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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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• 파이썬으로 그래프 데이터를 다루기 위한 패키지인 NetworkX는 손쉽게 그래프를 생성, 조작, 분석하기 위한 매우 유용한 도구이다. NetworkX로 그래프 데이터를 이해하기 위한 기본적인 방법과 더불어 node2vec, edge2vec과 같은 다양한 머신러닝 알고리듬을 이용해 그래프 데이터를 활용하는 방법을 실생활에 적용가능한 예시와 함께 소개한다.
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• ◈ 이 책의 대상 독자 ◈ 이 책은 데이터 포인트를 풀고, 위상(topology) 정보를 활용해 분석과 모델의 성능을 개선하려는 데이터 분석가, 그래프 개발자, 그래프 분석가, 그래프 전문가를 대상으로 한다. 머신러닝 기반 그래프 데이터베이스를 구축하려는 데이터 과학자와 머신러닝 개발자에게도 유용하다. 그래프 데이터베이스와 그래프 데이터에 대한 초급 수준의 지식을 가지고 있는 사람이 읽기에 적합한 책이다. 이 책의 내용을 최대한 활용하기 위해서는 파이썬 프로그래밍과 머신러닝에 대한 중급 수준의 실무 지식 또한 필요하다. ◈ 이 책의 구성 ◈ 1장, '그래프 시작하기’에서는 NetworkX 파이썬 라이브러리를 사용해 그래프 이론의 기본 개념을 소개한다. 2장, ‘그래프 머신러닝’에서는 그래프 머신러닝과 그래프 임베딩 기술의 주요 개념을 소개한다. 3장, ‘그래프 비지도 학습’에서는 비지도 그래프 임베딩의 최신 방법을 다룬다. 4장, ‘그래프 지도 학습’에서는 지도 그래프 임베딩의 최신 방법을 다룬다. 5장, ‘그래프에서의 머신러닝 문제’에서는 그래프에서 가장 일반적인 머신러닝 작업을 소개한다. 6장, ‘소셜 네트워크 그래프’에서는 분석 소셜 네트워크 데이터에 머신러닝 알고리듬을 적용하는 방법을 소개한다. 7장, ‘그래프를 사용한 텍스트 분석 및 자연어 처리’에서는 자연어 처리 작업에 머신러닝 알고리듬을 적용하는 방법을 소개한다. 8장, ‘신용카드 거래에 대한 그래프 분석’에서는 신용카드 부정 거래 탐지에 머신러닝 알고리듬을 적용하는 방법을 소개한다. 9장, ‘데이터 드리븐 그래프 기반 응용 프로그램 구축’에서는 큰 그래프를 처리하는 데 유용한 몇 가지 기술을 소개한다. 10장, ‘그래프의 새로운 트랜드’에서는 그래프 머신러닝의 몇 가지 새로운 동향(알고리듬과 응용 프로그램)을 소개한다. ◈ 옮긴이의 말 ◈ 처음 접하는 이들에게는 그래프 데이터가 어렵게 느껴질 수 있다. 하지만 그래프 데이터는 우리의 일상과 친숙해질 수 있는 데이터 형식이다. 사회는 복잡한 관계의 연속으로 구성되는데, 노드와 간선으로 표현되는 그래프 데이터는 이러한 관계의 표현을 가장 잘 나타낼 수 있는 데이터 형식이다. 관계 표현을 가장 쉽게 할 수 있다는 강점이 있어 최근에는 그래프 형식으로 데이터를 저장하는 데이터베이스 등이 각광받고 있다. 이 책은 그래프 데이터를 다루기 위한 아주 기본적인 것들로 시작해서, 실생활에 적용할 수 있는 예시를 통해 보다 쉬운 이해를 제공한다. 예시를 통해서 그래프 데이터를 다루는 기본기를 쌓고, 머신 러닝 알고리즘들을 활용해 고급 응용 스킬들을 배워볼 수 있다. 단순히 이론적인 설명에서 끝나는 것이 아니라 실제 서비스에 필요한 기본 지식들을 소개한다는 점에서 훌륭한 책이다. 물론 나와있는 내용만으로 그래프 머신 러닝 전문가가 될 수 있다고는 할 수 없을 것이다. 그러나 훌륭한 시작을 함께하기 위해 좋은 책이라고 생각한다. 이 책에서는 보다 복잡한 설명이나 심도 있는 이해가 필요한 부분에 참고할 만한 자료들에 대한 소개가 나와있다. 이러한 참고 자료들을 찾아보고 스스로 새로운 문제를 해결하기 위해 노력해보기를 꼭 권장한다. 이러한 노력이 인공지능 연구의 선도자가 되는 길이라고 생각한다.
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• 1부. 그래프 머신러닝 소개 2부. 1장. 그래프 시작하기 __기술적 필요 사항 __networkx로 그래프 이해하기 ____그래프의 종류 ____그래프 표현 __그래프 플로팅 ____networkx ____Gephi __그래프 속성 ____통합 측정 지표 ____분리 측정 지표 ____중심성 측정 지표 ____탄력성 측정 지표 __벤치마크 및 저장소 ____간단한 그래프의 예 ____그래프 생성 모델 ____벤치마크 __큰 그래프 다루기 __요약 2장. 그래프 머신러닝 __기술적 필요 사항 __그래프 머신러닝 이해하기 ____머신러닝의 기본 원리 ____그래프 머신러닝의 이점 __일반화된 그래프 임베딩 문제 __그래프 임베딩 머신러닝 알고리듬의 분류 ____임베딩 알고리듬의 분류 __요약 2부. 그래프에서의 머신러닝 3장. 비지도 그래프 학습 __기술적 필요 사항 __비지도 그래프 임베딩 로드맵 __얕은 임베딩 방법 ____행렬 분해 ____그래프 분해 ____고차 근접 보존 임베딩 ____전역 구조 정보를 통한 그래프 표현 ____skip-gram ____DeepWalk ____Node2Vec ____Edge2Vec ____Graph2Vec __오토인코더 ____텐서플로와 케라스-강력한 조합 ____첫 번째 오토인코더 ____노이즈 제거 오토인코더 ____그래프 오토인코더 ...__그래프 신경망 ____GNN의 변형 ____스펙트럼 그래프 합성곱 ____공간 그래프 합성곱 ____예제로 보는 그래프 합성곱 __요약 4장. 지도 그래프 학습 __기술적 필요 사항 __지도 그래프 임베딩 로드맵 __특징 기반 방법 __얕은 임베딩 방법 ____라벨 전파 알고리듬 ____라벨 확산 알고리듬 __그래프 정규화 방법 ____매니폴드 정규화 및 준지도 임베딩 ____신경 그래프 학습 ____Planetoid __Graph CNN ____GCN을 이용한 그래프 분류 ____GraphSAGE를 이용한 노드 분류 __요약 5장. 그래프에서의 머신러닝 문제 __기술적 필요 사항 __그래프에서 누락된 링크 예측 ____유사성 기반 방법 ____임베딩 기반 방법 __커뮤니티와 같은 의미 있는 구조 감지 ____임베딩 기반 커뮤니티 감지 ____스펙트럼 방법 및 행렬 분해 ____확률 모델 ____비용 함수 최소화 __그래프 유사성 및 그래프 매칭 감지 ____그래프 임베딩 기반 방법 ____그래프 커널 기반 방법 ____GNN 기반 방법 ____응용 __요약 3부. 그래프 머신러닝의 고급 응용 6장. 소셜 네트워크 그래프 __기술적 필요 사항 __데이터셋 개요 ____데이터셋 다운로드 ____networkx로 데이터셋 불러오기 __네트워크 토폴로지 및 커뮤니티 감지 ____토폴로지 개요 ____노드 중심성 ____커뮤니티 감지 __지도 및 비지도 임베딩 ____작업 준비 ____node2vec 기반 링크 예측 ____GraphSAGE 기반 링크 예측 ____링크 예측을 위한 수작업 특징 ____결과 요약 __요약 7장. 그래프를 이용한 텍스트 분석 및 자연어 처리 __기술적 필요 사항 __데이터셋 개요 __자연어 처리에서 사용되는 주요 개념 및 도구 이해 __문서 모음에서 그래프 만들기 ____지식 그래프 ____이분 문서/개체 그래프 __문서 주제 분류기 구축 ____얕은 학습 방법 ____그래프 신경망 __요약 8장. 신용카드 거래에 대한 그래프 분석 __기술적 필요 사항 __데이터셋 개요 ____데이터셋 불러오기 및 networkx 그래프 구축 __네트워크 토폴로지 및 커뮤니티 감지 ____네트워크 토폴로지 ____커뮤니티 감지 __사기 탐지를 위한 지도 및 비지도 임베딩 ____사기 거래 식별에 대한 지도 학습 접근 방식 ____사기 거래 식별에 대한 비지도 학습 접근 방식 __요약 9장. 데이터 드리븐 그래프 기반 응용 프로그램 구축 __기술적 필요 사항 __람다 아키텍처 개요 __그래프 기반 응용 프로그램을 위한 람다 아키텍처 ____그래프 처리 엔진 ____그래프 쿼리 레이어 ____Neo4j와 GraphX 선택 __요약 10장. 그래프의 새로운 트렌드 __그래프의 데이터 증대에 대해 알아보기 ____샘플링 전략 ____데이터 증강 기술 살펴보기 __토폴로지 데이터 분석에 대해 배우기 ____토폴로지 머신러닝 __새로운 영역에 그래프 이론 적용하기 ____그래프 머신러닝 및 신경 과학 ____그래프 이론 및 화학 및 생물학 ____그래프 머신러닝 및 컴퓨터 비전 __추천 시스템 __요약
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• 클라우디오 스타밀레 [저]

