청소년
청소년을 위한 교양 데이터사이언스개론
루미너리북스 교육출판 에디팅 팀
루미너리북스
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- 소장
- 13,000 ⓒ
| 듣기기능 | TTS지원 | 파일정보 | EPUB |
|---|---|---|---|
| 총 용량 | 3.1 MB | 이용기기 | |
| ISBN | 9791142945601 | ||
책 소개
데이터사이언스는 통계학, 컴퓨터과학, 도메인 지식이 융합된 학문으로 현대 사회의 핵심 역량이 되었습니다. 이 책은 고등학생들이 대학 수준의 데이터사이언스를 체계적으로 학습할 수 있도록 27개 챕터로 구성되었습니다. 존 투키의 탐색적 데이터분석부터 최신 딥러닝 기법까지, 데이터사이언스의 전체 발전사와 핵심 개념들을 역사적 맥락과 함께 다룹니다. 각 개념은 구체적인 사례와 함께 설명되어 추상적인 이론을 현실적 문제해결에 적용하는 방법을 자연스럽게 익힐 수 있습니다. 데이터의 수집과 전처리부터 고급 머신러닝과 인공신경망까지, 실무에서 필요한 모든 과정을 단계적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다.
이 책은 데이터사이언스의 이론적 기초를 충실히 다룹니다. 확률과 통계학의 기본 원리부터 가설검정, 회귀분석, 머신러닝의 핵심 알고리즘까지 수학적 배경과 함께 설명합니다. 지도학습과 비지도학습의 차이점, 분류와 회귀 문제의 특성, 앙상블 기법의 작동 원리 등을 구체적인 예시를 통해 이해할 수 있습니다. 또한 시계열 데이터분석, 텍스트마이닝, 자연어처리 등 특수한 데이터 유형에 대한 전문적 접근법도 포함하고 있습니다. 빅데이터 환경에서의 분산처리 기법과 클라우드 컴퓨팅 활용법까지 다루어 현대적 데이터 환경에 대한 포괄적 이해를 제공합니다.
실무적 관점에서 파이썬과 R 프로그래밍 언어의 활용법을 상세히 다룹니다. 넘파이, 판다스, 사이킷런 등 파이썬의 핵심 라이브러리 사용법과 R의 ggplot2, dplyr 등을 통한 데이터 조작 및 시각화 기법을 실습 중심으로 설명합니다. 데이터베이스와 SQL 활용, 비즈니스 인텔리전스 구축 방법론, 효과적인 데이터 시각화 기법 등 실무에서 즉시 활용할 수 있는 도구들을 체계적으로 학습할 수 있습니다. 제조업, 금융업, 유통업, 의료분야 등 다양한 산업별 활용사례를 통해 데이터사이언스가 실제 비즈니스 문제를 어떻게 해결하는지 구체적으로 확인할 수 있습니다.
데이터 윤리와 개인정보보호라는 현대적 과제를 심도 있게 다루며, 알고리즘의 공정성과 설명가능한 인공지능의 필요성을 강조합니다. 데이터 스토리텔링 기법을 통해 복잡한 분석 결과를 효과적으로 전달하는 커뮤니케이션 역량을 기를 수 있습니다. 실무 프로젝트 수행 방법론과 산업별 활용사례를 통해 이론과 실무를 연결하는 통합적 사고력을 배양합니다. 마지막으로 데이터사이언티스트의 미래 전망과 다양한 진로 경로를 제시하여 독자들이 체계적인 역량개발 계획을 수립할 수 있도록 안내합니다. 이 책은 데이터 중심 사회에서 필수적인 사고 능력과 실무 기술을 동시에 갖춘 인재로 성장하는 견고한 출발점이 될 것입니다.
