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	데이터 과학 시리즈(에이콘)(총90건) 해석 가능한 AI : 설명 가능한 머신러닝 시스템 구축     31,500원 (10%↓) 통계의 함정 : 통계의 역설로 본 환상과 거짓     25,200원 (10%↓) LangChain으로 구현하는 LLM : 파이썬, ChatGPT로 LLM 애플리케이션 만들기     31,500원 (10%↓) 머신러닝을 위한 효율적 데이터 레이블링 : 인간 중심 AI를 위한 능동학습과 어노테이션     36,000원 (10%↓) 데이터 분석과 비판적 사고 : 양적 추론과 분석의 길잡이     31,500원 (10%↓) 파이토치 라이트닝으로 시작하는 딥러닝 : 파이썬으로 빠르게 고성능 AI 모델 만들기     31,500원 (10%↓) 텐서플로와 케라스로 구현하는 딥러닝     45,000원 (10%↓) 헬스케어 빅데이터 분석의 정석 : 한 권으로 끝내는 실사례에 기초한 헬스케어 빅데이터 분석 기술     31,500원 (10%↓) 로보틱스 알고리듬 : 중고등학생을 위한 입문서     27,000원 (10%↓) 인공지능 로보틱스     45,000원 (10%↓) 음성과 언어 처리 : 기계는 어떻게 사람의 말을 이해할까?     67,500원 (10%↓) 딥러닝 초보자를 위한 엔비디아 가이드북 : 엔비디아 현업 아키텍트가 저술한 검증된 딥러닝 입문서     54,000원 (10%↓) 컴퓨터 시대의 통계적 추론(연습문제 포함) : 알고리듬과 추론의 관계와 역할     36,000원 (10%↓) 인공지능 기반 의료 : 케어 패러다임 전환을 이끌 임상의학과 헬스케어 인공지능에 대한 조망     54,000원 (10%↓) 파이썬을 활용한 머신러닝 해석 가능성 : 예측의 공정성, 책임성, 투명성을 수립하는 다양한 방법 학습하기     40,500원 (10%↓) 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     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 : 카메라를 위한 수학     58,500원 (10%↓) 컴퓨터 비전 : 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%↓) 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 : 실용적인 머신러닝 기술     45,000원 (10%↓) 헬스케어 분석을 위한 머신러닝 : 파이썬, 주피터 노트북, 텐서플로, 케라스를 이용한 적용 사례     22,500원 (10%↓) 생물정보학 알고리듬 : 2022년도 대한민국학술원 선정 교육부 우수학술도서     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 : 파이썬 데이터 과학 기초     40,500원 (10%↓) AWS 클라우드 머신러닝 : 머신러닝 기초부터 AWS SageMaker까지     31,500원 (10%↓) 통계학으로 배우는 머신러닝 : 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%↓) 양자 컴퓨팅 입문 : 간결하게 배우는 양자 컴퓨팅     18,900원 (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 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 : 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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• 보건 의료 및 보험사, 카드사, 헬스케어 IT기업 등 종사자를 위한 책으로, 헬스케어 데이터로부터 유의미한 정보를 찾아내는 데 도움을 줄 실용적인 안내서이다. 원시 데이터 수집 및 정제부터, 빅데이터 분석 및 시각화 과정의 반복과 고도화까지 상세히 소개한다. 분석 작업에 익숙하지 않아도 쉽게 따라할 수 있도록 저자가 운영하는 회사의 실제 사용자 헬스케어 빅데이터에 기초해 분석 기술을 소개하고, 이를 실습함으로써 독자들이 능숙하게 습득할 수 있도록 했다. 이 책은 누구나 빅데이터 분석을 손쉽게 수행할 수 있도록 자신감을 심어주며, 분석 역량을 한 단계 끌어올릴 것이다.
