앨런 B. 다우니, 통계의 함정 - 통계의 역설로 본 환상과 거짓, 에이콘출판
앨런 B. 다우니의 "통계의 함정"은 통계학의 복잡한 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 안내하는 책입니다. 이 책은 여론 조사, 주식 시장, 공중보건 등 다양한 분야에서 통계가 어떻게 잘못 해석될 수 있는지를 탐구하며, 독자들에게 통계의 오해를 피할 수 있는 지혜를 제공합니다. 통계는 단순한 숫자가 아니라, 그 이면에 숨겨진 진실을 파악하는 도구로서의 역할을 합니다. 저자는 통계의 오용이 어떻게 부정확한 의료 진단, 정책 결정, 사회적 불평등으로 이어질 수 있는지를 다양한 사례를 통해 설명합니다. 예를 들어, COVID-19 팬데믹 동안의 통계적 오류를 통해 우리는 데이터 해석의 중요성을 다시금 깨달을 수 있습니다. 또한, 통계적 역설과 오류에 대한 명쾌한 설명은 독자들에게 통계적 사고를 발전시키는 데 큰 ..
2025. 6. 8.
Pang-Ning Tan , Michael Steinbach , Anuj Karpatne , Vipin Kumar, 데이터 마이닝 - 2 판, 휴먼싸이언스
#광고 - 링크로 구매 시 글쓴이에게 소정의 수수료가 제공됩니다. 『데이터 마이닝』은 Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Anuj Karpatne, Vipin Kumar가 공동 저술한 데이터 마이닝 분야의 권위 있는 교재입니다. 이 책은 데이터 마이닝의 기본 개념과 기법을 체계적으로 정리하여, 데이터 분석의 기초부터 고급 기법까지 폭넓은 내용을 다룹니다. 데이터 마이닝의 정의와 역사, 다양한 데이터 작업의 범위와 구성에 대한 설명이 포함되어 있어, 이론적 배경을 충분히 이해할 수 있도록 돕습니다. 총 851쪽으로 구성된 이 책은 다양한 데이터 타입, 데이터 품질, 전처리 방법 등 데이터 마이닝의 핵심 요소를 상세히 다루고 있습니다. 특히, 분류, 연관 분석, 군집 분석 등 주요 ..
2025. 5. 18.
박해선, 혼자 공부하는 데이터 분석 with 파이썬 - 1:1 과외하듯 배우는 데이터 분석 자습서, 한빛미디어
#광고 - 링크로 구매 시 글쓴이에게 소정의 수수료가 제공됩니다. "혼자 공부하는 데이터 분석 with 파이썬"은 데이터 분석의 기초를 확실히 다지고 싶은 입문자에게 최적화된 자습서입니다. 이 책은 데이터 분석의 핵심 개념을 7단계로 나누어 체계적으로 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다. 각 장은 이론과 실습을 병행하며, 독자가 스스로 문제를 해결할 수 있는 능력을 기를 수 있도록 돕습니다. 특히, 이 책은 비전공자나 파이썬을 처음 접하는 사람들을 위해 친절하고 쉽게 설명되어 있습니다. 복잡한 용어나 개념은 간단한 언어로 풀어내고, 시각적인 자료를 통해 이해를 돕습니다. 독자는 데이터 분석의 기초부터 시작해, API 사용, 웹 스크래핑, 데이터 정제, 통계적 요약, 데이터 시각화, 머신러닝의 기초까지 ..
2025. 4. 7.
토머스 닐드, 개발자를 위한 필수 수학 - 기초 수학으로 시작하는 데이터 과학 첫걸음, 한빛미디어
#광고 - 링크로 구매 시 글쓴이에게 소정의 수수료가 제공됩니다. "개발자를 위한 필수 수학"은 데이터 과학, 머신러닝, 통계학 등 현대 IT 분야에서 필수적으로 요구되는 수학적 기초를 다루는 책입니다. 저자 토머스 닐드는 이 책을 통해 개발자들이 수학을 보다 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 돕고자 합니다. 이 책은 기초 수학부터 시작하여 미적분, 확률, 통계, 선형대수학 등 다양한 수학적 개념을 체계적으로 설명합니다. 각 장에서는 이론적인 설명뿐만 아니라, 실제 프로그래밍 언어인 파이썬을 활용한 실습 코드도 제공하여 독자들이 배운 내용을 즉시 적용할 수 있도록 구성되어 있습니다. 특히, 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 신경망 등 데이터 과학의 핵심 기술에 수학이 어떻게 적용되는지를 명확하게 설명하며, 이..
