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	데이터 과학 시리즈(에이콘)(총76건) 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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• 디지털 시대의 새로운 석유로 각광받는 데이터는 우리의 일상과 사회 전반에 깊고 광범위한 영향을 미치지만 왜곡되거나 편견에 휘둘린 데이터는 인권 침해와 인종 차별, 사회적 불평등을 도리어 더 강화하는 악영향을 미칠 수 있다. 이 책은 ‘데이터를 만들자’, ‘데이터를 해킹하자’, 그리고 ‘데이터를 공유하자’라는 세 가지 행동 강령에, 현실의 구체적 활용 사례를 더해 공익과 인권 신장을 위한 데이터 선용법을 제창한다. ◈ 이 책의 구성 ◈ 데이터 작업자들 간의 논의와 관찰을 통해 데이터와 데이터 분석학을 더 책임감 있게 다루는 방법을 개발하려고 시도한다. 또 데이터 분석 작업에 대한 우리의 접근법을 비판적으로 바라볼 것을 권한다. 향후 10년 뒤를 전망할 때 많은 민간기업이 정부기관보다 훨씬 더 많은 데이터를 보유할 것이고, 따라서 더욱 강력한 통제력을 지니게 될 것이다. 정부기관이 민간기업과 협력하는 방법은 주변부로 소외된 사람들의 요구가 잊히지 않도록 보장하는 데 더욱 더 긴요한 변수로 작용할 것이다. 1장에서는 권력자들이 도시를 운영하는 데 어떻게 데이터를 활용했는지, 어떻게 구조적 인종 차별주의를 강화했는지 그리고 다양한 계층의 소외를 더욱 악화시키는 데 어떻게 사용했는지를 보여줌으로써 독자들에게 거시적인 시각을 제공한다. 2장은 데이터를 함께 짓는 행위와 과정이 어떻게 공동체의 이익과 연대를 강화하는지 강조해 보여준다. 3장에서는 데이터가 이미 공개적으로 존재하는 경우도 많다는 점을 보여준다. 4장에서는 데이터를 원시적 형태와 시각화를 통해 공유하는 행위의 중요성을 강조한다. 마지막 5장에서는 빠르게 성장하는 데이터 지형에서 데이터에 접근할 수 있는 사람들과 그렇지 못한 사람들 간의 간극도 커지고 있다는 점을 일깨운다.
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• 옮긴이의 말 언론 보도에서 완벽한 객관성과 중립성을 담보하기는 사실상 불가능하다고들 말한다. 어떤 사안이나 사건을 취재해 보도할지 선택하는 순간부터 일정 부분 편견이 작용할 수밖에 없기 때문이다. 그 편견은 한 개인의 주관적 편견일 수도 있고, 역사와 문화에 의해 뿌리 깊게 형성된 사회적 편견일 수도 있다. 이러한 본질적 딜레마는 ‘데이터(data)’에도 적용된다. 저자는 편견 없는 데이터 분석학을 개발하기는 어렵다고 말한다. 왜 그런가? 데이터를 만들고 수집하는 방식은 애초에 그 목적과 따로 분리할 수 없기 때문이다. 리사 기텔만(Lisa Gitelman)의 저서 『Raw Data Is an Oxymoron(로우 데이터는 모순어법이다)』(The MIT Press, 2013)에서 ‘처리되지 않은 데이터’라는 뜻의 ‘로우 데이터(raw data)’는 엄격한 의미에서 존재하지 않는다고 주장하는 이유도 그와 무관하지 않다. 저자는 주목할 만한 역사적 사례를 통해 데이터의 수집과 사용이 어떻게 왜곡됐는지, 지배 계급의 권력을 강화하고 이익을 극대화하며 불평등을 더욱 심화하는 데 오용되거나 남용됐는지 생생하게 설명한다. 