 |
 |
홀로서기 카테고리 전체보기 |
 |
|
|
|
|
초‧중‧고 참고서 |
 |
|
|
홀로서기모음집 |
|
고등기본서/문제집 |
|
수능대비/기출문제집 |
|
EBS고등 |
|
EBS중등 |
|
중학내신문제집 |
|
중학문제집 |
|
초등 |
|
POD |
|
|
|
8절접지형 모의고사 |
|
인피니트(중등기출+손해설) |
|
인피니트(공양미/공양미라이트) |
|
인피니트(능수능봉/봉추찜닭) |
|
인피니트(포도봉봉/봉기수학) |
|
인피니트(수능Accept/Feels) |
|
해밀수학 |
|
장태경수학 |
|
정기중 |
|
인피니트(그릿) |
|
수학스캐닝 |
|
마커스노트 |
|
아침밥공부 |
|
이벤트 |
|
|
|
이벤트 |
|
공동구매 |
|
리퍼브 |
|
기획상품 |
|
교재제작 |
|
|
|
교재제작 |
|
E-BOOK(자료실) |
|
|
|
고등 |
|
|
|
| 초‧중‧고 참고서 |
| |
공무원 |
| |
일반도서 |
| |
POD |
| |
이벤트 |
| |
모의고사 맞춤제작 |
| |
유형별맞춤제작 |
| |
교재제작 |
| |
E-BOOK(자료실) |
|
|
 |
> |
|
|
 |
 |
|
목차
| 기초편 |
I. 빅데이터 개요 및 파이썬 프로그래밍
1. 빅데이터 기술
1.1 빅데이터 분석 이해
2. 빅데이터 분석 사례
2.1 유통 분야 사례
2.2 고객 관리 사례
2.3 기타 사례
3. 빅데이터 분석 방법
3.1 빅데이터 분석
4. 파이썬 개발 환경 구축
4.1 파이썬을 왜 배워야 할까요?
4.2 개발환경 구축
II. 파이썬 기초 다지기
1. 자료형
1.1 수(Number)
1.2 문자열(String)
1.3 리스트(List)
1.4 튜플(Tuple)
1.5 딕셔너리(Dictionary)
2. 파이썬 라이브러리 설치하기
2.1 넘파이(Numpy)
2.2 판다스(Pandas)
3. 파이썬 핵심 문법
3.1 반복하기
3.2 조건 판단하기
3.3 자주 사용하는 내용 함수화하기
3.4 추가 제어 로직
3.5 예외 처리
III. 데이터베이스 이해 및 ETL 실습
1. 데이터베이스 이해
1.1 데이터베이스란?
1.2 데이터베이스 구성 및 언어
2. 데이터베이스 개발환경 구축
2.1 PostgreSQL DB 설치
3. 데이터 수집 및 저장
3.1 파일 데이터 수집 및 저장
3.2 데이터베이스 데이터 수집 및 저장
| 기본편 |
IV. 외부 연동 데이터 수집
1. 웹 크롤링 활용 데이터 수집
1.1 BeautifulSoup 및 웹페이지 이해
1.2 라이브러리 선언 및 HTML 소스 불러오기
1.3 태그 정보 수집하기
1.4 테이블 정보 수집하기
1.5 셀레니움 활용 웹브라우저 자동화
2. 공공데이터 포털 데이터 수집
2.1 공공데이터 포털 파일 데이터 불러오기
2.2 국가통계포털 API 데이터 불러오기
2.3 공공데이터 포털 API 데이터 불러오기
V. 데이터 분석 및 데이터 전처리
1. 데이터야 놀자
1.1 원하는 행 조회하기
1.2 원하는 컬럼 조회하기
1.3 인덱스 설정하기
1.4 데이터 조작하기
1.5 데이터 컬럼 간 연산하기
1.6 데이터 정렬하기
1.7 데이터 그룹별 집계하기
1.8 고급 연산 실습하기
1.9 데이터 병합하기
1.10 결측값 처리하기
VI. 파이썬 라이브러리 활용
1. 시각화 라이브러리
1.1 matplotlib 활용 차트 그리기
1.2 matplotlib 활용 시각화 고급
1.3 seaborn 활용 통계 차트 생성
2. OpenCV 라이브러리
2.1 OpenCV 활용 이미지 조작 실습
2.2 OpenCV 활용 영상 조작 실습
VII. 유형별로 실습하는 머신러닝
1. 데이터 분석 방법론(머신러닝)
1.1 머신러닝 라이브러리 활용
1.2 모델 선택
2. 지도학습
2.1 지도학습 접근 방법
2.2 회귀모델 유형 실습
2.3 분류모델 유형 실습
3. 비지도학습
3.1 클러스터링 유형 실습
저자소개:저자 : 김효관
공학박사
삼성SDS에서 빅데이터&인공지능 솔루션 브라이틱스를 활용하여 데이터 분석 개발 업무, 솔루션 교육 등을 진행하였습니다. 현재는 데이터 분석/플랫폼 및 인공지능 관련 분야의 교육 및 연구를 수행하고 있습니다.