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• ◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈ ◆ 헬스케어와 빅데이터, AI(인공지능) 개론 ◆ IPython, 주피터 노트북, VSCode 사용법 ◆ 파이썬의 기본 문법 ◆ NumPy 라이브러리 사용법 ◆ 데이터 분석의 핵심 pandas 라이브러리 사용법 ◆ 사례에 기초한 데이터 수집과 전처리 ◆ DBMS로부터 분석 대상 데이터를 파일로 추출 ◆ 사례에 기초한 시계열 데이터 정제 및 분석, 그룹화, 시각화 ◆ 사용자 정의 함수로 데이터 분석 고도화 ◆ 자동화를 위한 배치 프로그램 작성 및 크론탭, scheduler 라이브러리 사용법 ◆ 간단한 웹 대시보드 제작 ◈ 이 책의 대상 독자 ◈ 컴퓨터공학 전공자 및 보건 의료 종사자, 카드사, 보험사 직원 등으로, 파이썬을 활용한 빅데이터 분석 경험이 풍부하지 않은 사람을 대상으로 한다. 파이썬 지식이 부족한 독자들도 쉽게 따라올 수 있도록 구성했다. ◆ 파이썬으로 빅데이터를 분석하고 싶은 입문자 ◆ 시계열 데이터를 다양한 기법으로 분석, 그룹화, 시각화하기를 원하는 독자 ◆ 실제 IT기업에서 빅데이터 분석 및 시각화를 어떻게 구현하는지 궁금한 독자 ◆ 상업용 빅데이터 분석과 자동화 시스템 구축, 웹 대시보드를 만들고 싶은 독자 ◆ 파이썬의 기초부터 pandas 라이브러리 사용법 레퍼런스가 필요한 독자 ◈ 이 책의 구성 ◈ 처음 책을 기획할 때에는 사례 중심으로 책을 구성하고, 파이썬 문법 및 pandas에 대해서는 간략하게 다룰 계획이었다. 그러나 책을 집필하는 과정에서 다른 서적의 pandas 내용에 대한 불만족감이 생겨, 이 책이 분석 업무를 수행할 수 있는 완결된 가이드가 되도록 NumPy와 pandas를 상세하게 다루게 됐다. 다만, matplotlib은 이번에는 포함하지 않았다. matplotlib의 사용 방법은 어렵지 않아, 다른 서적이나 인터넷 자료를 참조하면 충분할 것이다.
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• 1장. 헬스케어 개론 1.1 헬스케어란 무엇인가? 1.1.1 헬스케어 비용 1.1.2 헬스케어 기술의 진보와 질병 1.1.3 인간의 수명 연장과 기대 1.1.4 현대인의 고질병인 걱정과 두려움, 스트레스 1.1.5 환자 정보와 프라이버시 보호 1.2 헬스케어의 종류와 최신 기술 트렌드 1.2.1 디지털 헬스케어의 종류 1.2.2 최신 기술 트렌드 및 사례 1.3 헬스케어 기업들의 특징 1.4 헬스케어 빅데이터란 무엇인가? 1.4.1 헬스케어 빅데이터 분석의 위치 1.5 향후 전망 마치며 2장. 빅데이터 분석, 알고리듬, 머신러닝, 인공지능 개론 2.1 빅데이터 분석 2.1.1 빅데이터와 정보의 중요성 2.1.2 빅데이터 분석 2.1.3 빅데이터 분석가와 데이터 과학자 2.1.4 빅데이터 처리 과정 2.2 알고리듬 2.3 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 2.3.1 머신러닝의 3가지 학습 방법 2.3.2 ChatGPT 향후 전망 마치며 3장. 파이썬 설치 및 환경 구축하기 3.1 파이썬 설치하기 3.2 IPython 알아보기 3.3 주피터 랩 알아보기 3.3.1 주피터 랩 설치 3.3.2 주피터 노트북의 명령 모드 3.4 VSCode를 주피터처럼 사용하기 3.5 데이터 분석용 필수 라이브러리 설치하기 3.5.1 NumPy 3.5.2 pandas 3.5.3 matplotlib 3.5.4 s...cikit-learn 3.5.5 statsmodels 3.6 권장 시스템 마치며 4장. 