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원산지 국내산
브랜드 영진닷컴
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    그림으로 배우는 데이터 사이언스

    9788931477009.jpg

    도서명:그림으로 배우는 데이터 사이언스
    저자/출판사:마스이 토시카츠/영진닷컴
    쪽수:240쪽
    출판일:2024-06-10
    ISBN:9788931477009

    목차
    CH 1 데이터 과학을 지탱하는 기술
    1-1 21세기의 자원
    1-2 데이터가 증가하는 이유
    1-3 다양한 지식을 조합해서 분석한다
    1-4 데이터에서 가치를 발견하는 직종
    1-5 데이터는 그대로 쓸 수 없다
    1-6 대량의 데이터는 보물섬
    1-7 사람과 컴퓨터는 다루기 쉬운 데이터가 다르다
    1-8 데이터를 위한 데이터
    1-9 데이터를 한 곳으로 모은다
    1-10 효율적인 처리 순서를 생각한다
    1-11 도출한 규칙을 사용할 수 있게 한다
    1-12 데이터를 다루는 프로그래밍 언어
    1-13 누구나 무료로 쓸 수 있는 데이터
    1-14 재미있게 공부하는 분석 기법
    1-15 IT를 중심으로 생각한다
    1-16 분석된 데이터의 활용 사례
    1-17 이 상품을 구매한 사람은 이런 상품도 구매했어요
    1-18 데이터에 따라 가치가 달라진다
    1-19 소규모로 직접 시험해 본다
    1-20 계속해서 개선해 간다
    1-21 목표를 결정하고 전략적으로 진행한다
    1-22 데이터에 관련된 사람을 파악한다

    Ch 2 데이터의 기본
    2-1 데이터 종류
    2-2 데이터를 범위로 나눈다
    2-3 그래프를 구분해 사용한다
    2-4 비율을 나타내는 그래프
    2-5 복수 데이터를 하나의 그래프로 표현한다
    2-6 데이터의 기준을 만드는 값
    2-7 데이터의 분포 상태를 파악한다
    2-8 하나의 기준으로 판단한다
    2-9 부적절한 데이터를 다룬다
    2-10 매출의 80%는 20%의 상품으로 구성된다?
    2-11 시각적으로 표현한다
    2-12 누구나 데이터를 분석할 수 있는 편리한 도구
    2-13 데이터를 통합 관리한다
    2-14 데이터 연계를 고려한다
    2-15 데이터 구조를 시각화한다
    2-16 데이터베이스를 설계한다
    2-17 종이에 인쇄된 데이터를 가져온다

    Ch 3 데이터 처리와 활용
    3-1 가져오는 타이밍에 따라 달라지는 데이터
    3-2 프로그램이 자동으로 출력하는 데이터
    3-3 장기간의 변화를 다룬다
    3-4 두 축의 관계를 파악한다
    3-5 허위 관계에 속지 않는다
    3-6 여러 축으로 집계한다
    3-7 축의 개수를 줄여 특징을 파악한다
    3-8 두 점간의 거리를 이해한다
    3-9 비슷한 각도를 조사한다
    3-10 데이터 분석은 멋진 면만 있는 게 아니다
    3-11 여러 축의 관계를 명확히 한다
    3-12 고급 회귀분석을 알아보자
    3-13 분류를 예측한다
    3-14 알고 있는 지식으로 값을 추정한다
    3-15 주사위를 굴려본다
    3-16 반복 예측으로 정확도를 높인다
    3-17 다양한 분석 기법을 알아보자

    Ch 4 알아두고 싶은 통계학 지식
    4-1 통계학의 종류
    4-2 데이터를 추출한다
    4-3 일어날 수 있는 가능성을 수치로 표현한다
    4-4 여러 일이 동시에 일어날 확률을 생각한다
    4-5 결과에서 원인을 생각한다
    4-6 데이터 분포를 이해한다
    4-7 많은 데이터를 모으면 원래 값에 가까워진다
    4-8 함수로 분포를 표현한다
    4-9 추출한 데이터로 모집단을 추정한다
    4-10 분산을 모르는 상태에서 추정한다
    4-11 통계적으로 검증한다
    4-12 맞다고 판단하는 기준을 결정한다
    4-13 검정 결과를 판단한다
    4-14 평균을 검정한다
    4-15 분산을 검정한다

    CH 5 알아두면 좋은 AI 지식
    5-1 인간처럼 똑똑한 컴퓨터를 만든다
    5-2 인공지능을 실현하는 기법
    5-3 인공지능을 평가하는 지표
    5-4 학습 진행 상황을 파악한다
    5-5 두뇌를 모방한 학습 방법
    5-6 조금씩 최적해에 가까워진다
    5-7 계층을 깊게 하고, 대량의 데이터로 학습한다
    5-8 오차를 수치화한다
    5-9 정확도를 높인다
    5-10 여러 그룹으로 분할한다
    5-11 임의 개수로 분할한다
    5-12 트리 구조로 학습한다
    5-13 복수의 AI로 다수결을 취한다
    5-14 규칙을 평가하는 지표
    5-15 경계선으로부터의 마진을 최대화한다
    5-16 자동으로 머신러닝을 실행한다
    5-17 다양한 기법을 조합해 해결법을 찾는다

    Ch 6 보안과 개인정보 보호의 문제점
    6-1 데이터를 다룰 때 도덕성을 갖춘다
    6-2 흔들리는 데이터 신뢰성
    6-3 잘못된 인식으로 흔들리는 정확도
    6-4 개인정보 보호를 위한 움직임(1)
    6-5 개인정보 보호를 위한 움직임(2)
    6-6 개인정보 활용을 고려한다
    6-7 데이터 유통과 이용법을 생각한다
    6-8 데이터를 다루는 규칙을 정한다
    6-9 무슨 목적으로 데이터를 수집하는지 명시한다
    6-10 데이터가 가진 권리를 이해한다
    6-11 외부 데이터를 자동으로 가져온다
    6-12 보유한 데이터에 접근하는 것을 관리한다
    6-13 내부 데이터 반출을 방지한다
    6-14 언제나 같은 결과를 얻는다
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