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그림으로 배우는 데이터 과학
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240쪽 | | 152*215*17mm
ISBN-10 : 8931460252
ISBN-13 : 9788931460254
그림으로 배우는 데이터 과학 중고
저자 히사노 료헤이 | 역자 김성훈 | 출판사 영진닷컴
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2019년 5월 10일 출간
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한 눈에 살펴보는 데이터 과학의 세계
데이터 과학과 관련된 영역은 매우 광범위하고, 여기에 사용되는 기술과 능력 또한 단순하지 않습니다. 이 책은 데이터 과학을 이해하는 데 필요한 IT 기술과 지식을 그림과 함께 한 눈에 살펴 볼 수 있도록 정리했습니다. 통계학, 데이터 분석, 머신러닝은 물론, 일반 데이터 과학 서적에서는 보통 생략되는 전제 지식인 하드웨어, 소프트웨어, 알고리즘, 프로그래밍 언어 등 컴퓨터 과학의 기반이 되는 기초 기술들도 다루고 있습니다. 쉽고 친절한 설명과 그림을 통해 데이터 과학의 바탕이 되는 여러 가지 기술들을 한 눈에 파악할 수 있는 것이 특징입니다.

저자소개

저자 : 히사노 료헤이
도쿄대학 대학원 정보이공학계 연구과 소셜 ICT 연구센터 특임조교, 캐논 글로벌 전략 연구소 연구원. 1984년생. 게이오의숙대학 경제학부 졸업 후 히토쓰바시대학 대학원 경제학 연구과 석사과정, 스위스연방 공과대학 취리히교 박사과정 수료. 국립정보학연구소의 특임연구원 등을 거쳤다.

저자 : 키와키 타이치
도쿄대학 대학원 정보이공학계 연구과 수리정보학전공 특임조교. 1986년생. 도쿄대학 대학원 공학계 연구과 박사과정 수료 후 주식회사 유니크에 근무했다.

역자 : 김성훈
주로 IT 관련 서적을 번역하는 번역가로, 주요 번역서로는 [C가 보이는 그림책], [프로그래밍이 보이는 그림책], [게임프로그래밍의 정석], [웹을 지탱하는 기술], [Objective-C 프로그래밍], [안드로이드 개발 레벨업 교과서], [실무에서 바로 통하는 자바], [C 이보다 쉬울 순 없다], [iOS 디버그 & 최적화 기법], [UML 모델링의 본질], [프로가 가르쳐주는 시퀀스 제어], [만화로 쉽게 배우는 선형대수] 등이 있다.

목차

Part 1. 데이터 과학의 기본
01. 데이터 과학이란

Part 2. 데이터 과학의 기초 기술
02. 계산기의 구조
03. 프로그래밍 기초 (1)
04. 프로그래밍 기초 (2)
05. 알고리즘 (1)
06. 알고리즘 (2)
07. 데이터베이스
08. 최적화 방법

Part 3. 통계학ㆍ머신러닝의 기초
09. 기계학습 기초
10. 과적합과 모델 선택
11. 회귀 문제와 주택가격
12. 앙상블 학습과 주택가격
13. 분류 문제
14. 비지도 학습

Part 4. 코퍼스와 네트워크 분석
15. 토픽 모델
16. 네트워크 분석

Part 5. 딥러닝
17. 신경망 기초
18. 딥러닝
19. 딥러닝에 의한 순차 데이터 분석
20. 딥러닝에 의한 이미지 분석

책 속으로

출판사 서평

Part 1. 데이터 과학의 기본 거대한 IT 기술의 소용돌이 속에서 데이터 과학은 나날이 성장하는 분야입니다. 1부에서는 데이터 과학과 빅데이터에 관해 설명합니다. 다음으로 인공지능과 데이터 과학의 관계성을 설명하고, 데이터 과학자의 역할을 기술합...

[출판사서평 더 보기]

Part 1. 데이터 과학의 기본
거대한 IT 기술의 소용돌이 속에서 데이터 과학은 나날이 성장하는 분야입니다. 1부에서는 데이터 과학과 빅데이터에 관해 설명합니다. 다음으로 인공지능과 데이터 과학의 관계성을 설명하고, 데이터 과학자의 역할을 기술합니다.

