반디앤루니스 인터넷서점
전체

로고이미지

검색

  • ▼
HOT ISSUE

네비게이션 실시간 인기 책

    코딩없이 배우는 데이터 분석

    베스트

    코딩없이 배우는 데이터 분석 AI 시대의 필수 먹방

    • 황보현우, 한노아 저
    • 성안북스
    • 2024년 11월 20일
    • 정가
      35,000원
    • 판매가
      31,500원 [10% 할인]
    • 결제 혜택
      무이자
    • 적립금
      1,750원 적립 [5%P]

      NAVER Pay 결제 시 네이버페이 포인트 5% 적립 ?

    • 배송구분
      업체배송(반디북)
    • 배송료
      무료배송
    • 출고예정일

      출고예정일 안내

      ※ 출고예정일은 도서 재고상황에 따라 변동될 수 있습니다.

      close

      2026년 02월 04일(수)

      ※ 출고예정일은 도서 재고상황에 따라 변동될 수 있습니다.

    수량
    바로 구매 쇼핑카트 담기 위시리스트
    회원리뷰
    - [0]
    ISBN: 9788970674582 520쪽 988g 188 x 257 (㎜)

    지금 이책은

    • 판매지수 : 0

    이 분야의 베스트셀러

    동영상 소개

    동영상이 제대로 보이지 않으세요? FAQ보기

    이 책이 속한 분야

    책 소개

    상품문의 / 정보수정 요청 >

    이 책은

    코딩 없이 누구나 쉽고 빠르게
    훌륭한 데이터 분석가로 성장할 수 있다!

    2022년 챗GPT의 등장이후 인공지능(AI)은 더 이상 우리의 관심 영역이 아니라 일상생활의 한 부분으로 자리 잡았다. 더불어 ‘코딩 없이 배우는 데이터 분석’은 대세가 되었다. 다양한 인공지능 도구들이 데이터 분석을 위한 프로그래밍을 대신해 주는 시대가 되었기 때문이다.

    많은 전문가들은 훌륭한 데이터 과학자가 되기 위해 갖춰야 역량으로 분석(analytics) 역량, 비즈니스(business) 역량, 컴퓨팅(programming) 역량을 제시해왔다. 이제 이들 역량 중 컴퓨팅 역량은 우리가 직접 갖추지 않아도 인공지능을 활용해 갖출 수 있게 되었다. 한편, 비즈니스 역량은 우리가 노력한다고 해도 쉽게 획득할 수 없고, 최소 5~10년의 실무 경험이 있어야 얻을 수 있는 시간과 경험의 산물이다. 그렇다면 우리가 노력하여 갖출 수 있는, 그리고 현실적으로 획득할 수 있는 역량은 분석 역량이다. 우수한 데이터 과학자가 되기 위해 데이터 과학의 프레임워크를 이해하고, 다양한 데이터 분석 방법론을 학습해야 하는 이유이다. 우리는 현실의 복잡한 문제를 마주했을 때 무슨 데이터를 수집하여 가공하고, 어떤 분석 방법론을 적용하며, 결과물을 어떻게 해석할지가 중요하다.

    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.


     


     


    출판사 리뷰

    데이터 과학의 프레임워크부터
    데이터 분석의 주요 방법론의 이론 학습과 예제 실습까지
    모두 수록한 단 한 권의 데이터 분석 바이블!

    이 책을 통해 데이터 과학의 프레임워크를 이해하고, 지도 학습과 비지도 학습을 망라한 데이터 분석의 주요 방법론들을 학습할 수 있다. 구체적으로 통계 학습의 기초가 되는 추정과 검정, 변수 간 관계를 익힐 수 있으며, 회귀, 분류, 차원 축소, 그룹화의 주요 방법론에 대한 이론 학습과 예제 실습까지 다루고 있다.

    이를 통해 독자 여러분은 인공지능 시대에 적합한 데이터 분석가가 될 수 있다. 이 책을 정독하고 나면 어떤 인공지능 도구를 사용하더라도 데이터 분석을 위한 적합한 지시를 내릴 수 있으며, 그 결과물을 해석할 수 있게 된다. 또한, 실무 경험을 통해 제조, 유통, 금융, 헬스케어 등 해당 산업분야에 대한 노하우를 더한다면 완벽한 데이터 과학자로 성장할 수 있다.




    저자 소개

    황보현우, 한노아

    저자 : 황보현우

    현) 서울대학교 산업공학과 객원교수

    중앙대학교 대학원 융합보안학과 겸임교수

    대통령 소속 국가지식재산위원회 위원 겸 신지식재산전문위원회 위원장

    공공데이터전략위원회 개방활용분과 위원

    국가데이터정책위원회 산업기반분과 위원

    금융위원회 적극행정위원회 위원

    한국신용정보원 개인신용평가체계 검증위원회 위원

     

    전)

    하나금융지주 그룹데이터총괄 (CDO; Chief Data Officer)/상무

    하나은행 데이터&제휴투자본부장

    하나벤처스 경영전략본부장/상무

    코오롱베니트 빅데이터분석팀장/전문위원

    홍콩과학기술대학교 (HKUST) 겸임교수

    연세대학교 정보대학원 겸임교수

    서울특별시 빅데이터심의위원회 위원장

    경기도 빅데이터위원회 부위원장

    하남시 백년도시위원회 위원장

     

    저자 : 한노아

    현)

    SAS Institute Korea

    PSD(Professional Service /AA(Advanced Analytics)

