도서 소개

데이터 과학에서 중요한 것은 결코 데이터 분석 도구가 아니다. 통계 학습(statistical learning)과 기계 학습(machine learning)을 망라한 데이터 과학의 프레임워크를 이해하고, 데이터를 가공-분석-해석하는 방법론에 대해 이해하는 것이 중요하다. 이 책은 총 7개의 파트로 구성되어 있다. PART 1에서는 데이터 과학의 프레임워크를 이해하기 위한 다양한 관점을 학습한다. PART 2는 본격적인 데이터 분석에 앞서 통계 학습의 바탕이 되는 추정과 검정을 다루고 있다. PART 3에서는 변수 간 관계를 분석하기 위한 방법론을 학습한다. PART 4와 PART 5에서는 지도 학습의 양대 축인 회귀와 분류에 대해 다루며, PART 6과 PART 7에서는 비지도 학습의 틀을 구성하는 차원 축소와 그룹화에 대해 배우게 된다.

  작가 소개

지은이 : 황보현우
현)서울대학교 산업공학과 객원교수중앙대학교 대학원 융합보안학과 겸임교수대통령 소속 국가지식재산위원회 위원 겸 신지식재산전문위원회 위원장공공데이터전략위원회 개방활용분과 위원국가데이터정책위원회 산업기반분과 위원금융위원회 적극행정위원회 위원한국신용정보원 개인신용평가체계 검증위원회 위원전)하나금융지주 그룹데이터총괄 (CDO; Chief Data Officer)/상무하나은행 데이터&제휴투자본부장하나벤처스 경영전략본부장/상무코오롱베니트 빅데이터분석팀장/전문위원홍콩과학기술대학교 (HKUST) 겸임교수연세대학교 정보대학원 겸임교수서울특별시 빅데이터심의위원회 위원장경기도 빅데이터위원회 부위원장하남시 백년도시위원회 위원장

지은이 : 한노아
현) SAS Institute Korea PSD(Professional Service /AA(Advanced Analytics)Analytical Consultant수상)롯데멤버스, Big Data Competition 은상SAS 데이터 분석 챔피언십, 은상프로젝트) NH농협은행, 우리은행, 광주은행, 한국신용정보원삼성화재, KB손해보험, DB손해보험한국타이어, LG유플러스, LF, 롯데마트, 대우건설 외 다수

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