2025. 4. 6.
오렐리앙 제롱, 핸즈온 머신러닝 사이킷런, 케라스, 텐서플로 2로 완벽 이해하는 머신러닝, 딥러닝 이론 & 실무 - 3 판, 한빛미디어
#광고 - 링크로 구매 시 글쓴이에게 소정의 수수료가 제공됩니다. "핸즈온 머신러닝"은 머신러닝과 딥러닝 분야에서 필수적인 지침서로, 초보자부터 전문가까지 모두에게 유용한 내용을 담고 있습니다. 저자 오렐리앙 제롱은 구글에서 유튜브 동영상 분류 팀을 이끌었던 경험을 바탕으로, 이 책을 통해 실무에서 바로 활용할 수 있는 머신러닝 기술을 소개합니다. 이 책은 복잡한 이론을 나열하기보다는 실용적인 예제를 통해 독자가 직접 실습하며 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다. 각 장마다 제공되는 연습문제를 통해 배운 내용을 복습하고, 자신의 프로젝트에 적용해볼 수 있는 기회를 제공합니다. 특히, 최신 라이브러리 버전으로 업데이트된 전체 코드는 독자가 최신 기술 트렌드를 쉽게 따라갈 수 있도록 도와줍니다. 또한, 이..
2025. 4. 5.
우아한형제들, 요즘 우아한 AI 개발 - 머신러닝에서 GPT, LLM, 생성형 AI, MLOps까지, 배달의민족 실제 프로젝트로 엿보는 AI 활용 이야기, 골든래빗(주)
#광고 - 링크로 구매 시 글쓴이에게 소정의 수수료가 제공됩니다. 《요즘 우아한 AI 개발》은 우아한형제들이 AI 기술을 활용하여 개발한 실제 사례와 경험을 담아낸 책입니다. 최근 AI 기술의 발전이 빠르게 진행됨에 따라, 기업과 개인 모두에게 AI의 실무 적용은 선택이 아닌 필수가 되고 있습니다. 이 책은 이러한 배경 속에서 우아한형제들이 진행한 다양한 AI 프로젝트와 그 과정에서 얻은 인사이트를 생생하게 전달합니다. 책의 내용은 크게 AI를 활용한 개발 생산성 향상, 서비스 개선, 데이터 분석, 안정적인 운영 및 로봇과 머신러닝 모델 최적화 등으로 나뉘어져 있습니다. 특히, AI 메뉴 추천 시스템, 실시간 반응형 추천 서비스, AI 데이터 분석가 '물어보새' 등 실제 사례를 통해 독자들은 AI 기술..
2025. 3. 28.
지아웨이 한 , 지안 페이 , 항항 통, 데이터 마이닝 개념과 기법 - 빅데이터에 숨겨진 패턴과 인사이트 발견의 방법 - 4 판, 에이콘출판
"데이터 마이닝 개념과 기법"은 데이터 과학과 분석 분야에서 필수적인 지식을 제공하는 책입니다. 저자인 지아웨이 한은 데이터 마이닝의 권위자로, 이 책에서 데이터 마이닝의 기본 개념과 다양한 기법을 체계적으로 소개하고 있습니다. 이 책은 데이터 마이닝의 필요성과 중요성을 설명하며, 정보 기술의 발전에 따른 데이터 마이닝의 역할을 강조합니다. 책의 내용은 데이터 마이닝의 다양한 데이터 유형과 작업 유형을 다루고 있습니다. 독자들은 데이터 마이닝의 핵심 절차와 지식 발견의 과정에 대해 이해할 수 있으며, 통계학, 머신러닝, 패턴 인식, 데이터베이스 기술 등 여러 분야와의 연계성을 배울 수 있습니다. 또한, 데이터 마이닝의 응용 분야에 대해서도 심도 있는 논의가 이루어져 있어, 이론과 실제를 아우르는 폭넓은 ..
2025. 3. 26.
