PART 01 데이터 과학을 위한 체계
01 데이터 과학을 위한 기본 지식
02 데이터 과학의 프레임워크
PART 02 데이터 과학을 위한 파이썬
01 개발 환경
02 파이썬의 기초
03 파이썬의 자료형
04 파이썬의 제어문
05 파이썬의 함수
06 파이썬의 모듈
07 넘파이
08 판다스
PART 03 회귀
01 회귀
02 t-검정
03 분산 분석
04 상관 분석
05 선형 회귀분석
06 선형 회귀분석의 주요 이슈
07 모형 선택
PART 04 분류
01 분류의 종류
02 로지스틱 회귀
03 kNN
04 서포트 벡터 머신
05 의사결정나무
06 앙상블 기법
07 분류 모형의 평가와 비교
PART 05 그룹화
01 그룹화
02 군집 분석
PART 06 차원 축소
01 차원 축소
02 주성분 분석 방법론
03 부분최소제곱법
한 권으로 배우는 통계 학습의 모든 것!
파이썬은 간결하면서도 생산성이 높아 활용도가 좋은 프로그래밍 언어다. 그 문법이 다른 프로그래밍 언어에 비해 쉽기 때문에 초보자도 마음만 먹는다면 쉽게 배울 수 있다는 장점이 있다. 현대사회와 데이터 과학은 이제 떼려야 뗄 수 없는 관계가 되었다. 이 책은 파이썬을 이용해 데이터 과학을 하나로 관통하는 프레임워크와 파이썬을 활용한 다양한 분석 사례를 제시한다. 데이터 과학은 주어진 데이터를 통해 필요한 정보를 찾고 가치를 만들어내는 것이다. 데이터를 수집하고 표현하는 주체와 대상에 따라 데이터 형태가 달라지기 때문에 데이터 분석을 하기 위해서는 정확한 방법을 아는 것이 중요하다. 이 책에서는 데이터의 유형(정형, 비정형의 구분부터 데이터 과학을 위한 파이썬의 핵심 기능을 제시한다. 다양하고 현실적인 예제를 통해 사용자가 직접 데이터 과학 통계분석에 임할 수 있다는 장점이 있다. 아직 파이썬을 접해보지 못한 독자들에게 도움이 될 입문서라고 할 수 있다. 비전공자들도 데이터 과학의 체계를 쉽게 파악할 수 있도록 쓰였다. 파이썬을 활용한 데이터 분석 사례를 통해 파이썬을 실질적이고 체계적으로 배우고 싶다면, 이 책이 길라잡이가 되어줄 것이다.
