브라이틱스와 함께하는 데이터 분석

브라이틱스와 함께하는 데이터 분석

$40.56
Description
- 데이터 분석의 모든 것을 브라이틱스를 통해?배울 수 있는 최고의 지침서
- 다양한 데이터분석 방법론을 배울 수 있는 최고의 지침서
- ProDS 실기평가 툴 Brightics Studio를 완벽분해한 기본서
브라이틱스는 누구나 진입장벽 없이 원활하게 데이터 분석을 할 수 있게 해 준다는 데 가장 큰 장점이 있습니다. 무엇보다 그 어떤 툴과 비교해도 사용자 친화적으로 분석 진행 과정의 흐름을 파악하기 용이하고, 시각화와 대시보드의 직관성이 정말 탁월합니다. 데이터라는 재료로 분석하는 것은 수단이지 경영환경에서 그 자체로 목적이 되는 경우는 거의 없습니다. 주목적은 빠르게 원하는 결과를 얻어내어 소통하고 가치를 만들어내는 것입니다. 브라이틱스는 이 기본 철학을 가장 충실히 반영한 효과적인 툴입니다.
이 책은 브라이틱스를 효과적으로 사용하기 위한 지침서로서 큰 의미가 있습니다. 브라이틱스의 개발과 활용에 직접 참여한 경험 많은 IT, 데이터 분석 전문가들이 저자로 참여하여 체계적이고 알기 쉽게 책을 구성하였습니다. 이 책을 통해 데이터 분석에 대한 개념을 익히고 브라이틱스를 이용한 예제를 따라하며 실전 데이터 분석을 경험해 볼 수 있습니다.
현재 데이터 분석 업무를 하고 있는 사람이 아니더라도, 이 책과 브라이틱스를 통해 데이터 분석에 입문하면 분석의 흥미를 느끼며 데이터의 가치를 이해하고 안목을 높이는 데 큰 도움을 받을 것입니다.

이 책은 누구를 대상으로 쓰여졌나요?
이 책은 오픈 소스인 Brightics Studio를 활용하여 실무에서 데이터 분석을 용이하게 할 수 있도록 돕는 실습 및 이론서로 기획되었으며, 이론을 공부한 후 Brightics Studio로 실습하고, 퀴즈를 통해 공부한 내용을 점검할 수 있도록 구성하였습니다. 이 책은 데이터 전처리부터 통계분석, 머신러닝, 텍스트 분석과 딥러닝에 이르기까지 데이터 분석의 전 영역에 대한 이론과 실습내용을 포함하고 있어, 데이터 분석을 처음 수행하는 초급 사용자부터 데이터 분석에 능숙한 고급 사용자까지를 대상으로 합니다.

실습 도구로 Brightics Studio를 활용한 이유는 무엇인가요?
Brightics AI는 삼성 SDS에서 오랜 기간 분석 프로젝트를 수행하며 어떻게 하면 분석이 기업과 사회에서 더욱 활성화될 수 있을까에 대한 고민에 대한 해답으로 개발되었습니다. 고도화된 분석이 가능한 AI/Analytics 플랫폼인 Brightics AI는 다양한 분야의 현업 프로젝트에 적용되어 활용성을 검증하면서 발전되어 왔습니다.
Brightics Studio는 Brightics AI의 경량화된 버전으로, 누구나 접근하여 여러 OS 환경에서 데이터를 효과적으로 분석하고 시각화 할 수 있습니다. Brightis Studio가 가진 직관적인 인터페이스와 다양한 고급 분석 함수들을 이용하여, 분석에 관심 있는 사람들이 쉽게 데이터 분석을 이해하고 빠르게 좋은 모델을 만들어 공유할 수 있게 되었습니다. 이처럼 Brightics Studio를 이용하여 전문가가 아니어도 쉽게 분석 모델을 만들 수 있고, 분석 생태계를 구축할 수 있으며, 현장 전문가 및 외부 개발자와 소통하기에도 용이해졌습니다.
Brightics Studio가 2018년 11월 오픈 소스로 공개된 이후, 여러 회사와 학교에서 1.7만 명 이상이 다운로드를 받아 사용하고 있으며, Brightics의 사용 예제인 튜토리얼도 100만 뷰를 돌파하는 등 많은 사람들이 더 쉽게 데이터 분석에 접근할 수 있게 되었습니다. 이에, Brightics Studio를 이용한 실습 예제를 학습하여 실무 분석에서 Brightics Studio를 더 요긴하게 활용하는 데 도움을 주고자 이 책을 기획하였습니다.
이 책에는 삼성 SDS에서 Brightics를 활용하여 실제 기업 환경에서의 AI 데이터 분석 및 Analytics 서비스를 제공해 온 경험과 대학협력프로그램인 Brightics Academy를 통해 학계와 소통해 온 데이터 분석가들의 노하우가 담겨 있습니다. Brightics Studio의 정수가 담긴 이 책과 함께 현장의 노하우가 담긴 의미 있는 분석 결과물이 많이 탄생하게 되길 바랍니다.
저자

박현경

데이터분석을사랑하는DataScientist로,삼성SDSAIAnalytics팀에서근무하고있다.
서울대학교통계학과석사졸업후,SASKorea에서데이터분석강의를수행하였다.금융,유통CRM프로젝트에참여하였고,SK플래닛에서고객분석,BI,타게팅,추천관련분석을하였다.삼성SDS에서경영,HR관련데이터분석과BrighticsTutorial개발,사내강의와KAISTMBA의데이터분석강의를수행하였다.
서적『일좀하는언니들이야기』에서빅데이터분석가로소개되었다.

