처음 배우는 데이터 과학

처음 배우는 데이터 과학

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yes24

- 저자

필드 케이디

- 역자

최근우

- 출판사

한빛미디어

- 읽으면서 든 어디까지나 주관적인 생각

1. 파이썬 코드로 예제가 작성되어 있어서 많은 사람들이 테스트해보기 좋을 것 같음

2. 데이터 과학에 처음 입문하는 사람들에게 추천

3. 데이터 과학, 머신러닝, 통계 등 헷갈릴 수 있는 부분에 대해 이해하기 쉽게 정리되어 있음

4. 번역이 깔끔하게 되어 있음

5. 몇몇 단어는 본래 영단어로 쓰는게 더 좋을거 같다는 생각(ex. 맷플롭립 -> matplotlib)

6. 방대한 목차에 비해 책이 두껍지 않기 때문에 많은 주제를 다루고 있지만 보다 심도있는 학습을 위해서는 다른 서적을 추가로 참조해야함

7. 파이썬 문법이나 프로그래밍 방법론 같은 주제는 데이터 과학에 있어 필요한 부분이긴 하나 약간 생뚱맞은 느낌

- 오탈자(초판 1쇄 기준)

1. p107

- 예제 중 세번째

df["sepal with (cm)"].corr(df["sepal length (cm)"], method = "spearman")

df["sepal with (cm)"].corr(df["sepal length (cm)"], method = "kendall")

2. p128

각 단말 노드(leaf node)에 있는 데이터 분포가 해당 노드의 확률분포가 됩니다.

(다른 문단에서는 모두 잎사귀 노드라고 했으니 통일하는게 낫지 않을까 하는 생각)

- 목차(중분류까지)

Chapter 1. 데이터 과학 유니콘이 되자!

1.1 데이터 과학자는 단지 연봉이 높은 통계학자일 뿐이다?

1.2 왜 파이썬을 쓰나요?

1.3 한마디 더

[Part 1. 데이터 과학 필수 요소]

Chapter 2. 큰 그림으로 보는 데이터 과학

2.1 문제 파악

2.2 데이터 분석 및 이해 - 기초

2.3 데이터 분석 및 이해 - 전처리

2.4 데이터 분석 및 이해 - 데이터 탐험

2.5 특징값 추출

2.6 모델 수집 및 분석

2.7 결과 정리 및 발표

2.8 코드 배포

2.9 반복 작업

Chapter 3. 프로그래밍 언어

3.1 왜 프로그래밍 언어를 사용해야 하나요? 다른 대안은 없나요?

3.2 데이터 과학에서 사용하는 프로그래밍 언어

3.3 파이썬 속성 코스

3.4 문자열 데이터

3.5 함수 정의하기

3.6 파이썬의 공학용 라이브러리

3.7 개발 환경 및 라이브러리 소개

3.8 파이썬 관련 문서 및 참고 자료

Chapter 4. 데이터 먼징

4.1 생애 최악의 데이터셋

4.2 실수를 예방하는 방법

4.3 데이터 자체의 문제

4.4 데이터 형식 문제

4.5 데이터 형식 정리 예제

4.6 정규표현식

4.7 실제 현장 이야기

Chapter 5. 시각화와 대푯값

5.1 파이썬의 시각화 도구

5.2 아이리스 데이터셋

5.3 원형 차트

5.4 막대그래프

5.5 히스토그램

5.6 평균, 표준편차, 중간값, 백분위

5.7 상자그림

5.8 산포도

5.9 산포도와 로그 축

5.10 산포 행렬

5.11 히트맵

5.12 상관관계

5.13 안스콤 쿼텟 데이터셋과 대푯값의 한계

5.14 시계열 데이터

Chapter 6. 머신러닝 개론

6.1 역사적 맥락

6.2 지도학습과 비지도학습

6.3 학습 데이터, 시험 데이터, 과적합

 Chapter 7. 특징값 추출

7.1 일반 특징값

7.2 데이터 표본 여러개의 대푯값

7.3 복잡한 특징값

7.4 어떤 특징값을 예측할지 결정하기

Chapter 8. 머신러닝과 분류

8.1 분류기란?

8.2 현실적인 고려사항

8.3 이진 분류와 다범주 분류

8.4 예제 코드

8.5 다양한 분류기의 특징

8.6 분류기 평가하기

8.7 분류 기준값 정하기

Chapter 9. 의사소통과 문서화

9.1 일반적인 원칙

9.2 슬라이드 작성

9.3 보고서 작성

9.4 발표하기

9.5 코드 문서 작성하기

[Part 2. 데이터 과학 확장팩]

Chapter 10. 비지도학습: 군집화와 차원 축소

10.1 고차원의 저주

10.2 아이겐페이스와 차원 축소 예제

10.3 주성분 분석

10.4 스크리 도표와 차원 이해하기

10.5 요인 분석

10.6 주성분 분석의 한계

10.7 군집화

Chapter 11. 회귀

11.1 당뇨 진행 상황 예측 예제

11.2 최소제곱법

11.3 비선형 커브피팅

11.4 커브피팅 평가: R2과 상관관계

11.5 오차의 상관관계

11.6 선형 회귀

11.7 라소 회귀와 특징값 선정

Chapter 12. 데이터 인코딩과 파일 형식

12.1 일반적인 데이터 형식

12.2 CSV 파일

12.3 JSON 파일

12.4 XML 파일

12.5 HTML 파일

12.6 Tar 묶음 파일

12.7 Gzip 파일

12.8 Zip 파일

12.9 이미지 파일 형식

12.10 바이트 데이터

12.11 정수형

12.12 실수형

12.13 텍스트 데이터

Chapter 13. 빅데이터

13.1 빅데이터가 정확히 뭔가요?

