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데이터를 부탁해
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216쪽 | | 153*224*18mm
ISBN-10 : 1162248777
ISBN-13 : 9791162248775
데이터를 부탁해 중고
저자 전익진 | 출판사 한빛미디어
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2019년 4월 8일 출간
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3 주문 담날 도착했어요..포장 깨끗했고..상품도 새책이네요...수고하세요.. 5점 만점에 5점 yhj0*** 2018.10.14

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책 소개

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근대 수리 통계학의 아버지 칼 피어슨, 수리 통계학의 창시자 로널드 피셔 등
인물로 읽는 데이터 분석과 데이터 과학 통계

우리는 데이터 홍수의 시대에 살고 있지만, 데이터 분석은 여전히 전문가의 영역으로만 치부되고 있다. 누구나 쉽게 범접할 수 있는 영역이 아니다. 전문가 집단이나 전문 기업에서나 다룰 법한 분석 기법을 우리 모두가 알 필요도 없다.
그러나 중요한 것은 이러한 복잡한 분석 기법을 적용하는 것보다 어떤 대상을 분석할지 판단하고 대상과 내 수준에 맞는 분석 기법을 선택하는 능력이다. 무슨 일이든지 알아야 지시도 하고 알아야 흥미도 생긴다.
『데이터를 부탁해』는 데이터 분석을 인문학으로 접근한다. 근대 수리 통계학의 아버지 칼피어슨과 통계학의 창시자 로널드 피셔 등 거장 13명의 이야기와 직장에서 접할 수 있는 에피소드로 데이터 분석의 기초 용어와 원리를 쉽게 풀어 설명한다.
데이터 분석 과정은 복잡하다. 그러나 분석 결과를 효과적으로 활용하는 방법 만큼은 간결하고 쉽게 이해하자는 것이다. 이러한 접근을 통해 일반인도 데이터 분석의 이유와 가치에 공감하고, 어렵기만 한 데이터 분석에 한걸음 더 다가가게 될 것이다.

● 영국의 괴짜 수학자 아브라함 드무아브르와 중심극한정리
● T-분포의 모태가 된 윌리엄 고셋과 자유도
● 프랜시스 골턴과 평균으로의 회귀
● 근대 수리 통계학의 아버지 칼 피어슨과 상관분석
● 근대 수리 통계학의 창시자 로널드 피셔와 표본
● 찰스 스피어만과 순위 상관분석
● 프랭크 윌콕슨과 순위합 검정, 부호 순위 검정
● 헨리 만과 도널드 랜섬 휘트니의 만-휘트니 검정
● 윌리엄 크루스칼과 앨런 왈리스의 크루스칼-왈리스 검정
● 고대 그리스 수학자 유클리드의 유클리드 거리
● 데이비드 콕스가 일반화하고 정리한 로지스틱
● 다니엘 베르누이와 베르누이의 정리
● 시메옹 드니 푸아송과 푸아송 분포

저자소개

저자 : 전익진
서울과학기술대학교에서 기술경영 분야의 키워드 분석과 연구개발 사업의 성과평가 모형을 연구해 공학박사 학위를 받았다. 현재 Y사 공급기획부서의 데이터 분석가로 근무 중이다. ‘알기 쉬운 데이터 분석’, ‘변화와 혁신의 새로운 전략-데이터분석’, ‘기업의 지속성장 동력-빅데이터’ 그리고 ‘버려지는 기업 데이터를 가치로 연결하라’ 등의 주제로 많은 강의와 강연을 하고 있다. 데이터 인문학이라는 새로운 개념을 모토로 데이터 분석과 빅데이터 분야의 보편화를 위해 노력 중이다.

목차

지은이 소개
프롤로그
1부 배경Ⅰ
세상의 중심에서 데이터를 외치다
__ 데이터, 정보 그리고 가치
__ 밸류러시
__ 내가 평균 이상은 하지!!