바스 하렌슬락 , 율리안 더라위터르, Apache Airflow 기반의 데이터 파이프라인, 제이펍
#광고 - 링크로 구매 시 글쓴이에게 소정의 수수료가 제공됩니다. Apache Airflow 기반의 데이터 파이프라인은 데이터 엔지니어링, 머신러닝, 그리고 시스템 관리 분야에서 필수적인 도구로 자리 잡고 있습니다. 바스 하렌슬락의 저서 "Apache Airflow 기반의 데이터 파이프라인"은 이 분야에 대한 깊이 있는 통찰을 제공하며, 데이터 파이프라인 구축에 대한 체계적이고 실용적인 접근 방식을 제시합니다. 이 책은 Airflow의 설치부터 시작하여 파이프라인 작성, 테스트, 분석, 백필, 배포 및 관리까지 모든 과정을 포괄적으로 다룹니다. 특히, 데이터 이동 및 변환 자동화 방법에 대한 상세한 설명은 데이터 엔지니어와 데브옵스 엔지니어들에게 큰 도움이 될 것입니다. 또한, 다양한 운영 환경에서의 ..
2025. 2. 28.
트레버 헤이스티 , 로버트 팁시라니 , 제롬 프리드먼, 통계학으로 배우는 머신러닝, 에이콘출판
"통계학으로 배우는 머신러닝"은 데이터 과학과 머신러닝에 관심이 있는 분들에게 필수적인 지침서입니다. 이 책은 스탠퍼드대학교의 저명한 통계학자 트레버 헤이스티와 그의 동료들이 집필한 것으로, 통계학적 관점에서 머신러닝을 이해하는 데 중점을 두고 있습니다. 책은 통계학의 기본 개념을 바탕으로 머신러닝의 다양한 알고리즘을 설명합니다. 회귀 분석부터 신경망, 서포트벡터머신, 그리고 부스팅과 같은 고급 기법까지 폭넓게 다루고 있어, 독자들이 이론적 배경을 탄탄히 다질 수 있도록 돕습니다. 특히, 단순히 알고리즘을 적용하는 것을 넘어, 모델의 이론적 이해를 통해 데이터에서 더 깊은 인사이트를 얻고자 하는 연구자와 실무자에게 유용합니다. 각 장은 주제에 대한 개요와 함께 수식, 그래프, 도표 등을 통해 시각적 이해..
2025. 2. 19.
길버트 스트랭, 딥러닝을 위한 선형대수학, 한빛아카데미
#광고 - 링크로 구매 시 글쓴이에게 소정의 수수료가 제공됩니다. "딥러닝을 위한 선형대수학"은 딥러닝과 선형대수학의 관계를 깊이 있게 탐구하는 책입니다. 이 책은 MIT의 저명한 수학자 길버트 스트랭 교수가 집필하였으며, 딥러닝과 머신러닝을 이해하는 데 필수적인 수학적 기초를 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 특히, 선형대수학이 딥러닝과 어떤 관계가 있는지를 명확히 설명하며, 이 분야를 연구하고자 하는 이공계열 학생이나 전문가들에게 큰 도움이 될 것입니다. 책은 기본적인 행렬 연산부터 시작하여, 고급적인 특잇값 분해, 차원 축소, 데이터 압축 등의 심화된 주제까지 다룹니다. 또한, 최적화, 확률과 통계와 같은 딥러닝을 이해하는 데 필수적인 수학 이론도 포함되어 있어, 딥러닝의 수학적 기반을 다지고자..
2025. 2. 15.
Andrew Gelman, John B. Carlin, Hal S. Stern, David B. Dunson, Aki Vehtari, Donald B. Rubin, 베이즈 데이터 분석 - 제3판, 북큐브
이 책은 베이즈 방법론의 기초부터 고급 응용까지 폭넓게 다루며, 학부생, 대학원생, 연구자 모두에게 유용한 가이드를 제공합니다. 베이즈 데이터 분석의 교과서 이 책은 국제 베이즈 분석 학회(ISBA)에서 2016년 De Groot Prize를 수상하며 그 가치를 인정받았습니다. 저자인 앤드루 겔만(Andrew Gelman)과 그의 공동 저자들은 데이터 분석적 관점에서 개념을 쉽게 설명하며, 실용적인 접근 방식을 강조합니다. 이론적인 내용뿐만 아니라 다양한 실제 데이터 분석 사례를 제공하여 독자들이 실무에 적용할 수 있도록 돕습니다. 제3판의 주요 특징 이번 개정판에서는 최신 베이즈 기법과 컴퓨팅 방법이 추가되었습니다. 특히 다음과 같은 내용이 새롭게 포함되었습니다.비모수 모델링을 다룬 4개의 신규 챕터*..
2025. 2. 11.