13.2 하둡과 하둡 파일시스템

13.3 HDFS 사용하기

13.4 파이스파크 예제 코드

13.5 스파크 둘러보기

13.6 스파크 연산

13.7 파이스파크를 실행하는 두 가지 방법

13.8 스파크 설정하기

13.9 파이스파크: 더 깊이 살펴보기

13.10 스파크: 팁과 주의사항

13.11 맵리듀스 패러다임

13.12 성능 개선을 위한 고려사항

Chapter 14. 데이터베이스

14.1 관계형 데이터베이스와 MySQL

14.2 키-값 저장소

14.3 와이드 컬럼 저장소

14.4 문서 저장소

Chapter 15. 좋은 프로그래밍 습관 기르기

15.1 코딩 스타일

15.2 버전 관리와 깃

15.3 테스트 코드

15.4 테스트 주도 개발 방법론

15.5 애자일 방법론

Chapter 16. 자연어 처리

16.1 자연어 처리가 필요한 상황

16.2 언어와 통계

16.3 주식 관련 신문 기사의 감정 분석 예제

16.4 자연어 처리 소프트웨어 및 데이터셋

16.5 토큰화

16.6 BoW 특징값

16.7 단어 빈도와 문서 빈도 역수

16.8 n-그램

16.9 불용어

16.10 표제어 추출과 공통부분 추출

16.11 동의어 처리

16.12 품사 태깅

16.13 그 외 문제들

16.14 자연어 처리 심화과정

Chapter 17. 시계열 데이터 분석

17.1 위키피디아 조회수 예측 문제

17.2 시계열 데이터 분석 순서

17.3 시계열 데이터와 타임스탬프 데이터 비교

17.4 내삽법과 외삽법

17.5 신호 스무딩

17.6 간단한 데이터 전처리

17.7 추세와 주기성

17.8 윈도 적용

17.9 시계열 데이터의 특징값 추출

17.10 특징값 추출 심화 과정

17.11 푸리에 분석

17.12 시계열 데이터와 특징값

Chapter 18. 확률

18.1 동전 던지기와 베르누이 확률변수

18.2 다트 던지기와 균등확률변수

18.3 균등분포와 유사난수

18.4 비이산 불연속 확률변수

18.5 표기법, 기댓값, 표준편차

18.6 종속성, 주변확률, 조건부확률

18.7 확률분포의 꼬리

18.8 이항분포

18.9 푸아송 분포

18.10 정규분포

18.11 다차원 정규분포

18.12 지수분포

18.13 로그 정규분포

18.14 엔트로피

Chapter 19. 통계

19.1 데이터 과학과 통계학

19.2 베이지언과 빈도론자의 비교

19.3 가설검정

19.4 다중 가설검정

19.5 매개변수 추정

19.6 t 검정

19.7 신뢰구간

19.8 베이지안 통계학

19.10 베이지안 네트워크

19.11 선험적 확률 추정

Chapter 20. 프로그래밍 언어의 주요 개념

20.1 프로그래밍 방법론

20.2 컴파일과 인터프리팅

20.3 자료형 체계

Chapter 21. 알고리즘의 성능과 메모리 관리

21.1 예제 코드

21.2 알고리즘의 성능과 빅오표기법

21.3 정렬 알고리즘과 이진검색

21.4 평균복잡도와 분할상환분석

21.5 오버헤드 줄이기, 메모리 관리

21.6 팁: 수치연산 라이브러리를 이용하자

21.7 팁: 사용하지 않는 대용량 객체를 삭제한다

21.8 팁: 가능하면 내장 함수를 사용한다

21.9 팁: 불필요한 함수 호출을 자제한다

21.10 팁: 덩치가 큰 객체는 가급적 새로 만들지 않는다

[Part 3. 데이터 과학 특수 분야]

Chapter 22. 컴퓨터 메모리와 자료구조

22.1 가상 메모리

22.2 C 언어 예제

22.3 자료형과 배열

22.4 구조체

22.5 포인터, 스택, 힙

22.6 주요 자료구조

Chapter 23. 최대 우도 추정과 최적화

23.1 최대 우도 추정

23.2 커브피팅 예제

23.3 로지스틱 회귀 예제

23.4 최적화

23.5 경사 하강법과 볼록 최적화

23.6 볼록 최적화

23.7 확률 경사 하강법

Chapter 24. 고급 분류기

24.1 라이브러리 선정

24.2 딥러닝 기초

24.3 합성곱신경망

24.4 텐서

24.5 MNIST 숫자 필기 인식

24.6 순환신경망

24.7 베이지안 네트워크

24.8 학습 및 예측

24.9 마르코프 연쇄 몬테카를로 방법

24.10 파이엠시 예제

Chapter 25. 확률 과정

25.1 마르코프 연쇄

25.2 마르코프 연쇄의 종류

25.3 마르코프 연쇄 몬테카를로

25.4 은닉 마르코프 모델

25.5 비터비 알고리즘

25.6 랜덤워크

25.7 브라운 운동

25.8 ARMA 모델

25.9 연속 마르코프 과정

25.10 푸아송 과정