주사위는 던져졌다
__ 대상을 명확히 하라
__ 확률을 높여라
__ 평균을 중심으로 좌우로 정렬 - 중심극한정리

그때는 맞고, 지금은 틀리다
__ 귀무가설과 대립가설
__ 옳고 그름을 판단할 기준 - 유의수준과 유의확률
__ 비교하고 진실을 밝혀라, t-검정
__ t-분포의 발견, 윌리엄 고셋

일송정 푸른 솔과 같은 근대 수리 통계의 선구자들
__ 나 돌아갈래-프랜시스 골턴과 회귀
__ 근대 수리 통계학의 아버지-칼 피어슨과 상관분석
__ 근대 수리 통계학의 창시자-로널드 피셔와 표본

2부 배경Ⅱ
세상은 흑과 백만으로 설명할 수 없다
__ 가까이, 가까이, 더 가까이-분산
__ 분산분석과 실험 계획법
__ 독립변수와 종속변수 그리고 분산분석

그 밖의 이야기
__ 모수와 비모수
__ 스피어만 상관계수
__ 줄을 서시오
__ 크루스칼-왈리스 검정

3부 진화Ⅰ
너랑 나랑은 그렇고 그런 사이니까
__ 분류와 군집
__ 거리로부터
__ 유사도 계산
__ 그 밖의 유사도 공식

k에게 물어봐
__ k로 뭉쳐라
__ k의 경계선과 중심값

4부 진화Ⅱ
데이터는 미래를 비추는 거울
__ 예측은 진짜 가능한가
__ 여러 의견을 듣고 객관적으로 표현하기
__ 흘러간 시간도 소중히 하라-시계열 분석

분류도 예측이 되나요
__ 다시 한번 회귀분석
__ 시간과 공간의 가치창출-로지스틱 회귀분석
__ 이산확률분포

5부 변이Ⅰ
빅데이터에 대한 짧은 이야기
__ 빅데이터는 무엇인가
__ 빅데이터를 공략하라
__ 왜 빅데이터인가

자연어 처리와 텍스트 마이닝
__ 정형이거나 비정형이거나
__ 글로 표현된 모든 것
__ 텍스트 마이닝

6부 변이Ⅱ
관계 1
__ 집합
__ 연관규칙

관계 2
__ 네트워크 사회
__ 네트워크 분석

책 속으로

출판사 서평

책 속 한 문장

회원리뷰

  • 데이터를 부탁해 리뷰 | on**ayimet | 2019.06.09 | 5점 만점에 4점 | 추천:0
    통계 및 데이터 분석에 대해서 쉽게 풀이하여 쓴 책이라고 할 수 있다.   데이터 분석의 역사로부터 시작하여 여러...

    통계 및 데이터 분석에 대해서 쉽게 풀이하여 쓴 책이라고 할 수 있다.

     

    데이터 분석의 역사로부터 시작하여 여러가지 가장 중요하면서도 기본적인 개념에 대해서 설명을 하는 책이다.

    처음은 '평균'으로 시작한다.

    일상 생활에서 가장 많이 쓰이면서, 많이들 알고 있는 개념이다. 평균이 나오고 나서 자연스럽게 편자, 분산, 표준편차 등에 대한 개념을 설명한다. 이렇게 평균 > 편차 > 분산 > 표준편차 라는 개념을 자연스럽게 연결하여 설명을 잘 하고 있다.

     

    그리고 나서 다음은 자연스럽게 확률로 넘어간다.

    분포와 중심극한정리 등에 대해서 어떻게 시작이 되었고 어떠한 식으로 사용이 되는지 쉽게 설명이 되어 있다.

    귀무가설을 설명할 때에는 최근 '기생충'으로 큰 상을 받은 봉준호 감독의 '살인의 추억' 영화의 예를 들어 귀무가설을 설명한다.

    이렇듯 작가는 책의 초반(1부, 2부)을 일반인들이 많이 접할 수 있는 개념으로부터 시작하여, 누구나 쉽게 책을 읽을 수 있게 하며, 많이 알려진 예를 들어서 사용자들이 쉽게 공감할 수 있게 책을 썼다.

