파이썬으로 배우는 데이터 과학 입문과 실습 또는 처음, 옮기다 > 도서

파이썬으로 배우는 데이터 과학 입문과 실습



도서명 : 파이썬으로 배우는 데이터 과학 입문과 실습
저자/출판사 : 데이비 실린 , 아르노 메이즈맨 , 모하메드 알리, 위키북스
쪽수 : 336쪽
출판일 : 2018-02-13
ISBN : 9791158390938
정가 : 27000

▣ 01장: 빅데이터 세상에서의 데이터 과학
1.1. 데이터 과학 및 빅데이터의 이점과 활용
1.2. 데이터 종류
___1.2.1. 구조적 데이터
___1.2.2. 비구조적 데이터
___1.2.3. 자연어
___1.2.4. 기계 생성 데이터
___1.2.5. 그래프 데이터 또는 네트워크 데이터
___1.2.6. 오디오, 이미지, 비디오
___1.2.7. 스트리밍 데이터
1.3. 데이터 과학 과정
___1.3.1. 연구 목표 설정
___1.3.2. 데이터 획득
___1.3.3. 데이터 준비
___1.3.4. 데이터 탐색
___1.3.5. 데이터 모델링 또는 모델 구축
___1.3.6. 발표 및 자동화
1.4. 빅데이터 생태계와 데이터 과학
___1.4.1. 분산 파일 시스템
___1.4.2. 분산 프로그래밍 프레임워크
___1.4.3. 데이터 통합 프레임워크
___1.4.4. 머신러닝 프레임워크
___1.4.5. NoSQL 데이터베이스
___1.4.6. 스케줄링 도구
___1.4.7. 벤치마크 도구
___1.4.8. 시스템 배포
___1.4.9. 서비스 프로그래밍
___1.4.10. 보안
1.5. 하둡 작업의 예
1.6. 요약

▣ 02장: 데이터 과학 진행 과정
2.1. 데이터 과학 진행 과정 개요
___2.1.1. 과정의 노예가 되지 마라
2.2. 1단계: 연구 목표 설정 및 프로젝트 사명서 작성
___2.2.1. 연구의 목표와 맥락을 이해하는 데 시간을 투자하라
___2.2.2. 프로젝트 사명서 작성
2.3. 2단계: 데이터 획득
___2.3.1. 회사 내에 저장된 데이터로 시작하기
___2.3.2. 여기저기서 데이터를 사는 일을 두려워 마라
___2.3.3. 문제가 일어나지 않게 데이터의 품질을 미리 확인하라
2.4. 3단계: 데이터 정제, 통합, 변환
___2.4.1. 데이터 정제
___2.4.2. 오류를 최대한 일찍 수정하라
___2.4.3. 서로 다른 출처로부터 얻은 데이터 합치기
___2.4.4. 데이터 변환
2.5. 4단계: 탐색적 데이터 분석
2.6. 5단계: 모델 구축
___2.6.1. 모델과 변수 선택
___2.6.2. 모델링 실시
___2.6.3. 모델 분석과 비교
2.7. 6단계: 분석 결과 표현과 애플리케이션 구축
2.8. 요약

▣ 03장: 머신러닝
3.1. 머신러닝의 정의와 중요성
___3.1.1. 데이터 과학에 머신러닝을 적용
___3.1.2. 데이터 과학 진행 과정에서 머신러닝이 사용되는 곳
___3.1.3. 머신러닝에 사용하는 파이썬 도구
3.2. 모델링 과정
___3.2.1. 특성 공학과 모델 선택
___3.2.2. 모델 훈련
___3.2.3. 모델 검증
___3.2.4. 새로운 관찰을 예측하기
3.3. 머신러닝 종류
___3.3.1. 지도 학습
___3.3.2. 비지도 학습
___3.3.3. 준지도 학습
3.4. 요약

▣ 04장: 컴퓨터 한 대에서 대량 데이터 다루기
4.1. 대량 데이터를 다룰 때의 문제
4.2. 대량 데이터를 처리하는 일반적인 기법
___4.2.1. 적절한 알고리즘 선택
___4.2.2. 적절한 데이터 구조 선택
___4.2.3. 적절한 도구 선택
4.3. 대규모 데이터셋을 다룰 때의 일반적인 프로그래밍 지침
___4.3.1. 바퀴를 재발명하지 말라
___4.3.2. 하드웨어 성능을 최대한 활용하라
___4.3.3. 컴퓨팅의 필요를 줄여라
4.4. 사례 연구 1: 해로운 URL 여부 예측
___4.4.1. 1단계: 연구 목표 설정
___4.4.2. 2단계: URL 데이터 얻기
___4.4.3. 4단계: 데이터 탐색
___4.4.4. 5단계: 모델 구축
4.5. 사례 연구 2: 데이터베이스에 추천 시스템 구축
___4.5.1. 필요한 도구 및 기법
___4.5.2. 1단계: 연구 질문
___4.5.3. 3단계: 데이터 준비
___4.5.4. 5단계: 모델 구축
___4.5.5. 6단계: 표현 및 자동화
4.6. 요약

