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Data Smart : 엑셀로 이해하는 데이터 과학 입문
데이터 과학 시리즈(에이콘)1 ㅣ 존 포먼(John W. Foreman), 고석범 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Data Smart: Using Data Science to Transform Information into Insight
  • 정가
30,000원
  • 판매가
27,000원 (10% ↓, 3,000원 ↓)
  • 발행일
2015년 07월 28일
  • 페이지수/크기/무게
522page/188*235*25/989g
  • ISBN
9788960777378/8960777374
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  • 시리즈 도서
데이터 과학 시리즈(에이콘)(총79건)
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%↓)
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%↓)
  • 상세정보
  • 누구나 사용하는 엑셀(Excel) 프로그램을 이용해 데이터 과학과 비즈니스 분석의 복잡한 알고리즘을 한눈에 보이듯 알려준다. "빅데이터가 중요하고 우리 회사도 도입한다고 하던데... 그게 뭐지?"라고 막연해 하는 실무 담당자들이나 "데이터 과학이 무엇이며, 왜 중요한 걸까?"라며 새로이 공부를 시작해 보려는 사람들에게 큰 도움이 되는 책이다. 아울러, 이미 웬만한 빅데이터 책은 여러 권 보았지만 단순한 기술 활용에서 별다른 영감을 얻지 못하는 이들에게 “어떻게 하면 빅데이터에서 통찰을 이끌어낼 수 있는지?”에 대한 새로운 출발점을 제공한다. 어렵지 않은 엑셀 예제들로 시작해 R로 마무리하며, 데이터 과학을 유쾌하고 쉬우며 재미있게 이해할 수 있게 도와준다.
  • ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 일반 선형 모델, 앙상블 모델, 나이브 베이즈 등을 사용한 인공지능 ■ k-평균, 구상 k-평균, 그래프 모듈성 등을 사용한 군집화 ■ 비선형 프로그래밍과 유전 알고리즘 등을 비롯한 최적화 ■ 시계열 데이터 작업과, 지수 평활법을 사용한 예측 방법 ■ 리스크를 정량화하기 위한 몬테카를로 시뮬레이션 ■ 단일 차원, 다차원에서 이상점 탐지 ■ 데이터 과학에 적합한 R 언어 탐구 ★ 이 책의 대상 독자 ★ 나는 이 책에 대한 전형적인 독자상(마케팅하는 사람들은 그것을 페르소나라고 부른다)을 다음과 같이 설정하고 글을 썼다. ■ 마케팅부의 부팀장으로 고객들의 거래 데이터를 전략적으로 사용해 가격과 고객 세그먼트를 결정하고자 한다. 그런데 소프트웨어 개발자들이나 비싼 컨설턴트들이 사용해 보도록 권하는 접근법을 제대로 이해하고 있지 않다. ■ 수요 예측 분석가로 회사의 과거 판매 데이터가 단순한 다음 분기 계획보다 더 가치가 있다는 사실을 잘 알고 있다. 그런데 그 가치를 뽑아내는 방법을 모른다. ■ 온라인 소매 스타트업의 사장으로 과거 고객들이 구매 데이터에 기반하여 언제 구매를 위해 그들이 지갑을 여는지 예측하고자 한다. ■ 경영정보 분석가로 회사의 기반 시설과 공급망 관리에 효율적으로 돈이 쓰이지 못하고 있다는 사실을 안다. 그럼에도 시스템적으로 어떻게 비용 절감 의사결정을 할지 모르겠다. ■ 온라인 마케터로 이메일, 페이스북, 트위터 등을 통해서 텍스트로 소통하는 고객들과 함께 더 많은 일을 하고 싶은데, 여러분은 그저 그것들을 읽고 저장하는 수준에 그치고 있다. 나는 여러분이 독자로서 데이터 과학에 대한 지식을 통해서 직접 이득을 취할 수 있기를 바라는데, 아직 모든 기술에 대한 기초는 갖추지 못했다고 가정할 것이다. 이 책의 목표는 데이터 과학과 관련된 여러 귀찮은 부분들(코드, 도구, 과장된 말들)을 걷어내고, 대학에서 한 학기 정도 선형 대수나 미적분학을 배운 사람이라면 충분히 이해할 수 있는 실용적인 예를 가지고 실질적인 테크닉을 가르치는 데 있다. 만약 대학에서 해당 과목을 F 학점 맞았다 하더라도 실망할 필요가 없다. 책을 천천히 읽거나 위키백과 등을 찾아보면 충분히 해결할 수 있다. ★ 이 책의 구성 ★ 1장에서는 잘 모를 수도 있는 엑셀의 이런 저런 기능들을 설명할 것이다. 