Part 2. 데이터 과학의 기초 기술
인공지능이든 데이터 과학이든 하드웨어와 프로그래밍, 데이터베이스 등의 소프트웨어 그리고 알고리즘의 진화가 오늘날의 붐을 낳은 하나의 커다란 계기였습니다. 2부에서는 데이터 과학을 지탱하는 이런 기초 기술들에 관한 내용을 다룹니다.

Part 3. 통계학?머신러닝의 기초
3부에서는 데이터의 특징을 통계 모델화하는 다양한 방법을 소개합니다. 특히 ‘컴퓨팅 기술을 활용한 통계학’이라고 불리는 머신러닝의 기본을 살펴봄으로써, 통계 모델을 작성할 때의 방법을 배울 수 있습니다.

Part 4. 코퍼스와 네트워크 분석
데이터 검색 기술에서 사용되는 코퍼스(대량의 말뭉치) 분석과 사회과학에서도 인기가 많은 네트워크 데이터 분석에 대해 살펴봅니다.

Part 5. 딥러닝
딥러닝은 언어나 이미지 데이터 분야에서의 압도적인 성능에 힘입어 최근 각광받고 있는 분야입니다. 딥러닝의 근본이 된 신경망 융성의 역사를 설명하고, 딥러닝의 배경에 어떤 기술이 있는지 알아봅니다.

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책 속 한 문장

회원리뷰

  • 데이터 과학은 통계학이나 머신러닝 그리고 컴퓨터 과학의 여러 분야와 연관되어 있어서 체계적으로 지식을 쌓아 가려면 다양한 서적...

    데이터 과학은 통계학이나 머신러닝 그리고 컴퓨터 과학의 여러 분야와 연관되어 있어서 체계적으로 지식을 쌓아 가려면 다양한 서적을 오랜긴간에 걸쳐서 공부해야 하는데 처음 시작하는 사람은 수비게 접근하기 어려운 분야이기도 하다.

    이책은 글만으로는 이해하기 어려운 데이터 과학을 그림으로 쉽게 잘 풀어서 설명하고 있는거 같아서 좋은거 같다.

    초보자에게 추천하고 싶은 책이다.

  •   온라인 쇼핑몰에서 뭔가를 살 때 다른 상품을 추천하거나 신용카드 회사에서 의심스러운 구매 행동이...

    그림으로배우는데이터과학_.jpg

     

    온라인 쇼핑몰에서 뭔가를 살 때 다른 상품을 추천하거나 신용카드 회사에서 의심스러운 구매 행동이 발견되면 카드 소지자에게 알려주는 것은 모두 알고리즘을 통한 데이터 과학 덕분이다.

    데이터 과학은 통계학이나 머시러닝 뿐만 아니라 컴퓨터 과학의 여러 분야와 연관되어 있다. 체계적으로 지식을 쌓아가려면 다양한 서적을 오랜 시간에 걸쳐 공부해야 하는데 입무자가 쉽사리 전체 모습을 머릿속에 그려볼 수 있기 쉽지 않다.

    특히 최근 알파고와의 바둑 대결에서 보듯 딥러닝이라는 이름 덕에 이미지만 앞서 가는 경우도 있어 정확히 어떤 문맥에 있는 기술인지 제대로 이해하지 못하는 경우도 있다.

    관공서나 민간 기업에서 빅데이터를 모아 의사결정을 하거나 지원할 때 기존의 컴퓨터 기술과 통계 기법만으로는 한계가 생긴다. 이때 데이터 과학을 활용하면 큰 도움을 받을 수 있다.

    이 책은 빅 데이터 시대를 맞아 더욱 중요성이 부각되고 있는 데이터 과학을 이해하는 데 필요한 기초 지식을 한 권으로 정리했다. 일반 데이터 과학에서는 보통 생략되기 쉬운 전제 지식들, 가령 하드웨어 기술, 소프트웨어 기술이나알고리즘도 중점적으로 다룬다.

    저자는 데이터 과학의 방대한 분야를 알기 쉽게 그림이나 도표로 보여주면서 설명한다. 다행인 것은 빅데이터, 인공지능, 사물인터넷, 자율주행자, 블록체인 등 4차 산업혁명과 연관된 기술이 아무리 발전하더라도 데이터 과학에서 다루는 기초 지식들이 바탕을 이루고 있다.