이는 데이터를 공공재(public good)로 바라보고, 사회의 발전과 공익을 위해 활용해야 할 필요성을 독자들에게 강조하기 위한 포석이다. ‘빅데이터’라는 단어가 현대의 키워드로 떠오르고, 디지털 시대의 새로운 석유로 각광받는 현대 사회에서 데이터가 우리의 일상과 사회 전반에 미치는 영향과 파장은 과거 그 어느 때보다도 더 깊고 광범위할 수밖에 없다. 『대량살상 수학무기: 어떻게 빅데이터는 불평등을 확산하고 민주주의를 위협하는가』(흐름출판, 2017)에서 캐시 오닐(Cathy O’Neil)은 그릇되거나 왜곡된 데이터에 기반한 알고리듬은 간접적인 ‘대량살상’ 무기가 될 수 있다고 경고한다. 그런가 하면 사피야 우모자 노블(Safiya Umoja Noble)은 저서 『구글은 어떻게 여성을 차별하는가』(한스미디어, 2019)에서 검색 알고리듬이 어떻게 인종적, 성적 차별을 더욱 강화하는 암울한 결과로 이어질 수 있는지 실증한다. 검색 알고리듬이 인종적 편견에 휘둘린 데이터를 근거로 작성된 탓이다. 문제는 ‘데이터’ 하나에 있는 것처럼 보이지만 그 배후에는 개인, 인종, 사회, 역사, 문화, 정치 등 사뭇 다양하고 종합적인 인간사가 뒤얽혀 있다. 저자는 “단어의 모음이 이야기를 만들듯이 또는 물감을 사용하는 미술가가 세상의 이미지를 보여주듯이, 데이터는 아이디어를 축조하고 전달하기 위한 매체다. 종이 위의 단어나 캔버스에 칠해진 물감처럼 데이터를 통해 공유되는 메시지는 당사자의 생각과 아이디어를 대표한다.”고 비유한다. 그 때문에 데이터는 인권 유린과 침해, 사회적 불평등을 더욱 악화시키는 위험을 안고 있는가 하면, 도리어 그런 사회적 병폐를 치유하고 공익을 신장시키는 잠재력도 지니고 있다. 『공익을 위한 데이터』는 이 같은 데이터의 정치성과 그것을 만들고 수집하고 사용하는 사람들의 이데올로기를 반영한다는 점을 인식하고, 어떻게 하면 사회 발전과 공익을 위해 선용할 수 있는지 고민한다. 그리고 어떻게 하면 데이터를 억압이 아닌 권리 증진의 수단으로 만들 수 있는지를 제안한다. 이 책의 장점은 데이터의 위험과 기회를 논의하고 고민하는 데 그치지 않고 구체적인 행동 강령을 제시하는 데까지 나아간다는 점이다. 책의 제목이자 방법론이기도 한 ‘데이터 액션’은 지금까지의 데이터 사용 방식을 비판적으로 바라보고, 그로부터 정책을 바람직한 방향으로 개선할 수 있는 길을 모색한다. 저자의 ‘데이터 액션’ 캠페인은 데이터를 만들자(Build it!), 데이터를 해킹하자(Ha...ck it!) 그리고 데이터를 공유하자(Share it!)는 세 갈래로 구성된다. ㆍ 데이터를 만들자!: 데이터는 결코 날것이 아니라 의도에 따라 수집된 것인 만큼 어떤 계층, 계급의 목소리가 빠졌는지 파악한 다음, 지역 공동체와 데이터 전문가가 포함된 각계 당사자들이 공조해 모두의 목소리가 골고루 반영되도록 정책 개발과 실행에 필요한 데이터를 구축하자는 제안이다. ㆍ 데이터를 해킹하자!: 이미 공개적으로 존재하는 데이터의 양은 방대하다. 혁신적으로 데이터를 찾아 취득하고 분석해 정책 변화를 이끌어내자는 제안이다. 이를 위해서는 분석 결과를 영리하게 소통하는 일이 필수적이며, 데이터 사용을 둘러싼 여러 윤리적 논의가 필요한 대목이기도 하다. ㆍ 데이터를 공유하자!: 데이터 공유는 일반의 정보 접근과 지식 습득을 돕고, 궁극적으로 더 나은 시민적 결정을 가능케 한다면서 데이터를 원시적(raw) 형태로, 그리고 시각화를 통해 적극 공유하자는 제안이다. 