그림으로 배우는 데이터 과학
Description
한 눈에 살펴보는 데이터 과학의 세계
데이터 과학과 관련된 영역은 매우 광범위하고, 여기에 사용되는 기술과 능력 또한 단순하지 않습니다. 이 책은 데이터 과학을 이해하는 데 필요한 IT 기술과 지식을 그림과 함께 한 눈에 살펴 볼 수 있도록 정리했습니다. 통계학, 데이터 분석, 머신러닝은 물론, 일반 데이터 과학 서적에서는 보통 생략되는 전제 지식인 하드웨어, 소프트웨어, 알고리즘, 프로그래밍 언어 등 컴퓨터 과학의 기반이 되는 기초 기술들도 다루고 있습니다. 쉽고 친절한 설명과 그림을 통해 데이터 과학의 바탕이 되는 여러 가지 기술들을 한 눈에 파악할 수 있는 것이 특징입니다.
저자

히사노료헤이

도쿄대학대학원정보이공학계연구과소셜ICT연구센터특임조교,캐논글로벌전략연구소연구원.1984년생.게이오의숙대학경제학부졸업후히토쓰바시대학대학원경제학연구과석사과정,스위스연방공과대학취리히교박사과정수료.국립정보학연구소의특임연구원등을거쳤다.

목차

Part1.데이터과학의기본
01.데이터과학이란

Part2.데이터과학의기초기술
02.계산기의구조
03.프로그래밍기초(1)
04.프로그래밍기초(2)
05.알고리즘(1)
06.알고리즘(2)
07.데이터베이스
08.최적화방법

Part3.통계학ㆍ머신러닝의기초
09.기계학습기초
10.과적합과모델선택
11.회귀문제와주택가격
12.앙상블학습과주택가격
13.분류문제
14.비지도학습

Part4.코퍼스와네트워크분석
15.토픽모델
16.네트워크분석

Part5.딥러닝
17.신경망기초
18.딥러닝
19.딥러닝에의한순차데이터분석
20.딥러닝에의한이미지분석

출판사 서평

Part1.데이터과학의기본
거대한IT기술의소용돌이속에서데이터과학은나날이성장하는분야입니다.1부에서는데이터과학과빅데이터에관해설명합니다.다음으로인공지능과데이터과학의관계성을설명하고,데이터과학자의역할을기술합니다.

Part2.데이터과학의기초기술
인공지능이든데이터과학이든하드웨어와프로그래밍,데이터베이스등의소프트웨어그리고알고리즘의진화가오늘날의붐을낳은하나의커다란계기였습니다.2부에서는데이터과학을지탱하는이런기초기술들에관한내용을다룹니다.

Part3.통계학?머신러닝의기초
3부에서는데이터의특징을통계모델화하는다양한방법을소개합니다.특히‘컴퓨팅기술을활용한통계학’이라고불리는머신러닝의기본을살펴봄으로써,통계모델을작성할때의방법을배울수있습니다.

Part4.코퍼스와네트워크분석
데이터검색기술에서사용되는코퍼스(대량의말뭉치)분석과사회과학에서도인기가많은네트워크데이터분석에대해살펴봅니다.

Part5.딥러닝
딥러닝은언어나이미지데이터분야에서의압도적인성능에힘입어최근각광받고있는분야입니다.딥러닝의근본이된신경망융성의역사를설명하고,딥러닝의배경에어떤기술이있는지알아봅니다.