이후 그 기능들을 활용하는 사례들로 넘어간다. 이 책이 끝날 쯤이면, 다음과 같은 기술들을 이해하고, 문제를 풀기 위해서 무엇을 해야 할지 알게 될 것이다. ■ 선형, 정수형 프로그래밍을 사용한 최적화 ■ 시계열 데이터를 다루고, 트렌드와 계절적 패턴을 감지하고, 지수 평활법을 사용하여 예측하는 방법 ■ 리스트를 계량화하여 시나리오를 예측하는 데 몬테카를로 시뮬레이션 사용하기 ■ 일반 선형 모델, 로지스틱 링크 함수, 앙상블(ensemble) 모델, 나이브 베이즈(na?ve bayes)에 기초한 인공지능 ■ 코사인 유사도를 사용하여 거리 구하기, kNN 그래프 만들기, 모듈성 계산하기, 고객 군집화하기 ■ 튜키 울타리를 사용하여 1차원에서 이상값 알아내기, 지역 이상값 인자를 사용하여 다차원에서 이상값 알아내기 ■ 거인의 어깨에 올라서는 것처럼 다른 분석가들이 개발한 R 패키지를 이용하는 방법
  • 1 스프레드시트에서 꼭 알아야 하지만, 감히 물어보지 못했던 것들 __몇 개의 샘플 데이터 __컨트롤 버튼으로 빠르게 이동 __수식과 데이터를 빠르게 복사 __셀 서식 선택 __선택하여 붙여넣기 __차트 삽입 __찾기 및 바꾸기 __값의 위치, 어떤 위치의 값을 다루는 수식 __VLOOKUP을 사용하여 데이터 합치기 __필터와 정렬 __피벗 테이블 사용 __배열 수식 사용 __해 찾기로 문제 풀기 __오픈솔버: 필요 없기를 바랬는데, 필요한 것 __정리 2 군집분석 1: K-평균을 사용하여 고객 기반 세분화 __여자 아이들은 여자 아이들과 춤을 추고, 남자 아이들은 발꿈치를 긁는다 __실제 적용: K-평균 군집화로 이메일 마케팅에서의 고객 분류 ____제이 뱅 오도넛 와인 도매 상사 ____최초의 데이터 셋 ____측정할 대상 결정 ____4개의 군집으로 시작 ____유클리드 거리: 직선 거리 구하기 ____모든 고객에 대한 거리와 군집 할당 ____군집 중심점 계산 ____결과 이해 ____군집별 가장 많았던 거래 정보 얻기 ____실루엣: 서로 다른 K 값이 치고받을 수 있도록 하는 좋은 방법 ____5개의 군집은 어떤가? ____다섯 개의 군집에서 해 찾기 ____5개 군집...
  • 존 포먼(John W. Foreman) [저]
  • 메일침프닷컴의 수석 데이터 과학자다. 회복 경영 컨설턴트로 코카콜라, 로열캐리비언, 인터컨티넨털 호텔과 같은 대규모 사업체와 DoD, IRD, DHS, FBI와 같은 정부기관에서 데이터 분석 프로젝트를 해왔다. 사업체에서 데이터 분석 솔루션을 구축하는 방안이나 어려움들에 대해 자주 강연을 한다. John-Foreman.com을 보면 인근에서 열릴 강연 등을 찾을 수 있다.
    데이터 작업을 하지 않을 때는 하이킹을 하거나 텔레비전을 보고, 온갖 맛없는 음식 등을 먹고, 세 명의 아들을 키운다.
  • 고석범 [저]
  • 가톨릭대학교 의과대학을 졸업한 신경과 전문의다. 약 10년 동안 환자를 진료하다 창업에 뛰어들었다. 현재는 혈중 순환암 세포에 기반을 둔 동반 진단 기기 CTC-based Companion Diagnostics를 개발하는 바이오벤처를 이끌고 있다. 벤처 회사로서 많은 어려움을 헤쳐나가고 있지만 언젠가 레즈 커즈와일이 이야기한 특이점을 넘어 지수 성장(Exponetial Growth)을 할 수 있을 것이라는 희망을 품고 있다. 회사가 그런 지수적 성장을 성취하기 위해서는 ICT 기술을 잘 활용할 수 있어야 한다는 믿음이 있어 ICT 공부도 멈추지 않는다. 언젠가 가상병원(virtual hospital)을 만들 계획을 하고 있다.
    저술서로 [R과 Knitr를 활용한 데이터 연동형 문서 만들기](에이콘출판, 2014), [통계 분석 너머 R의 무궁무진한 활용](에이콘, 2017), [R Shiny 프로그래밍 가이드](한나래아카데미, 2017)가 있으며, 번역서로 [R과 Shiny 패키지를 활용한 웹 애플리케이션 개발](에이콘, 2014), [Data Smart: 엑셀로 이해하는 데이터 과학 입문](에이콘, 2015), [미티어 인 액션](에이콘, 2015), [초보자를 위한 RStudio 마스터](에이콘, 2017)등이 있다.
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