파이썬 기본 문법과 빌트인 자료형 알아보기 4.1 파이썬 문법 4.1.1 주석 4.1.2 함수 4.1.3 익명 함수: 람다 함수 4.1.4 흐름 제어문 4.2 자료형 4.2.1 리스트 4.2.2 튜플 4.2.3 딕셔너리 4.2.4 집합 마치며 5장. NumPy 알아보기 5.1 파이썬 리스트와 배열 5.2 NumPy 알아보기 5.3 ndarray(다차원 배열 객체) 다루기 5.3.1 생성하기 5.3.2 표준 데이터 타입 5.3.3 속성: 차원 수와 모양새, 데이터 타입 5.3.4 전치 5.3.5 인덱싱과 슬라이싱 5.3.6 배열 모양새 바꾸기 5.3.7 팬시 인덱싱 5.3.8 배열의 산술 연산 5.3.9 배열 합치기 및 나누기 5.3.10 조건문으로 배열 추출하기(데이터 마스킹) 5.4 유니버설 함수 5.4.1 대표적인 단항 유니버설 함수 5.4.2 대표적인 이항 유니버설 함수 5.4.3 합, 평균, 표준편차, 분산, 누적값 구하기 5.4.4 난수 생성하기 5.4.5 그 외 유니버설 함수 5.5 배열 정렬하기 5.6 배열 집합 메서드 5.7 저장하기 및 불러오기 5.8 1차원 배열로 변형하기 5.9 브로드캐스팅 5.10 구조화된 배열 5.11 그 외 유용한 함수 마치며 6장. pandas 알아보기 6.1 데이터 타입 6.2 시리즈 6.2.1 딕셔너리로부터 시리즈 생성하기 6.2.2 명시적 인덱싱과 암묵적 인덱싱 6.2.3 조건문으로 배열 추출: 마스킹 6.2.4 벡터 연산 6.2.5 그 외 6.3 데이터프레임 6.3.1 전치 6.3.2 슬라이싱 6.3.3 슬라이싱으로 역순 정렬하기 6.3.4 마스킹 6.3.5 데이터 연산하기 6.4 누락된 데이터 다루기 6.4.1 결측치 관련 메서드 6.4.2 결측치 데이터 조사하기 6.4.3 결측치 데이터 추출하기 6.4.4 결측치 집계 구하기 6.4.5 결측치를 특정값으로 채워넣기 6.4.6 결측치 데이터 처리하기 6.4.7 결측치 제거하기 6.5 Index 6.5.1 멀티(계층적)인덱스 6.5.2 인덱스로 데이터 접근하기 6.5.3 인덱스 설정 및 해제하기 6.5.4 간단한 집계 및 통계 6.6 데이터 합치기 6.6.1 concat 함수 6.6.2 append 메서드 6.6.3 insert 메서드 6.6.4 merge 함수와 메서드 6.6.5 join 메서드 6.6.6 combine 메서드 6.6.7 combine_first 메서드 6.6.8 update 메서드 6.7 집계 및 통계 구하기 6.7.1 rolling 및 expanding 메서드 6.8 groupby 메서드 6.8.1 aggregate/agg 메서드 6.8.2 filter 메서드 6.8.3 apply 메서드 6.8.4 map 메서드 6.8.5 applymap 메서드 6.8.6 transform 메서드 6.9 상관관계 및 공분산 구하기 6.9.1 corr 메서드 6.9.2 corrwith 메서드 6.9.3 cov 메서드 6.10 중복, 유일 요소 다루기 6.11 데이터 피벗과 피벗테이블 구하기 6.11.1 pivot 메서드 6.11.2 pivot_table 함수와 메서드 6.11.3 melt 메서드 6.12 문자열 다루기 6.12.1 정규표현식 6.13 query 및 eval 메서드 6.13.1 query 메서드 6.13.2 eval 메서드 6.14 시계열 데이터 다루기 6.14.1 date_range 함수 6.14.2 DatetimeIndex 만들기 6.14.3 PeriodIndex 만들기 6.14.4 TimedeltaIndex 만들기 6.14.5 리샘플링하기 6.14.6 shift 및 tshift 메서드 6.15 카테고리(범주형) 데이터 다루기 6.16 파일로부터 읽어오기 및 저장하기 6.16.1 파일로부터 읽어오기 6.16.2 파일로 저장하기 6.17 그 외 메서드와 속성 마치며 7장. 