KNIME으로 시작하는 데이터 사이언스 (데이터 전처리에서 분석, 머신러닝, 시각화, AI까지 | 개정증보판)

KNIME으로 시작하는 데이터 사이언스 (데이터 전처리에서 분석, 머신러닝, 시각화, AI까지 | 개정증보판)

$15.00
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Vendor: 렛츠북 - 잘레시아
Type: 자료분석/빅데이터
SKU: 9791160547740
Categories: ALL BOOKS
Tags: KNIME으로시작하는데이터사이언스데이터전처리에서분석머신러닝시각화AI까지개정증보판 컴퓨터/IT_전산통계/해석
Description
데이터 과학, KNIME 하나로 끝낸다!
데이터 전처리부터 통계 분석, 머신러닝, 딥러닝까지 데이터 과학 올인원 실습서
직관적인 Visual Workflow
드래그 앤 드롭 방식으로 손쉬운 접근 및 시각적 작업 흐름 설계

데이터 전처리 & EDA 시각화
다양한 차트와 그래프를 활용한 탐색적 데이터 분석(EDA)

데이터 과학·머신러닝·MLOps 통합 지원
4,000여 개 노드를 통한 수집·분석·모델링·머신러닝·딥러닝 지원
데이터 전처리·학습·평가·배포를 아우르는 엔드투엔드 MLOps 파이프라인 구현

KNIME AI 기능
K-AI를 통한 자연어 기반 노드 검색, 워크플로우 생성, 코드 제안 기능 제공

확장성 높은 스크립트 지원
R, Python, SQL, JavaScript 등 다양한 언어 활용

배포·공유 & 스케줄링 (Business Hub)
모델 및 워크플로우 손쉽게 배포·공유, 반복 분석·재학습 자동화

이 책은 데이터 분석을 처음 시작하는 분들부터 현업에서 KNIME을 활용하는 분들까지, 실무에 도움이 되도록 구성했습니다. 전처리부터 분석, 머신러닝, 협업 환경까지… 이 책이 데이터 과학을 학습하는 과정에서 독자 여러분께 KNIME 활용법의 든든한 길잡이가 되기를 바랍니다.
저자

잘레시아

1998년설립된데이터분석솔루션및컨설팅전문기업으로,국내700여고객에게KNIME,Longview,Strategy등세계적인제품과서비스를제공합니다.
데이터통합·관리,분석·시각화,클라우드,AI·머신러닝분야에서전문솔루션을제공하며,기업들의신속하고효율적인의사결정을지원합니다.

목차

1강.KNIME의개념과설치방법

1.KNIME이란010
2.KNIMEAnalyticsPlatform설치(Windows)011
2.1초기실행및환경설정020
3.KNIME확장기능설치022
4.KNIME확장기능설치(오프라인)025

2강.KNIMEAnalyticsPlatform

1.KNIMEAnalyticsPlatform홈화면구성030
1.1Workflow생성하기031
1.2기존Workflow확인하기(LocalSpace)033
2.KNIMEAnalyticsPlatform화면구성034
2.1홈화면으로이동036
2.2우측상단메뉴(Menu/Help)037
2.3WorkflowToolbar039
2.4Information039
2.5Nodes041
2.6SpaceExplorer044
2.7AIAssistant045
2.8Monitor045
2.9WorkflowEditor046
2.10Table046
3.노드048
3.1노드포트048
3.2노드상태049
3.3노드실행및결과확인050
4.KNIMEAI052
4.1K-AIAssistant설치하기052
4.2KNIMEAIAssistant[Q&A]056
4.3KNIMEAIAssistant[Build]·060
4.4Q&AvsBuild063

3강.KNIME데이터전처리실습

1.데이터불러오기070
1.1CSV파일가져오기070
1.2Excel파일가져오기071
2.데이터병합(JOIN)073
3.Column조작076
3.1Column분할076
3.2Column필터링078
3.3Column명변경079
3.4Column순서변경082
4.결측값처리084
5.데이터변환087
5.1데이터인코딩087
5.2데이터조작090
5.3MathFormula092
6.데이터집계및시각화095
6.1데이터집계095
6.2데이터소수점처리098
6.3데이터정렬100
6.4BarChart시각화101

4강.데이터분석실습

1.데이터불러오기109
1.1CSV파일가져오기109
1.2Excel파일가져오기110
2.데이터병합(JOIN)112
2.1데이터추가(조인)하기112
3.데이터전처리119
3.1결측값처리119
3.2Column이름바꾸기122
3.3Column순서변경하기124
4.Feature생성하기127
4.1MathFormula127
4.2데이터소수점처리129
4.3One-HotEncoding131
4.4LabelEncoding133
4.5NumericOutliers135
4.6데이터분석138
4.7Partitioning140
4.8LinearRegressionLearner142
4.9RegressionPredictor144
4.10NumericScorer145

5강.KNIMEBusinessHub&Afterburner

1.KNIMEBusinessHub소개151
1.1협업및프로젝트관리152
1.2워크플로우실행및테스트152
1.3데이터앱·스케줄·API서비스152
1.4버전관리및변경추적152
1.5실행인프라통합관리153
2.KNIMEAfterburnerPortal153
3.BusinessHub서버사양및기능156
3.1설치조건156
3.2설치요구사항157
3.3기능159
4.KNIMEBusinessHub권한체계160
5.데이터소스지원161

마치며164

출판사 서평