    이 책은 일반 독자가 데이터 과학의 개요와 관련 지식을 교양차원에서 습득하는데 도움이 될 뿐만 아니라 전공자가 입문하는 기초 교재로 활용해도 무방하다. 자신이 더 원하는 분야가 있다면 한 단계 높은 레벨의 책을 구해 읽으면 좋겠다.

  • ‘현재 가장 가치 있는 자원은 데이터’라고 영국의 경제지인 이코노미스트(The Economist)가 2017년 기사를 냅니다....

    ‘현재 가장 가치 있는 자원은 데이터’라고 영국의 경제지인 이코노미스트(The Economist)가 2017년 기사를 냅니다. 세상은 ‘발견의 시대’에서 ‘실행의 시대’로 바뀌었고, ‘전문지식의 시대’에서 ‘데이터의 시대’로 바꼈다는 것입니다. 빅 데이터라는 말이 일상처럼 사용되고 있습니다. 그럼 빅 데이터란 과연 데이터만을 말하는 것일까요? 위키디피아에서는 빅 데이터를 아래와 같이 정의하고 있습니다.

    빅 데이터(영어: big data)란 기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량(수십 테라바이트)의 정형 또는 심지어 데이터베이스 형태가 아닌 비정형의 데이터 집합조차 포함한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술이다.

    제일 마지막 단어, ‘기술’ 즉 단순히 크고 많고 다양하고 복잡한 데이터만을 말하는 것이 아니라 그 데이터를 다루는 기술에 방점이 있습니다. 데이터를 다루는 기술이다 보니 데이터 과학의 범위에 포함됩니다.

     


    그림으로 배우는 데이터 과학
    히사노 료헤이, 키와키 타이치 저/김성훈 역 | 영진닷컴 | 2019년 05월 10일

     

    데이터 과학에는 빅 데이터, 데이터 분석, 머신러닝과 인공지능 등 많은 분야가 있습니다. 이러한 분야는 개별적으로 바라볼 수도 있지만 사다리처럼 하나하나 단계가 있다는 이야기도 합니다. 이런 이야기를 한 사람은 IBM의 Rob Thomas 입니다. 데이터 과학을 하기 위해서는 데이터가 필요하고 그 데이터가 인공지능을 위한 기초가 된다는 것입니다. 기초가 없으면 아무리 올라가려고 해도 오를 수 없습니다.

    이러한 데이터 과학을 하는 사람을 우리는 데이터 과학자라고 합니다. 책에서는 데이터 과학자를 아래와 같이 정의합니다.

    컴퓨팅 기술을 활용해 데이터 수집 및 처리, 동계학이나 머신러닝으로 분석, 의사 결정과 상품 개발까지 이어지는 일련의 흐름을 효과적으로 처리하는 기능을 가진 사람

    추가해서 데이터 과학자를 비즈니스를 중시하는 ‘업무계열’과 구현을 중시하는 ‘IT계열’로 구별하고 있습니다. 이 책은 후자에 집중합니다. 기술적인 부분인 수학, 알고리즘, 하드웨어 지식, 소프트웨어 지식, 통계학, 머신러닝 등을 다루고 있습니다. 책의 원제를 살펴보면 대학 4년 동안 배운 수준의 데이터 과학을 10시간 만에 배울수 있는 것으로 되어 있습니다. 번역된 책의 표지에도 컴퓨터 구조부터 딥러닝까지 10시간 만에 배울 수 있는 것으로 표시를 하였습니다. 정말 ’10시간만 배우면 데이터 과학자가 될 수 있을까?’라는 의문을 해봅니다. 현재 전세계적으로 데이터 과학자가 부족하다는 기사를 많이 확인할 수 있는데 10시간 만에 배운다면 이런 기사 자체는 나오지 않을 것 입니다. 책은 10시간만에 배울 수 있다는 것이 아니라 데이터 과학을 위해 우리가 배워야 하는 내용들을 빠른 시간에 확인하고 개념을 잡을 수 있는 수준으로 정리한 책입니다. 한마디로 데이터 과학을 이미 배운 사람이 데이터 과학에서 중요하다고 생각되는 핵심을 간추려 정리한 노트라고 생각하면 될 것 같습니다. 그 정리 노트를 읽으면서 중요한 내용을 확인할 수 있습니다.