     

    이 책의 저자는 데이터, 통계, 분석 등에 대한 내용을 쉽게 풀어 쓰고자 했던 것은 칭찬하고 싶다. 책에서 설명하고자 하는 내용을 적절한 순서와 인과관계를 이용하여 나열하였기에 처음부터 끝까지 주욱 읽어 나가기에는 좋았다.

    결과적으로 아래와 같은 사람에게 추천한다.

    기본적으로 확률, 통계에 대한 공부를 했던 사람으로터 데이터 분석에 대해서 전반적인 내용을 간단히 ͛어보고자 하는 사람에게 추천한다.

     

  • 새로 일을 하게 된 직무에서 일하며 데이터에 대해 이해하고 좀 더 적극적으로 활용할 줄 알아야겠다고 느끼던 요즘, '나는 리뷰...

    새로 일을 하게 된 직무에서 일하며 데이터에 대해 이해하고 좀 더 적극적으로 활용할 줄 알아야겠다고 느끼던 요즘, '나는 리뷰어다'를 통해 가볍게 읽어볼 수 있는 도서를 만날 수 있었습니다.


    데이터를부탁해.jpg

    인물을 통해 읽는 데이터 분석과 데이터 과학 통계라는 설명과 함께 데이터도 인문학적으로 접근해보자는 프롤로그에 따라 그런 취지를 이해하고 읽기 시작했습니다.


    독서 후기에 대해 먼저 간략히 말씀드리면, '데이터를 부탁해'는 다양한 일화와 평범한 곳에서 찾을 수 있는 예시를 바탕으로 데이터와 관련된 기본적인 지식을 풀어놓은 도서입니다. 데이터 과학을 위해 기초적으로 알아두어야 할 개념과 사용할 수 있는 기법, 그 발전과정, 나아가 최신 데이터 기술까지 골치 아프게 고민하지 않고 가볍게 읽을 수 있었습니다. 데이터 과학의 중요성을 체감하지 못하는 분이나 데이터 과학을 공부하고 싶지만 전혀 기반 지식이 없는 분에게 도움이 많이 될 것이라 생각되었어요.

     

    다만, 처음 말씀드렸던 인물을 통해 읽는 데이터 분석과 데이터 과학 통계 및 인문학적으로 접근하자는 시선에 대해서는 과연 알맞게 풀이된 것인가 고민되었습니다. 여러 학자들을 통해 살펴볼 수 있는 데이터 이야기가 메인이라고 생각되지 않았고, 실생활에서 접할 수 있는 다양한 예제들을 인문학적 접근이라고 생각해야 하는지 갸웃 고민하게 되는 지점이 있었습니다. 또한 가상의 인물을 내세우지 않고도 충분히 실생활 예시 혹은 실제 통계 자료를 통해 설명할 수 있는 내용들이라고 생각되어서 가상 인물은 책을 읽는데 이입이 되는 부분은 아니었습니다.

     

    도서에 대한 설명만 조금 수정된다면 전반적인 내용은 충분히 초보자에게 추천하기 좋은 기본 지식서적이 될 것이라 생각이 되었습니다. 데이터에 대해서, 혹은 통계학에 대해서 관심있지만 전혀 지식이 없는 지인이 있다면 추천드리고 싶은 책입니다. 용어는 실제 데이터 분야에서 쓰이는 용어를 그대로 사용하기 때문에 설명을 봐도 머리에 잘 들어오지 않고 어려운 감이 있습니다. 그러나 이 도서는 용어 자체를 공부하는 목적보다 데이터 분야의 초보자에게 '데이터 과학 분야에서는 이런 걸 중점적으로 다루고, 이런 기술들을 사용합니다.'라는 개요를 파악하게 해주는 책이므로 용어는 꼼꼼하게 짚지 않아도 충분하다 생각합니다. 물론 데이터 분야에 더 관심 있는 분들이라면 2-3번 읽으시며 용어를 파악하시는 것이 좋을 것이라 생각됩니다.

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