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데이터 사이언스 디자인 매뉴얼(한국어판) > 데이터사이언스

도서간략정보

데이터 사이언스 디자인 매뉴얼(한국어판)

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신간도서
판매가격 32,000원
저자 나연묵, 황창하, 황수찬
도서종류 국내도서
출판사 도서출판 홍릉
발행언어 한국어
발행일 2019
페이지수 456
ISBN 9791156007012
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  • 데이터 사이언스 디자인 매뉴얼(한국어판)
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    도서 상세설명

    1. 데이터 사이언스란 무엇인가?
    1.1 컴퓨터 과학, 데이터 사이언스, 실제 과학
    1.2 데이터에 대해 흥미로운 질문 던지기
    1.3 데이터의 속성
    1.4 분류와 회귀
    1.5 데이터 사이언스 텔레비전:The Quant Shop
    1.6 전쟁 이야기에 대해
    1.7 전쟁 이야기: 올바른 질문에 답하기
    1.8 장 노트
    1.9 연습문제

    2. 수학적 예비지식
    2.1 확률
    2.2 기술 통계
    2.3 상관 분석
    2.4 로그
    2.5 전쟁 이야기: 유전자 설계의 적합도
    2.6 장 노트
    2.7 연습문제

    3. 데이터 멍잉
    3.1 데이터 사이언스를 위한 언어
    3.2 데이터 수집
    3.3 테이터 정제
    3.4 전쟁 이야기: 시장 공략
    3.5 크라우드 소실
    3.6 장 노트
    3.7 연습문제

    4. 점수와 순위
    4.1 제질량 지수
    4.2 점수화 시스템 개발
    4.3 Z-스코어와 정규화
    4.4 고급 순위 기법
    4.5 전쟁 이야긱: 클라이드의 복수
    4.6 애로우의 불가능성 정리
    4.7 전쟁 이야기: 누가 더 중요한가?
    4.8 장 노트
    4.9 연습문제

    5. 통계분석
    5.1 통계 분포
    5.2 분포로부터 표본 추출
    5.3 통계적 유의성
    5.4 전쟁 이야기: 젊음의 샘을 발견하기?
    5.5 순열검정 및 p-값
    5.6 베이지안 추론
    5.7 장 노트
    5.8 연습문제

    6. 데이터 시각화
    6.1 탐험적 데이터 분석
    6.2 시각화 미학의 개발
    6.3 차트 타입
    6.4 위대한 시각화
    6.5 그래프 판독
    6.6 대화식 시각화
    6.7 전쟁 이야기: 세계를 TextMap으로 표현
    6.8 장노트
    6.9 연습문제

    7. 수리적 모형
    7.1 모형화 원리
    7.2 모형의 분류
    7.3 기준 모형
    7.4 모형 평가
    7.5 평가 환경
    7.6 전쟁이야기: 100%정확도
    7.7 모의실험 모형
    7.8 전쟁 이야기: 계산된 베팅
    7.9 장 노트
    7.10 연습문제

    8. 선형 대수
    8.1 선형 대수의 힘
    8.2 행렬 연산의 시각화
    8.3 행렬 분할
    8.4 고윳값과 고유벡터
    8.5 고윳값 분해
    8.6 전쟁 이야기: 휴먼 인자
    8.7 장 노트
    8.8 연습문제

    9. 선형회귀 및 로지스틱회귀
    9.1 선형회귀
    9.2 더 좋은 회귀모형
    9.3 전쟁 이야기: 택시 운전사
    9.4 매개변수 적합으로서의 회귀
    9,5 벌점화를 통한 모형 단순화
    9.6 분류와 로지스틱회귀
    9.7 로지스틱 분류의 이슈
    9.8 장 노트
    9.9 연습문제

    10. 거리와 네트워크 방법
    10.1 거리 측정
    10.2 최근접 분류
    10.3 그래프, 네트워크, 거리
    10.4 PageRank
    10.5 클러스터링
    10.6 전쟁이야기: 클러스터 폭격
    10.7 장 노트
    10.8 연습문제

    11. 기계학습
    11.1 나이브 베이즈
    11.2 의사 결정 트리 분류기
    11.3 부스팅과 앙상블 학습
    11.4 서포트 벡터 기계
    11.5 지도의 정도
    11.6 딥러닝
    11.7 전쟁이야기: 이름 게임
    11.8 장 노트
    11.9 연습문제

    12. 빅테이터: 규모의 달성
    12.1 빅 데이터란 무엇인가?
    12.2 전쟁 이야기: 인프라 구조가 중요하다
    12.3 빅 데이터를 위한 알고리즘
    12.4 필터링과 샘플링
    12.5 병렬성
    12.6 MapReduce
    12.7 사회 및 윤리적 암시
    12.8 장 노트
    12.9 연습문제

    13. 맺음말
    13.1 취직
    13.2 대학원 진학
    13.3 전문적 컨설팅 서비스

    14. 참고문헌 

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