데이터 수집과 전처리하기 7.1 데이터 전처리에 앞서 7.2 데이터 수집하기 7.2.1 웹 크롤링 7.2.2 DBMS로부터 CSV 파일 만들기 7.3 데이터 전처리 7.3.1 정제하기 7.3.2 정규표현식으로 치환하기 7.3.3 열 선택해서 수정하기 마치며 8장. 사례#1-데이터를 시각화해 보기 8.1 MySQL 테이블에서 CSV 파일 추출하기 8.1.1 MySQL shell 접속하기 8.1.2 MySQL 사용자 권한 부여하기 8.1.3 쿼리 결과를 CSV 파일로 저장하기 8.2 히트맵 그래프로 시각화해 보기 8.2.1 CSV 파일 내용 살펴보기 8.2.2 시각화해 보기 8.2.3 여러 그래프를 만들어 보기 8.2.4 일부 데이터 제외한 그래프 만들어 보기 마치며 9장. 사례#2-시계열 데이터 다루기 9.1 쿼리 결과를 CSV 파일로 저장하기 9.2 시계열 데이터 시각화 9.2.1 데이터의 정제 9.2.2 활동지수 평가 함수 만들기 9.2.3 10분 단위로 그룹화하기 9.2.4 1시간 단위로 그룹화하기 9.2.5 1일 단위로 그룹화하기 9.3 1일 데이터 시각화 9.3.1 데이터 정제 및 시각화 9.3.2 그래프를 4개로 나열하기 마치며 10장. 사례#3-누적 막대그래프와 회귀 분석해 보기 10.1 CSV 파일 살펴보기 10.2 센서 29개의 한 달간 상태별 집계 데이터 시각화 10.3 특정 센서의 활동 누적 데이터 비교 10.4 주의와 낙상의 상관관계 10.5 주의와 낙상 회귀 분석해 보기 마치며 11장. 자동화 및 웹 대시보드 만들어 보기 11.1 배치 프로그램이란? 11.2 구글 파이어베이스 다루기 11.2.1 파이어베이스 실시간 DB 프로젝트 설정하기 11.2.2 분석한 데이터를 파이어베이스 실시간 DB에 업로드하기 11.3 웹 대시보드 만들기 11.3.1 자바스크립트에서 파이어베이스 연동하기 11.3.2 라인 차트 그래프 만들기 11.3.3 누적 막대그래프 만들기 11.4 자동화 시스템 구축하기 11.4.1 크론탭으로 자동화하기 11.4.2 파이썬 scheduler 라이브러리로 자동화하기 11.4.3 윈도우 작업 스케줄러로 자동화하기 마치며
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• 김선일 [저]

• 경남 마산 출생, 일본 문부성 및 NTT 도코모(NTT Docomo)의 장학금 지원을 받아 일본 국립 야마가타(山形)대학 공학부 정보과학과와 동경(東京)대학 대학원 전자정보학 석사 과정을 수료했다. 두 학과 모두 컴퓨터공학에 해당하며, 일본에서는 '컴퓨터'보다 '정보'라는 표현이 더 일반적이다. 졸업 이후 삼성테크윈(現 한화에어로스페이스)과 NHN, LG전자 CTO부문 소프트웨어센터에서 연구원 및 소프트웨어 개발자로 경력을 쌓았다. 2021년 상반기에는 헬스케어 IT 벤처기업 빅헤브솔루션㈜을 창업했으며, 한국과 일본에서 IoT기반의 헬스케어 사업을 성공적으로 진행하고 있다. 또한, 한국과 일본의 기업들을 대상으로 데이터 분석 관련 컨설팅과 강연도 전문적으로 진행하고 있다. 저자의 회사 웹사이트에서 더 많은 정보를 확인할 수 있다.

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