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| 100 | 1 | ▼a 박성현, ▼g 朴聖炫, ▼d 1945- ▼0 AUTH(211009)41305 |
| 245 | 1 0 | ▼a 데이터 사이언스의 매력 : ▼b 데이터·AI 경제 시대의 미래경쟁력 / ▼d 박성현, ▼e 오진호, ▼e 권순선 지음 |
| 260 | ▼a 파주 : ▼b 자유아카데미, ▼c 2021 | |
| 300 | ▼a 407 p. : ▼b 천연색삽화, 도표, 초상화 ; ▼c 23 cm | |
| 500 | ▼a 부록: 데이터 분석 사례 | |
| 504 | ▼a 참고문헌: p. 403-407 | |
| 700 | 1 | ▼a 오진호, ▼g 吳鎭虎, ▼d 1975-, ▼e 저 ▼0 AUTH(211009)10362 |
| 700 | 1 | ▼a 권순선, ▼d 1979-, ▼e 저 ▼0 AUTH(211009)180589 |
소장정보
| No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | 소장처 세종학술정보원/과학기술실(5층)/ | 청구기호 006.312 2021z17 | 등록번호 151357571 (9회 대출) | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
컨텐츠정보
저자소개
박성현(지은이)
한국과학기술한림원 종신회원 서울대학교 통계학과 명예교수 서울대학교 화학공학과를 졸업하고 미국 North Carolina State University에서 산업공학과 석사 및 통계학과 박사학위를 취득했다. 이후 Mississippi State University 경영대학에서 조교수를 하였다. 한국에 돌아와서 서울대학교 자연과학대학 통계학과 교수를 역임하며, 학생처 처장 및 자연과학대학 학장을 겸임하였다. 한국연구재단 기초연구 본부장 및 한국과학기술한림원 원장을 역임하고 지금은 미국통계학회와 미국품질학회의 Fellow, 한국시니어과학기술인협회 회장, 대한민국학술원 회원으로 활동하고 있다.
오진호(지은이)
국립한밭대학교 수리과학과, 노마드칼리지 기초과학부 부교수 서울대학교 통계학과에서 이학박사를 취득하고, 미래에셋 퇴직연금연구소에 입사하여 연금 및 은퇴 설계에 관한 연구를 수행하였다. 이후 통계청 통계개발원 통계사무관으로 근무하며, UN에 파견되어 인구 및 가구 추계, 인구동태통계 등의 연구와 분석 실무경험을 쌓았다. 현재 국립한밭대학교 수리과학과와 노마드칼리지 기초과학부에서 기초통계학, 응용통계학, 수리통계학, 통계로 보는 세상, 데이터 모델링 등을 강의하고 있다. 또한, 통계청 국가통계자료제공심의회 위원, 인구주택총조사 자문위원, 한국보건사회연구원 재정통계연구 자문위원, 수학 교과용도서 검정심의회 연구위원으로 활동하고 있다. 이와 함께 통계교육원에서 ‘통계와 정책’, ‘통계 품질관리’, ‘통계 기초와 응용’, ‘빅데이터 행정자료 이해’ 등의 교육을 담당하고 있다. 연구 분야는 최적화 실험설계, 인구 및 가구 예측, 마이크로 시뮬레이션, 빅데이터 분석 등이고, 이들 분야와 관련한 SCI(E) 및 KCI 논문을 게재하고 저서를 집필하는 한편, 정부 부처 자문과 연구용역을 수행하고 있다.
권순선(지은이)
아주대학교 수학과 부교수 서울대학교 통계학과 이학박사를 취득하고 고려대학교 의학통계연구실, 분당 서울대병원 의생명연구원에서 의학통계 관련 컨설팅 및 연구를 수행하였다. 아시아 태평양 산업수학협회 평위원, 한국보건통계학회 교육위원, 아주대학교 연구윤리시험위원회, 고려대학교 안산병원 연구윤리시험위원회에서 전문위원으로 활동하고 있고, 아주산업수학·통계센터 센터장을 맡고 있다.
목차
1장 21세기 주인공 데이터 사이언스의 매력
01 데이터 사이언스의 정의와 역사
02 4차 산업혁명과 데이터 사이언스의 핵심 기술, 빅데이터
03 인공지능의 발전 역사
04 데이터·AI 경제 시대의 도래
2장 데이터 사이언스로 보여주는 세상
01 질병과 보건 예측
02 인구와 부동산 예측
03 인공지능과 이미지 영역
04 알파고와 스마트공장
3장 다양한 데이터의 세계
01 데이터의 폭발적 증가
02 데이터 분류
03 데이터 구조
04 텍스트 데이터와 자연어 처리
05 데이터 시각화
4장 데이터 사이언스의 매력적인 분석법
01 베이즈 추론
02 지도학습
03 비지도학습
04 데이터 마이닝
5장 데이터 사이언스 학습과 인공지능 분석 소프트웨어
01 기계학습
02 심층학습
03 인공지능 분석 소프트웨어
04 우리 주변에서 쉽게 찾아볼 수 있는 인공지능
6장 데이터 사이언스의 도전
01 데이터 사이언스로 새로운 가치를 창출하자
02 데이터 사이언스 경쟁력은 국가경쟁력의 핵심
03 데이터 고급 인력 10만 명 양성 전략
04 데이터 사이언스 국내외 공개강좌와 국내 대학교육 현황
05 데이터 사이언스의 글로벌 경쟁력 강화 전략
부록 데이터 분석 사례
참고문헌
정보제공 :