Description
별도의 코딩 없이 데이터를 분석하는 No Code, Low Code의 시대!
데이터 과학 입문자와 비전공자를 위한 데이터 분석의 새로운 방법을 제시하다!
데이터 과학 입문자와 비전공자를 위한 데이터 분석의 새로운 방법을 제시하다!
인공지능의 발전에 따라 별도의 코딩 없이 데이터를 분석하는 No Code, Low Code의 시대로 전환되어 가고 있다. 이러한 흐름에 따라 저자는 데이터 과학 분야의 전문가들이 아닌, 입문자 및 비전공자 등 일반인도 쉽고 빠르게 실무에서 바로 사용할 수 있는 데이터 분석의 새로운 방법을 이 책에 소개하였다.
제1장. [데이터 과학을 위한 체계]에서는 데이터 과학에 접근하는 방법을 소개한다. 여기서는 데이터 과학에 접근하는 다양한 관점과 이 책에서 채택하는 프레임워크에 대해 설명한다.
제2장. [데이터 과학을 위한 도구]에서는 데이터 과학에 활용 가능한 여러 도구를 소개하고, 이 책의 실습 도구인 SAS Ⓡ OnDemand for Academics에 대하여 설명한다.
제3장. [데이터 가공과 처리]에서는 획득한 데이터를 실제 분석이 가능한 데이터로 가공 및 처리하기 위한 방법에 대하여 학습한다.
제4장. [기술적 데이터 분석]에서는 데이터를 정리 및 요약하는 과정을 통해 데이터가 가진 특성을 파악하는 방법에 대해 다룬다.
제5장과 6장. [시각적 데이터 분석Ⅰ,Ⅱ]에서는 그래프나 지도와 같은 시각화 도구를 활용하여 데이터를 분석하고 그 결과를 어떤 식으로 활용하는지, 또 어떻게 이해해야 하는지에 대한 방법을 학습한다.
그간 출간된 다양한 도서들은 저자들이 아는 것을 당연히 독자들도 알고 있으리라 짐작하기 때문에 데이터 과학의 프레임워크를 설명하는 부분에 있어 인색하였다. 하지만 이 책은 프로그래밍에 대한 이해가 전혀 없는 독자들도 쉽게 이해하고, 따라할 수 있도록 특정 학문에 치우치거나 개별 방법론에 매몰되지 않고, 보다 거시적인 안목에서 데이터 과학의 프레임워크를 제공하고 있다. 따라서 데이터 과학, 프로그래밍, 인공지능 등에 관심이 있는 독자, 특히 이 분야에 관심이 있지만 사전 지식 등이 없는 독자에게 많은 도움이 될 것이다.
제1장. [데이터 과학을 위한 체계]에서는 데이터 과학에 접근하는 방법을 소개한다. 여기서는 데이터 과학에 접근하는 다양한 관점과 이 책에서 채택하는 프레임워크에 대해 설명한다.
제2장. [데이터 과학을 위한 도구]에서는 데이터 과학에 활용 가능한 여러 도구를 소개하고, 이 책의 실습 도구인 SAS Ⓡ OnDemand for Academics에 대하여 설명한다.
제3장. [데이터 가공과 처리]에서는 획득한 데이터를 실제 분석이 가능한 데이터로 가공 및 처리하기 위한 방법에 대하여 학습한다.
제4장. [기술적 데이터 분석]에서는 데이터를 정리 및 요약하는 과정을 통해 데이터가 가진 특성을 파악하는 방법에 대해 다룬다.
제5장과 6장. [시각적 데이터 분석Ⅰ,Ⅱ]에서는 그래프나 지도와 같은 시각화 도구를 활용하여 데이터를 분석하고 그 결과를 어떤 식으로 활용하는지, 또 어떻게 이해해야 하는지에 대한 방법을 학습한다.
그간 출간된 다양한 도서들은 저자들이 아는 것을 당연히 독자들도 알고 있으리라 짐작하기 때문에 데이터 과학의 프레임워크를 설명하는 부분에 있어 인색하였다. 하지만 이 책은 프로그래밍에 대한 이해가 전혀 없는 독자들도 쉽게 이해하고, 따라할 수 있도록 특정 학문에 치우치거나 개별 방법론에 매몰되지 않고, 보다 거시적인 안목에서 데이터 과학의 프레임워크를 제공하고 있다. 따라서 데이터 과학, 프로그래밍, 인공지능 등에 관심이 있는 독자, 특히 이 분야에 관심이 있지만 사전 지식 등이 없는 독자에게 많은 도움이 될 것이다.
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코딩 없이 배우는 데이터 과학 (빅데이터·인공지능 세계 권위자가 제언하는)
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