이 책은 데이터사이언스의 이론적 기초를 충실히 다룹니다. 확률과 통계학의 기본 원리부터 가설검정, 회귀분석, 머신러닝의 핵심 알고리즘까지 수학적 배경과 함께 설명합니다. 지도학습과 비지도학습의 차이점, 분류와 회귀 문제의 특성, 앙상블 기법의 작동 원리 등을 구체적인 예시를 통해 이해할 수 있습니다. 또한 시계열 데이터분석, 텍스트마이닝, 자연어처리 등 특수한 데이터 유형에 대한 전문적 접근법도 포함하고 있습니다. 빅데이터 환경에서의 분산처리 기법과 클라우드 컴퓨팅 활용법까지 다루어 현대적 데이터 환경에 대한 포괄적 이해를 제공합니다.
실무적 관점에서 파이썬과 R 프로그래밍 언어의 활용법을 상세히 다룹니다. 넘파이, 판다스, 사이킷런 등 파이썬의 핵심 라이브러리 사용법과 R의 ggplot2, dplyr 등을 통한 데이터 조작 및 시각화 기법을 실습 중심으로 설명합니다. 데이터베이스와 SQL 활용, 비즈니스 인텔리전스 구축 방법론, 효과적인 데이터 시각화 기법 등 실무에서 즉시 활용할 수 있는 도구들을 체계적으로 학습할 수 있습니다. 제조업, 금융업, 유통업, 의료분야 등 다양한 산업별 활용사례를 통해 데이터사이언스가 실제 비즈니스 문제를 어떻게 해결하는지 구체적으로 확인할 수 있습니다.
데이터 윤리와 개인정보보호라는 현대적 과제를 심도 있게 다루며, 알고리즘의 공정성과 설명가능한 인공지능의 필요성을 강조합니다. 데이터 스토리텔링 기법을 통해 복잡한 분석 결과를 효과적으로 전달하는 커뮤니케이션 역량을 기를 수 있습니다. 실무 프로젝트 수행 방법론과 산업별 활용사례를 통해 이론과 실무를 연결하는 통합적 사고력을 배양합니다. 마지막으로 데이터사이언티스트의 미래 전망과 다양한 진로 경로를 제시하여 독자들이 체계적인 역량개발 계획을 수립할 수 있도록 안내합니다. 이 책은 데이터 중심 사회에서 필수적인 사고 능력과 실무 기술을 동시에 갖춘 인재로 성장하는 견고한 출발점이 될 것입니다.
목차
1. 데이터사이언스의 탄생
2. 데이터의 종류와 특성
3. 데이터 수집의 과학
4. 데이터 전처리의 기술
5. 탐색적 데이터분석
6. 통계학의 기초원리
7. 확률과 확률분포
8. 가설검정과 추론
9. 회귀분석의 이해
10. 분류와 예측모델
11. 군집분석과 차원축소
12. 머신러닝 기초개념
13. 앙상블과 고급기법
14. 딥러닝의 세계
15. 시계열 데이터분석
16. 텍스트마이닝과 자연어
17. 데이터 시각화 기법
18. 빅데이터와 분산처리
19. 데이터베이스와 SQL
20. 파이썬 프로그래밍
21. R 통계프로그래밍
22. 데이터 윤리와 개인정보
23. 비즈니스 인텔리전스
24. 데이터 스토리텔링
25. 실무 프로젝트 수행
26. 산업별 활용사례
27. 미래 전망과 진로
2. 데이터의 종류와 특성
3. 데이터 수집의 과학
4. 데이터 전처리의 기술
5. 탐색적 데이터분석
6. 통계학의 기초원리
7. 확률과 확률분포
8. 가설검정과 추론
9. 회귀분석의 이해
10. 분류와 예측모델
11. 군집분석과 차원축소
12. 머신러닝 기초개념
13. 앙상블과 고급기법
14. 딥러닝의 세계
15. 시계열 데이터분석
16. 텍스트마이닝과 자연어
17. 데이터 시각화 기법
18. 빅데이터와 분산처리
19. 데이터베이스와 SQL
20. 파이썬 프로그래밍
21. R 통계프로그래밍
22. 데이터 윤리와 개인정보
23. 비즈니스 인텔리전스
24. 데이터 스토리텔링
25. 실무 프로젝트 수행
26. 산업별 활용사례
27. 미래 전망과 진로