데이터 과학 입문과 실습 (소규모 데이터셋 처리부터 빅데이터 처리, 머신러닝, 시각화까지)

데이터 과학 입문과 실습 (소규모 데이터셋 처리부터 빅데이터 처리, 머신러닝, 시각화까지)

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Vendor: 위키북스 - 데이비 실린
Type: 자료분석/빅데이터
SKU: 9791158390938
Categories: ALL BOOKS 컴퓨터/인터넷 컴퓨터/인터넷_프로그래밍언어
Tags: 데이터과학입문과실습소규모데이터셋처리부터빅데이터처리머신러닝시각화까지 컴퓨터/IT_전산통계/해석
Description
《파이썬으로 배우는 데이터 과학 입문과 실습》은 데이터 과학의 주요 개념을 설명하고 데이터 과학자로서 기본적인 작업을 완수할 수 있는 법을 가르친다. 데이터 과학의 진행 과정과 데이터 시각화, 그래프 데이터베이스, NoSQL 사용법 등을 살펴보고, 파이썬 언어 및 파이썬 라이브러리를 사용해 큰 규모의 데이터를 다뤄 본다. 데이터의 규모가 너무 크거나 생성 속도가 너무 빨라서 한 대의 컴퓨터로 처리하기 힘든 경우에 파이썬을 어떻게 활용할 수 있는지도 살펴본다. 또한 유명한 파이썬 데이터 과학 라이브러리인 사이킷런(Scikit-learn)과 스태츠모델스(StatsModels)도 탐구해 본다. 이 책을 읽은 후에는 데이터 과학의 커리어를 시작하는 데 필요한 탄탄한 기본기를 갖추게 될 것이다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★
◎ 대규모 데이터 처리
◎ 머신러닝 소개
◎ 파이썬으로 데이터 다루기
◎ 데이터 과학 알고리즘 작성
저자

데이비실린

저자데이비실린(DavyCielen)
데이비실린은창업가,저자,교수다.각각벨기에와영국에있는데이터과학회사인옵티메이틀리(Optimately)와메이튼(Maiton)을아르노(Arno)와모하메드(Mohamed)와함께공동으로소유하고있으며,소마릴란드에있는데이터과학회사도공동으로소유하고있다.이회사들은빅데이터과학의전략을주로다루며,많은대기업에컨설팅을한다.데이비는프랑스릴의IESEG경영대학원에서빅데이터과학분야를가르치고연구하는겸임교수다.

목차

▣01장:빅데이터세상에서의데이터과학
1.1.데이터과학및빅데이터의이점과활용
1.2.데이터종류
___1.2.1.구조적데이터
___1.2.2.비구조적데이터
___1.2.3.자연어
___1.2.4.기계생성데이터
___1.2.5.그래프데이터또는네트워크데이터
___1.2.6.오디오,이미지,비디오
___1.2.7.스트리밍데이터
1.3.데이터과학과정
___1.3.1.연구목표설정
___1.3.2.데이터획득
___1.3.3.데이터준비
___1.3.4.데이터탐색
___1.3.5.데이터모델링또는모델구축
___1.3.6.발표및자동화
1.4.빅데이터생태계와데이터과학
___1.4.1.분산파일시스템
___1.4.2.분산프로그래밍프레임워크
___1.4.3.데이터통합프레임워크
___1.4.4.머신러닝프레임워크
___1.4.5.NoSQL데이터베이스
___1.4.6.스케줄링도구
___1.4.7.벤치마크도구
___1.4.8.시스템배포
___1.4.9.서비스프로그래밍
___1.4.10.보안
1.5.하둡작업의예
1.6.요약

▣02장:데이터과학진행과정
2.1.데이터과학진행과정개요
___2.1.1.과정의노예가되지마라
2.2.1단계:연구목표설정및프로젝트사명서작성
___2.2.1.연구의목표와맥락을이해하는데시간을투자하라
___2.2.2.프로젝트사명서작성
2.3.2단계:데이터획득
___2.3.1.회사내에저장된데이터로시작하기
___2.3.2.여기저기서데이터를사는일을두려워마라
___2.3.3.문제가일어나지않게데이터의품질을미리확인하라
2.4.3단계:데이터정제,통합,변환
___2.4.1.데이터정제
___2.4.2.오류를최대한일찍수정하라
___2.4.3.서로다른출처로부터얻은데이터합치기
___2.4.4.데이터변환
2.5.4단계:탐색적데이터분석
2.6.5단계:모델구축
___2.6.1.모델과변수선택
___2.6.2.모델링실시
___2.6.3.모델분석과비교
2.7.6단계:분석결과표현과애플리케이션구축
2.8.요약