    책은 데이터 과학의 많은 부분을 다루고 있습니다.총 5개 Part로 나눠져 있습니다. Part 1은 데이터 과학의 기본을 이야기 합니다. 데이터 과학의 정의 부터 시작해서 데이터 과학자의 역할, 데이터 수집 방법등에 대한 내용으로 채워져 있습니다. Part 2는 데이터 과학의 기초 기술을 말합니다. 컴퓨터의 구조부터 설명을 합니다. 반도체, CPU, RAM, GPU 등 하드웨어에 대한 내용을 소개하며, 이러한 것에 대한 기초지식도 필요하다고 강조합니다. 그리고 데이터 과학에 도움이 되는 프로그래밍 기초와 알고리즘, 데이터베이스 등을 정리하며 최적화 방법을 꺼냅니다. Part 3은 통계학과 머신러닝의 기초를 설명합니다. 과적합을 피하기 위한 모델의 선택, 회귀 문제와 앙상블 학습을 통한 주택가격을 분석하고 있습니다. 분류 문제, 비지도 학습 또한 빼놓지 않습니다. Part 4는 코퍼스와 네트워크 분석에 할애하고 있습니다. 확률모델과 커뮤니티 추출에 많이 활용되는 분석법입니다. Part 5는 딥러닝입니다. 신경망 기초에서 시작하여 딥러닝을 통한 순차 데이터 분석과 이미지 분석을 다루고 있습니다.

    많은 것을 포함하다 보니 깊이는 얇습니다. 초보자는 한번 보고 이해하기 어려운 부분이 많습니다. 위에서도 말했듯이 핵심을 간추려 정리하다 보니 깊은 내용을 확인하기 위해서는 다른 책의 도움이 필요합니다. 저의 지식 수준으로는 데이터 과학의 핵심을 차지하는 이 책 뒷 부분은 분명 다른 책으로 공부를 한 후 읽어봐야 할 수준이 아닐까 생각해 봅니다. 다만, 책의 구성은 개념 자체를 두페이지내에서 설명하고 있습니다. 한쪽은 서술식으로 설명을 하고, 다른 한쪽은 그림 혹은 도식과 표로 표현하여 한눈에 들어오는 구성으로 되어 있습니다. 어느정도 지식을 갖춘 사람이 읽으면서 머리속에 담기 위한 방법으로는 상당히 깔끔하고 과학적인 구조로 편집한 것 같습니다. 그림으로 배운다는 의미가 바로 이런 의도일 것 입니다.

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    일반적으로 알고리즘은 ‘가장 빠르고 최대한 메모리 영역을 낭비하지 않는’ 방법을 선택해야만 합니다. 컴퓨터 과학에서는 처리에 걸리는 시간을 시간 복잡도, 필요한 메모리 영역을 공간 복잡도로 부릅니다.68쪽

    데이터 과학은 계속 발전하고 있습니다. 컴퓨팅 파워의 발전과 함께 알고리즘의 개선도 이뤄지고 있습니다. 글로벌 기업 시가 총액 랭킹 상위 회사들은 모두 데이터를 수집하고 분석하고 활용하고 있습니다. 인공지능이 새로운 전기라면 빅 데이터는 발전기를 돌아가게 만드는 석유라는 표현을 많이 사용합니다. 빅 데이터를 가진 나라가 이제는 최대의 산유국이 되는 것입니다. 그렇다고 데이터만 많다고 되는 것은 아닙니다. 늘어나는 데이터 만큼이나 그 데이트에서 통찰을 얻을 수 있는 과정이 필요합니다. 그 과정에서 데이터 과학은 꼭 필요한 것입니다. 데이터 과학을 배우고자 하는 사람에게 이 책은 전반적인 내용을 확인하기에 좋은 책 같습니다.

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    딥러닝으로 무엇이든 할 수 있을 거라고 보는 것은 경솔한 생각입니다. ‘사고의 자동화’에 빠지지 않고, 기술이 만들어 내는 미래를 내다보고 싶다면 기술의 기초를 이해하는 것이 가장 빠른 지름길입니다.194쪽

    IT분야에 종사하는 사람으로 영진이라는 이름은 낯이 익습니다. 이 책은 영진닷컴의 <그림으로 배우는~> 시리즈 중 하나입니다. ‘그림으로 배우는…’ 이라는 책의 제목을 가진 책들이 컴퓨터 서적에 많은 편입니다. 이런 책들은 왠지 그림이 많아 쉬울 것 같지만 전혀 그렇지 않을 때도 있습니다. 데이터 과학을 접하고 다시 한번 느끼게 됩니다.

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