출판사서평:이 책은 저자가 기업 내 데이터 분석팀에서 업무를 수행하며 느낀 점들을 바탕으로 데이터 분석 업무를 처음 시작하는 사람도 실무에서 필요한 기술을 쉽고 친숙하게 이해될 수 있도록 단계별로 실습하며 나아가도록 설계했다. 실습 환경은 2020년도 2월 기준 아나콘다(파이썬 수학/과학 라이브러리 설치 환경)에서 수행한다. 파이썬과 데이터를 활용하여 대화하기 위하여 우리가 처음 한국어를 배울 때 가나다라를 먼저 배우듯 파이썬 언어의 자료 형태와 문법 구조를 배운다. 이후 데이터 분석의 첫걸음으로 다양한 방법으로 데이터를 수집할 수 있는 방법을 학습한다.
중반에는 파이썬이 인공지능 시대에 빠르게 치고 올라올 수 있었던 강력한 라이브러리 사용법을 데이터 시각화, 이미지 처리를 실습하면서 알아본다. 데이터의 인사이트를 빠르게 도출하기 위하여 스프레드시트 형태의 데이터를 시각화하여 데이터의 특성을 빠르게 찾아가는 방법과 OpenCV 라이브러리를 활용하여 기계에 이미지 데이터를 학습 시킬 때 어떠한 이미지 처리가 적용되는지를 알아본다.
후반에는 수집한 데이터를 활용하여 논문에서 찾은 알고리즘이나 자신의 아이디어를 개발할 수 있도록 2020년도 1월 업데이트된 Pandas 1.0 기반 데이터 조작 방법을 학습하여 통계적 방법으로 문제를 풀어가는 방법을 학습한다. 마지막으로 통계적으로 문제를 해결하지 않고 파이썬이 알아서 문제를 학습한 후 결과를 도출하는 머신러닝 방법을 다룬다. 전반적으로 데이터를 어떻게 수집하고 가공하는지 그리고 가공한 데이터를 어떻게 분석하는지에 포커스를 두었기 때문에 기본 파이썬 도서에서 다루는 클래스 등의 주제는 이 책에서 다루지 않는다.
본 책의 목표는 IT 관련 비전공자들도 데이터를 활용한 모델 개발 시 두려움 없이 빅데이터 분석/인공지능 영역에 쉽게 자리 잡게 하기 위함이며, 웹/앱 개발보다도 분석 시 필요한 부분을 중심으로 다루었다.
서지정보:책소개, 저자소개, 출판사서평, 목차
책소개
파이썬 기반으로 IT 관련 비전공자들도
빅데이터 분석 및 인공지능 실습이 가능하도록 구성!
미국의 시장조사기관 가트너가 2020년도 기업이 주목해야 하는 기술 트렌드로 초자동화(Hyperautomation), 인공지능 보안(AI security) 등 빅데이터/인공지능 관련 주제를 선정하였다. 초자동화는 모든 작업 공정을 초 단위 스피드로 생산하는 형태를 말한다. 빅데이터를 활용하여 컴퓨터가 자동으로 주요 공정을 처리함으로써 기존 작업자들은 새로운 시스템을 관리하며 더 가치 있는 일에 집중할 수 있게 해준다. 이와 같이 기업에서는 데이터를 활용하여 기존 수작업으로 진행했던 공정들을 컴퓨터가 대신할 수 있도록 모델을 만들어 자동화시키고, 새로운 가치를 창출하려고 노력하고 있다. 예를 들면 유통업체에서는 판매 상품의 Stock-out 상황이 발생하지 않도록 판매 실적 및 가격 데이터 등을 활용하여 미리 고객의 수요를 예측하여 생산 계획을 세우고 있으며, 금융권에서는 불법거래를 자동으로 탐지하는 모델을 만들어 안정적인 금융시장 형성에 힘쓰는 등 각 산업군에서 데이터를 활용한 가치를 찾기위해 노력하고 있다.
데이터 엔지니어/분석가, 인공지능 전문가 등 새로운 직종이 생겨났으며 이들은 기업에서 이미 수집하고 있는 데이터를 정제 작업을 통해 활용 가능한 양질의 데이터가 쌓일 수 있도록 한다. 또한, 기업에 도움이 되는 분석 모델을 만드는 역할을 한다. 최근에는 생성한 분석 모델들을 빠르고 안정적으로 운영하기 위하여 빅데이터 분석 플랫폼을 도입하여 동일한 모델이라 할지라도 적시에 필요한 정보가 생성되는 데에도 힘쓰고 있다.
|
 |
|
| 번호 |
제목 |
작성자 |
등록일 |
조회수 |
|
| 등록된 문의가없습니다. |
|
|
|
 |
|
| 상품평 |
평가점수 |
평가일 |
|
| 등록된 네이버구매평이 없습니다. |
|
 |
|
| 반품/교환 방법 |
Q&A게시판, 고객센터(02-853-8180) |
|
| 반품/교환 가능기간 |
수령후 1주일 이내의 상품 |
|
| 반품/교환 비용 |
· 고의 단순변심 및 착오구매일 경우 상품 배송비는 고객 부담함
· 위 사항 이외의 문제에 대해서는 당시에서 배송비 부담
· 발생하는 비용처리는 주문자와 당사간에 협의 후 정함 |
|
| 반품/교환 불가사유 |
· 맞춤제작/교재제작으로 작업된 상품
· 스프링/트윈링으로 옵션처리된 상품
· 소비자의 요청에 따라 개별적으로 주문 제작되는 상품
· 책에 오염/사용감/이상이 생겼을 경우 |
|
|
|