• 2013년 9월 이탈리아 칼라브리아 대학(University of Calabria)에서 컴퓨터 공학 석사 학위를 받았으며, 2017년 9월 벨기에 뢰번 가톨릭 대학(KU Leuven) 및 프랑스 끌로드 베흐노리용 1 대학(Universite Claude Bernard Lyon 1)에서 공동 박사 학위를 받았다. 석박사 학위 과정 동안 생물 의학 분야를 전공하면서 인공지능, 그래프 이론, 머신러닝에 관해 탄탄한 배경 지식을 쌓았다. 현재 최상위 고객이 데이터 기반 전략을 구현하고 인공지능 기반 솔루션을 구축해 효율성을 높이고 새로운 비즈니스 모델을 수행하도록 지원하는 컨설팅 회사인 CGnal의 선임 데이터 과학자다.

• 장기식 [저]

• 경찰청 사이버안전국 디지털포렌식센터에서 디지털 포렌식 업무를 담당했다. 이후 경찰대학 치안정책연구소에서 데이터 분석과 머신러닝 기술을 접한 이후, 데이터 분석을 기반으로 한 머신러닝 기술을 연구했으며, 이 경험을 바탕으로 현재 아이브스 AI LAB에서 데이터 분석과 딥러닝 기반 영상 보안 솔루션 개발 및 연구를 책임지고 있다. 번역서로는 『보안을 위한 효율적인 방법 PKI』(인포북, 2003)와 『EnCase 컴퓨터 포렌식』(에이콘, 2015), 『인텔리전스 기반 사고 대응』(에이콘, 2019), 『적대적 머신러닝』(에이콘, 2020)이 있다.

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