목차

추천사
베타리더후기
저자의말
책의개요
실습파일이용

1.데이터분석시작하기

1.데이터사이언스트렌드
각광받는직업,데이터사이언티스트
데이터사이언스급성장배경
데이터사이언티스트의필요역량
데이터사이언스의활용분야
2.브라이틱스로데이터분석시작하기
브라이틱스소개
브라이틱스스튜디오설치
프로젝트,모델만들기와워크플로우살펴보기
워크플로우내부들여다보기
데이터업로드하기
함수결과의시각화및라벨변경하기
3.데이터분석기본
분석프로세스
통계및데이터분석기본용어

2.데이터전처리

1.데이터정제
결측값기본
결측값종류
결측값대체
이상값기본
이상값탐지
이상값처리기법
실습.데이터정제
데이터정제Quiz

2.데이터변환
척도변환
범주형변수변환
기타데이터변환기법
시계열데이터변환
실습.데이터변환
데이터변환Quiz
3.파생변수의생성
쿼리활용을통한데이터추출
실습.파생변수의생성
수학/문자열/날짜함수의활용
실습.수학함수,문자열함수,날짜함수의활용
집계함수의활용
실습.집계함수의활용
윈도우함수의활용
실습.윈도우함수의활용
4.행과열의핸들링과정렬
행과열의핸들링과정렬
정렬
5.데이터결합및형태변환
데이터결합
실습.데이터결합
행결합과열결합
실습.행결합
실습.열결합
데이터형태변환
실습.데이터형태변환
6.표본추출
표본설계및추출
표본추출기법응용
실습.표본추출
표본추출Quiz

3.통계분석

1.확률변수와확률분포
확률변수
확률분포
중심극한정리의개요
분포의확인방법
확률변수와확률분포Quiz
2.탐색적데이터분석
탐색적데이터분석기본
숫자기반탐색적데이터분석
그림기반탐색적데이터분석
탐색적데이터분석Quiz
3.추정과검정
기초개념
점추정
구간추정
가설검정
단일표본t-검정
실습.단일표본t-검정
짝지어진t-검정
실습.짝지어진t-검정
독립표본t-검정
실습.독립표본t-검정
카이제곱검정
실습.카이제곱검정
추정과검정Quiz
4.분산분석
일원배치분산분석
이원배치분산분석
실습.분산분석
분산분석Quiz
5.상관분석
상관계수
산점도
상관계수의오용사례
실습.피어슨상관분석
실습.켄달상관분석
상관분석Quiz
6.시계열분석
시계열분석기본
탐색적시계열분석
실습.EWMA와TimeSeriesDecomposition
확률적시계열분석
자기회귀이동평균과정
자기회귀누적이동평균과정
시계열거리유사도측정
실습.ARIMA와Holt-Winters
시계열분석Quiz

4.머신러닝

1.머신러닝기초
머신러닝의대두
머신러닝방법론
2.모형평가
모형평가의필요성
회귀모형의평가
분류모형의평가
3.군집화
군집화의기본개념
계층적군집화
실습.계층적군집화
분할군집화
실습.분할군집화
가우시안혼합모형
실습.가우시안혼합모형
군집화Quiz
4.차원축소
주성분분석
특성값분해
실습.차원축소
차원축소Quiz
5.회귀
선형회귀
실습.단순선형회귀
벌점화회귀
실습.다중선형회귀와벌점화회귀
회귀Quiz
6.분류
로지스틱회귀
실습.로지스틱회귀
나이브베이즈
실습.나이브베이즈
분류Quiz
7.회귀및분류
KNN
실습.KNN
SVM
실습.SVM
의사결정나무
실습.의사결정나무
랜덤포레스트
실습.랜덤포레스트
부스팅
실습.부스팅
회귀및분류Quiz
8.추천
연관성분석
실습.연관성분석
협업필터링
실습.협업필터링
실습.행렬분해법
추천Quiz

5.추가주제
1.텍스트분석
텍스트분석기본
N-gram
TF-IDF
LDA
실습.기본텍스트분석
실습.TF-IDF
실습.LDA
텍스트분석Quiz
2.파이썬스크립트
브라이틱스에서의파이썬스크립트활용
실습.파이썬스크립트
3.딥러닝
딥러닝기본
컨볼루션신경망
순환신경망
생성모델
실습.브라이틱스DL둘러보기
실습.기본제공함수기반이미지분석
실습.UDF를이용한브라이틱스DL
실습.Keras코딩을이용한딥러닝
딥러닝Quiz