▣03장:머신러닝
3.1.머신러닝의정의와중요성
___3.1.1.데이터과학에머신러닝을적용
___3.1.2.데이터과학진행과정에서머신러닝이사용되는곳
___3.1.3.머신러닝에사용하는파이썬도구
3.2.모델링과정
___3.2.1.특성공학과모델선택
___3.2.2.모델훈련
___3.2.3.모델검증
___3.2.4.새로운관찰을예측하기
3.3.머신러닝종류
___3.3.1.지도학습
___3.3.2.비지도학습
___3.3.3.준지도학습
3.4.요약

▣04장:컴퓨터한대에서대량데이터다루기
4.1.대량데이터를다룰때의문제
4.2.대량데이터를처리하는일반적인기법
___4.2.1.적절한알고리즘선택
___4.2.2.적절한데이터구조선택
___4.2.3.적절한도구선택
4.3.대규모데이터셋을다룰때의일반적인프로그래밍지침
___4.3.1.바퀴를재발명하지말라
___4.3.2.하드웨어성능을최대한활용하라
___4.3.3.컴퓨팅의필요를줄여라
4.4.사례연구1:해로운URL여부예측
___4.4.1.1단계:연구목표설정
___4.4.2.2단계:URL데이터얻기
___4.4.3.4단계:데이터탐색
___4.4.4.5단계:모델구축
4.5.사례연구2:데이터베이스에추천시스템구축
___4.5.1.필요한도구및기법
___4.5.2.1단계:연구질문
___4.5.3.3단계:데이터준비
___4.5.4.5단계:모델구축
___4.5.5.6단계:표현및자동화
4.6.요약

▣05장:빅데이터첫걸음
5.1.프레임워크를이용해데이터저장과처리를분산화하기
___5.1.1.하둡:대규모데이터셋을저장하고처리하기위한프레임워크
___5.1.2.스파크:더높은성능을내기위해맵리듀스를대체
5.2.사례연구:금전대출위험평가
___5.2.1.1단계:연구목표설정
___5.2.2.2단계:데이터획득
___5.2.3.3단계:데이터준비
___5.2.4.4단계:데이터탐색&6단계:보고서구축
5.3.요약

▣06장:NoSQL운동에동참하기
6.1.NoSQL개요
___6.1.1.ACID:관계형데이터베이스의핵심원리
___6.1.2.CAP정리:여러노드에걸쳐존재하는DB의문제
___6.1.3.NoSQL데이터베이스의BASE원칙
___6.1.4.NoSQL데이터베이스의종류
6.2.사례연구:질병진단
___6.2.1.1단계:연구목표설정
___6.2.2.2단계와3단계:데이터획득및준비
___6.2.3.4단계:데이터탐색
___6.2.4.3단계를반복:질병프로파일링을위한데이터준비
___6.2.5.4단계를반복:질병프로파일링을위한데이터탐색
___6.2.6.6단계:표현및자동화
6.3.요약

▣07장:그래프데이터베이스의부상
7.1.연결데이터와그래프데이터베이스
___7.1.1.그래프데이터는무엇이며언제사용해야하는가?
7.2.네오포제이(Neo4j):그래프데이터베이스
___7.2.1.사이퍼(Cypher):그래프질의언어
7.3.연결데이터예제:요리법추천엔진
___7.3.1.1단계:연구목표설정
___7.3.2.2단계:데이터획득
___7.3.3.3단계:데이터준비
___7.3.4.4단계:데이터탐색
___7.3.5.5단계:데이터모델링
___7.3.6.6단계:표현
7.4.요약

▣08장:텍스트마이닝과텍스트분석
8.1.실제세계에서의텍스트마이닝
8.2.텍스트마이닝기법
___8.2.1.단어주머니
___8.2.2.형태소처리와표제어추출
___8.2.3.의사결정트리분류기
8.3.사례연구:레딧게시물분류
___8.3.1.자연어도구사용하기
___8.3.2.데이터과학과정개요및1단계:연구목표
___8.3.3.2단계:데이터획득
___8.3.4.3단계:데이터준비
___8.3.5.4단계:데이터탐색
___8.3.6.3단계를반복:데이터준비적응
___8.3.7.5단계:데이터분석
___8.3.8.6단계:발표및자동화
8.4.요약

▣09장:최종사용자를위한데이터시각화
9.1.데이터시각화의선택사항
9.2.Crossfilter:자바스크립트맵리듀스라이브러리
___9.2.1.구성
___9.2.2.크로스필터를사용해의약품데이터셋을필터링
9.3.dc.js로상호작용대시보드만들기
9.4.대시보드개발도구
9.5.요약

▣부록A:일래스틱서치설치
A.1.리눅스에일래스틱서치설치하기
A.2.윈도우에일래스틱서치설치하기

▣부록B:Neo4j설치
B.1.리눅스에Neo4j설치하기
B.2.윈도우에Neo4j설치하기

▣부록C:MySQL서버설치
C.1.윈도우에MySQL서버설치하기
C.2.리눅스에MySQL서버설치하기

▣부록D:아나콘다설치및가상환경구성
D.1.리눅스에아나콘다설치하기
D.2.윈도우에아나콘다설치하기
D.3.환경설정

출판사 서평