▣ 05장: 빅데이터 첫걸음
5.1. 프레임워크를 이용해 데이터 저장과 처리를 분산화하기
___5.1.1. 하둡: 대규모 데이터셋을 저장하고 처리하기 위한 프레임워크
___5.1.2. 스파크: 더 높은 성능을 내기 위해 맵리듀스를 대체
5.2. 사례 연구: 금전 대출 위험 평가
___5.2.1. 1단계: 연구 목표 설정
___5.2.2. 2단계: 데이터 획득
___5.2.3. 3단계: 데이터 준비
___5.2.4. 4단계: 데이터 탐색 & 6단계: 보고서 구축
5.3. 요약

▣ 06장: NoSQL 운동에 동참하기
6.1. NoSQL 개요
___6.1.1. ACID: 관계형 데이터베이스의 핵심 원리
___6.1.2. CAP 정리: 여러 노드에 걸쳐 존재하는 DB의 문제
___6.1.3. NoSQL 데이터베이스의 BASE 원칙
___6.1.4. NoSQL 데이터베이스의 종류
6.2. 사례 연구: 질병 진단
___6.2.1. 1단계: 연구 목표 설정
___6.2.2. 2단계와 3단계: 데이터 획득 및 준비
___6.2.3. 4단계: 데이터 탐색
___6.2.4. 3단계를 반복: 질병 프로파일링을 위한 데이터 준비
___6.2.5. 4단계를 반복: 질병 프로파일링을 위한 데이터 탐색
___6.2.6. 6단계: 표현 및 자동화
6.3. 요약

▣ 07장: 그래프 데이터베이스의 부상
7.1. 연결 데이터와 그래프 데이터베이스
___7.1.1. 그래프 데이터는 무엇이며 언제 사용해야 하는가?
7.2. 네오포제이(Neo4j): 그래프 데이터베이스
___7.2.1. 사이퍼(Cypher): 그래프 질의 언어
7.3. 연결 데이터 예제: 요리법 추천 엔진
___7.3.1. 1단계: 연구 목표 설정
___7.3.2. 2단계: 데이터 획득
___7.3.3. 3단계: 데이터 준비
___7.3.4. 4단계: 데이터 탐색
___7.3.5. 5단계: 데이터 모델링
___7.3.6. 6단계: 표현
7.4. 요약

▣ 08장: 텍스트 마이닝과 텍스트 분석
8.1. 실제 세계에서의 텍스트 마이닝
8.2. 텍스트 마이닝 기법
___8.2.1. 단어 주머니
___8.2.2. 형태소 처리와 표제어 추출
___8.2.3. 의사결정 트리 분류기
8.3. 사례 연구: 레딧 게시물 분류
___8.3.1. 자연어 도구 사용하기
___8.3.2. 데이터 과학 과정 개요 및 1단계: 연구 목표
___8.3.3. 2단계: 데이터 획득
___8.3.4. 3단계: 데이터 준비
___8.3.5. 4단계: 데이터 탐색
___8.3.6. 3단계를 반복: 데이터 준비 적응
___8.3.7. 5단계: 데이터 분석
___8.3.8. 6단계: 발표 및 자동화
8.4. 요약

▣ 09장: 최종 사용자를 위한 데이터 시각화
9.1. 데이터 시각화의 선택사항
9.2. Crossfilter: 자바스크립트 맵리듀스 라이브러리
___9.2.1. 구성
___9.2.2. 크로스필터를 사용해 의약품 데이터셋을 필터링
9.3. dc.js로 상호작용 대시보드 만들기
9.4. 대시보드 개발 도구
9.5. 요약

▣ 부록A: 일래스틱서치 설치
A.1. 리눅스에 일래스틱서치 설치하기
A.2. 윈도우에 일래스틱서치 설치하기

▣ 부록B: Neo4j 설치
B.1. 리눅스에 Neo4j 설치하기
B.2. 윈도우에 Neo4j 설치하기

▣ 부록C: MySQL 서버 설치
C.1. 윈도우에 MySQL 서버 설치하기
C.2. 리눅스에 MySQL 서버 설치하기

▣ 부록D: 아나콘다 설치 및 가상 환경 구성
D.1. 리눅스에 아나콘다 설치하기
D.2. 윈도우에 아나콘다 설치하기
D.3. 환경 설정




처음, 옮기다



도서명 : 처음, 옮기다
저자/출판사 : 아서 코난 도일 , 버지니아 울프 , 에드가 앨런 포, 엑스북스.xbooks.
쪽수 : 304쪽
출판일 : 2017-12-08
ISBN : 9791186846247
정가 : 12000

책머리에: 처음, 옮기다ㆍ 5
김선형

분해되었습니다ㆍ 11
아서 코넌 도일 지음, 이윤지 옮김

어떤 학회ㆍ 39
버지니아 울프 지음, 이민정 옮김

괴이의 천사- 우연, 그 남용에 대하여ㆍ 69
에드거 앨런 포 지음, 정호수 옮김

쓰지 않은 소설ㆍ 91
버지니아 울프 지음, 노현정 옮김

드라큘라의 손님ㆍ 121
브램 스토커 지음, 김부민 옮김

마술가게ㆍ 147
H. G. 웰스 지음, 최지원 옮김

아무도 죽지 않는다ㆍ 171
어니스트 헤밍웨이 지음, 송혜민 옮김

원고 안의 악마ㆍ 203
너새니얼 호손 지음, 김충호 옮김

싸늘한 겨울 공작ㆍ 221
D. H. 로렌스 지음, 조현 옮김

좌담회: 옮기고 나서 보이는 것들ㆍ 255