • 저자 손민규는 소니 반도체에서 데이터 분석을 활용한 알고리즘 및 시스템 개발 업무를 했다. 현재 삼성전자에서 관련 데이터 분석 업무를 하고 있으며 사원을 대상으로 통계 알고리즘 강의를 진행했다. 일본 규슈대학교에서 인공지능의 한 분야인 Reinforcement Learning 알고리즘 개발로 박사학위를 받았으며 관심 분야는 Reinforcement Learning, Neural Network, Genetic Algorithm 등 Machine Learning Algorithm을 활용한 시스템 개발이다. 저서로는 『데이터 분석을 떠받치는 수학 개정판(2020)』 『기초부터 시작하는 강화학습/신경망 알고리즘(2019)』이 있으며 『정석으로 배우는 딥러닝(2017)』을 감수하였고 『가장 쉬운 딥러닝 입문 교실(2018), 실전! 딥러닝(2019)』을 번역하였다.
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