    Analytical Consultant

     

    수상)

    롯데멤버스, Big Data Competition 은상

    SAS 데이터 분석 챔피언십, 은상

     

    프로젝트)

    NH농협은행, 우리은행, 광주은행, 한국신용정보원

    삼성화재, KB손해보험, DB손해보험

    한국타이어, LG유플러스, LF, 롯데마트, 대우건설 외 다수

    목차

    추천의 글
    머리말

    PART 1. 왜 코딩 없이 배우는 데이터 과학인가?
    _Chapter 1. 인공지능의 무서운 발전 속도
    _Chapter 2. ‘도구’에서 ‘분석’으로 패러다임의 전환
    _Chapter 3. 무엇을 준비해야 하나?
    _Chapter 4. 코딩 없이 데이터 과학을 배우려면
    _Chapter 5. 코딩이 필요 없는 데이터 과학 도구
    _Chapter 6. SoDA를 사용하는 방법

    PART 2. 추정과 검정
    _Chapter 1. 모집단과 표본
    _Chapter 2. 확률 이론
    _Chapter 3. 확률 분포
    _Chapter 4. 표본 분포
    _Chapter 5. 추정과 검정


    PART 3. 관계 분석
    _Chapter 1. 범주와 수치 변수의 관계 Ⅰ
    _Chapter 2. 범주와 수치 변수의 관계 Ⅱ
    _Chapter 3. 수치형 변수의 관계
    _Chapter 4. 범수형 변수의 관계

    PART 4. 회귀
    _Chapter 1. 회귀란?
    _Chapter 2. 단순 선형 회귀
    _Chapter 3. 다중 선형 회귀
    _Chapter 4. 회귀 모형의 가정 진단
    _Chapter 5. 모델 선택
    _Chapter 6. 예측 회귀

    PART 5. 분류
    _Chapter 1. 분류란?
    _Chapter 2. 로지스틱 회귀
    _Chapter 3. 판별 분석
    _Chapter 4. 분류 모형의 평가

    PART 6. 차원 축소
    _Chapter 1. 차원 축소란?
    _Chapter 2. 주성분 분석
    _Chapter 3. 요인 분석

    PART 7. 그룹화
    _Chapter 1. 그룹화란?
    _Chapter 2. 군집 분석
    _Chapter 3. 계층형 군집
    _Chapter 4. k-평균 군집화

    맺음말

    배송 시 유의사항

    - 반디앤루니스에서 구매하신 도서는 물류 대행 위탁업체 웅진 북센을 통해 배송됩니다.
     (배송 포장에 "웅진 북센"으로 표기될 수 있습니다.)

    - 구매한 상품의 품질과 배송 관련 문의는 반디앤루니스로 문의 바랍니다.

    - 천재지변 및 택배사의 사정에 따라 배송이 지연될 수 있습니다.

    - 결제(입금) 완료 후 출판사 및 유통사의 사정으로 품절 또는 절판 되어 상품 구입이 어려울 수 있습니다. (별도 안내 예정)

    - 도서산간지역의 경우 추가 배송비가 발생될 수 있습니다.

    반품/교환

    상품 설명에 반품/ 교환 관련한 안내가 있는 경우 그 내용을 우선으로 합니다. (업체 사정에 따라 달라질 수 있습니다)

    반품/교환

    반품/교환
    반품/교환 방법 홈 > 고객센터 > 자주찾는질문 “반품/교환/환불” 안내 참고 또는 1:1상담게시판
    반품/교환 가능 기간 반품,교환은 배송완료 후 7일 이내, 상품의 결함 및 계약내용과 다를 경우 문제발견 후 30일 이내에 신청가능
    반품/교환 비용 변심 혹은 구매착오의 경우에만 반송료 고객 부담(별도 지정 택배사 없음)
    반품/교환 불가 사유
    • 소비자의 책임 사유로 상품 등이 손실 또는 훼손된 경우
    • 소비자의 사용, 포장 개봉에 의해 상품 등의 가치가 현저히 감소한 경우
    • 복제가 가능한 상품 등의 포장을 훼손한 경우 : 예)만화책, 잡지, 화보집 등
    • 시간의 경과에 의해 재판매가 곤란한 정도로 가치가 현저히 감소한 경우
    • 전자상거래등에서의 소비자보호에 관한 법률이 정하는 소비자 청약철회 제한 내용에 해당되는 경우
    • 해외주문 상품(해외 원서)의 경우(파본/훼손/오발송 상품을 제외)
    소비자 피해보상
    환불지연에 따른 배상
    • 상품의 불량에 의한 반품, 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은
      소비자 분쟁해결 기준(공정거래위원회고시)에 준하여 처리됨
    • 대금 환불 및 환불지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의
      소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리함
    반품/교환 주소 경기도 파주시 문발로 77, 웅진북센(반디앤루니스)
    • 회사명 : (주)서울문고
    • 대표이사 : 김홍구
    • 개인정보 보호책임자 : 김홍구
    • E-mail : bandi_cs@bnl.co.kr
    • 소재지 : (06168) 서울 강남구 삼성로 96길 6
    • 사업자 등록번호 : 120-81-02543
    • 통신판매업 신고번호 : 제2023-서울강남-03728호
    • 물류센터 : (10881) 경기도 파주시 문발로 77 반디앤루니스
    copyright (c) 2016 BANDI&LUNI'S All Rights Reserved