| 000 | 00000cam c2200205 c 4500 | |
| 001 | 000046197593 | |
| 005 | 20250410172426 | |
| 007 | ta | |
| 008 | 250410s2022 ulkad b AZ 001c kor | |
| 020 | ▼a 9788920042980 ▼g 93310 | |
| 035 | ▼a (KERIS)BIB000016637856 | |
| 040 | ▼a 249002 ▼c 249002 ▼d 211009 | |
| 082 | 0 4 | ▼a 006.312 ▼2 23 |
| 085 | ▼a 006.312 ▼2 DDCK | |
| 090 | ▼a 006.312 ▼b 2022z19 | |
| 100 | 1 | ▼a 장영재, ▼g 張永在, ▼d 1971- ▼0 AUTH(211009)132110 |
| 245 | 1 0 | ▼a 데이터과학개론 / ▼d 장영재, ▼e 유찬우 공저 |
| 246 | 1 1 | ▼a Introduction to data science |
| 260 | ▼a 서울 : ▼b 한국방송통신대학교출판문화원, ▼c 2022 ▼g (2023 2쇄) | |
| 300 | ▼a vii, 285 p. : ▼b 천연색삽화, 도표 ; ▼c 25 cm | |
| 504 | ▼a 참고문헌과 색인수록 | |
| 700 | 1 | ▼a 유찬우, ▼e 저 ▼0 AUTH(211009)169080 |
| 770 | 0 | ▼t 데이터과학개론 : 워크북 ▼w 000046197650 ▼z 9788920043291 |
| 945 | ▼a ITMT |
소장정보
| No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ | 청구기호 006.312 2022z19 | 등록번호 111909890 (1회 대출) | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
컨텐츠정보
책소개
빅데이터 시대가 도래하면서 데이터과학자가 주목받고 있다. 데이터과학자는 데이터 분석은 물론 IT 기술 접목을 통해 데이터를 탐색, 정제하고 가치를 찾는 역할까지 담당하게 되므로, 데이터에 토대를 둔 전반적 프로세스를 총괄할 수 있는 능력이 요구된다. 이 책에서는 잠재적인 데이터과학자로서 전공자들이 갖추어야 할 기본적인 지식을 다루었다. 데이터의 정의에서부터 많은 데이터과학자들의 노력으로 이룩한 데이터과학의 체계 및 절차, 그리고 구체적인 활용 도구 등을 개론 수준에서 전반적으로 살펴보았다.
정보제공 :
저자소개
장영재(지은이)
서울대학교 자연과학대학 계산통계학과(이학사) 미국 University of Wisconsin-Madison 통계학과(이학석사, 통계학박사) 한국은행 경제통계국 조사국 차장 현재: 한국방송통신대학교 자연과학대학 통계·데이터과학과 교수
유찬우(지은이)
서울대학교 컴퓨터공학부 학사, 서울대학교 경영학과 학사(복수전공) 서울대학교 전기컴퓨터공학부 석박통합과정 수료 서울대학교 전기컴퓨터공학부 박사 하나금융융합기술원 Data Science Cell 수석 연구원, 라인플러스 Data Science Dev Lead, 네무스텍 빅데이터팀 책임연구원, LG전자 소프트웨어 플랫폼 연구소 SE파트 선임연구원 현재: 한국방송통신대학교 프라임칼리지 첨단공학부 AI 전공 조교수 주요 연구 분야: SNS상에서 필요한 머신러닝 모델, 금융 관련 머신러닝 모델
목차
제 1 장 데이터와 데이터과학
1.1 데이터의 개념과 속성
1.2 데이터과학
제 2 장 데이터의 관리와 분석
2.1 데이터의 수집과 관리
2.2 데이터 분석
제 3 장 데이터의 품질과 표현
3.1 데이터 품질관리
3.2 데이터의 표현
제 4 장 데이터과학의 도구
4.1 빅데이터의 분석도구
4.2 프로그래밍 언어
제 5 장 R 데이터 편집
5.1 기본적 데이터 구조
5.2 새로운 개념의 데이터 구조
제 6 장 R을 이용한 데이터 시각화
6.1 데이터 시각화
6.2 ggplot2 패키지의 활용
제 7 장 Pandas와 NumPy를 이용한 데이터 가공
7.1 파이썬 실행 환경
7.2 데이터 프레임의 생성
7.3 데이터의 선택과 샘플링
7.4 누락 데이터의 처리
7.5 중복 데이터의 제거
7.6 데이터 연산
7.7 정 렬
7.8 그룹과 집계
7.9 데이터 프레임의 병합
7.10 데이터 분석
7.11 NumPy
제 8 장 Matplotlib을 통한 데이터 시각화
8.1 산점도
8.2 서브 플롯
8.3 선 그래프
8.4 막대 그래프
8.5 히스토그램
8.6 상자 그림
8.7 히트맵
8.8 줄기-잎 그림
8.9 오차 막대 그래프
정보제공 :