빅데이터로 대표되는 디지털 사회는 또 다른 형태의 불평등을 초래한다. 바로 데이터에 접근할 수 있는 사람들과 그렇지 못한 사람들 간의 간극이다. 얼마 전까지도 정부의 독점적 권력에 가깝던 데이터 수집과 축적, 활용 트렌드는 이제 빅테크를 비롯한 민간기업으로 빠르게 이동하고 있다. 빅테크가 우리의 개인정보를 자원으로 채취해 통제의 수단으로 이용하는 ‘데이터 식민주의(data colonialism)’에 대한 우려도 여기서 나온다. 저자는 『공익을 위한 데이터』의 행동 강령이 그런 문제점에 대한 일종의 해법이 될 수 있다고 강조한다. 데이터를 모든 사람에게 유용한 ‘공공재’로 간주하고, 적절한 규제를 통해 누구나 평등하게 사용할 수 있게 해야 한다는 주장이다. 그리고 그런 주장은 저자가 직접 참여한 여러 프로젝트의 사례를 통해 구체적 방법론으로 제시하고 있다.
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• 들어가며. ‘데이터 액션’ 사용법 1장. 빅데이터를 도시계획에 활용한 역사는 유구하다 2장. 데이터를 구축하자! 데이터는 날 것이 아니라 의도에 따라 수집된 것이다 3장. 데이터를 해킹하자! 데이터를 창의적으로 활용하기 4장. 데이터를 공유하자! 데이터에서 얻은 통찰을 소통하기 5장. 공공재로서의 데이터 결론. 정말 중요한 것은 데이터로 작업하는 방식이다
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• 사라 윌리엄스 [저]

• 미국 매사추세츠 공과대학(MIT) 건축과 계획 대학원(School of Architecture and Planning)의 기술 및 도시계획과 부교수이자 시민데이터 디자인 랩의 디렉터다. 지리학, 조경학, 도시계획학을 전공한 윌리엄스는 「메트로폴리탄 매거진(Metropolitan Magazine)」이 선정한 도시계획과 기술 분야의 주도적 사상가 25명에 포함됐다. 윌리엄스의 디자인 작업은 구겐하임 박물관, 뉴욕시 현대미술관 MoMA, 쿠퍼 휴윗 박물관(Cooper Hewitt Museum)을 비롯한 여러 박물관에서 널리 전시된 바 있다.

• 김상현 [저]

• 캐나다 브리티시콜럼비아주의 공공 의료 서비스 기관 중 하나인 퍼스트네이션보건국(First Nations Health Authority)의 정보 공개 담당관 겸 프라이버시 책임자다. 캐나다 온타리오 주정부와 알버타 주정부의 여러 부처에서 정보 공개 담당관, 개인 정보 보호 책임자, 프라이버시 관리자 등으로 일했다. 개인 정보 보호와 프라이버시 분야의 자격증인 CIPP/C(캐나다), CIPT(IT 분야), CIPM(관리), FIP(정보 프라이버시 펠로) 등을 취득했다. 서울대학교와 캐나다 토론토대학교, 앨버타대학교에서 공부했다. 2001년 캐나다로 이주하기 전까지 10여 년 동안 ≪시사저널≫, ≪주간동아≫, 동아닷컴, 한경닷컴 등에서 기자로 일했다. 저서로 『인터넷의 거품을 걷어라』(2000)가 있고, 번역서로 『보이지 않게, 아무도 몰래, 흔적도 없이』(2017), 『공개 사과의 기술』(2016), 『보안의 미학』(2015), 『디지털 파괴』(2013), 『똑똑한 정보 밥상』(2012), 『불편한 인터넷』(2012), 『통제하거나 통제되거나』(2011), 『디지털 휴머니즘』(2011) 등이 있다.

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