데이터 과학자를 위한 핵심 주제 50가지

통계 분석, 머신러닝, 데이터 시각화, 빅데이터, 인공지능, 데이터 전처리

씨익북스 편집부 지음

블로그펍 2025년 04월 12일 출간

작품소개

책소개

"데이터 과학자를 위한 핵심 주제 50가지는 데이터 과학의 다양한 분야를 포괄적으로 다루며, 이 분야에 관심 있는 독자들에게 필수적인 지식과 통찰을 제공합니다. 데이터 과학은 현대 사회의 많은 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 하고 있으며, 이 책은 데이터 과학자가 알아야 할 핵심 주제를 통해 독자들이 이 분야에서 효과적으로 활동할 수 있도록 돕습니다.

이 책은 데이터 수집, 전처리, 분석, 시각화, 모델링 등 데이터 과학의 전 과정에 걸쳐 중요한 개념과 기술을 다룹니다. 각 주제는 명확하게 설명되어 있으며, 실용적인 예시와 함께 제공되어 독자들이 쉽게 이해하고 적용할 수 있도록 구성되었습니다. 또한, 머신러닝, 딥러닝, 통계학, 데이터베이스 관리, 빅데이터 처리 등 최신 트렌드와 기술도 포함되어 있어 데이터 과학의 현재와 미래를 조망할 수 있는 기회를 제공합니다.

독자들은 이 책을 통해 데이터 과학의 기초부터 심화 지식까지 단계적으로 습득할 수 있으며, 실무에서 바로 사용할 수 있는 유용한 팁과 사례도 함께 제공됩니다. 데이터 과학의 이론적 배경과 실제 적용 사례를 통해 독자들은 데이터 분석의 중요성과 그 활용 가능성을 깊이 이해하게 될 것입니다.

또한, 데이터 과학의 윤리적 측면과 사회적 영향에 대한 논의도 포함되어 있어, 데이터 과학자가 갖춰야 할 가치관과 책임감을 고양할 수 있는 기회를 제공합니다. 이 책은 데이터 과학에 대한 포괄적인 이해를 돕고자 하며, 데이터 과학의 다양한 분야에서 경력을 쌓고자 하는 모든 이들에게 유용한 지침서가 될 것입니다. 데이터 과학의 세계에 발을 들여놓고 싶다면, 데이터 과학자를 위한 핵심 주제 50가지가 당신의 길잡이가 되어 줄 것입니다."

목차

"데이터 과학의 정의와 중요성
기초 통계학 이해하기
데이터 탐색과 시각화 기법
데이터 수집 방법론
데이터 전처리와 클리닝
특성 공학의 기초
기계 학습의 원리
회귀 분석 기법
분류 알고리즘 소개
군집화 기법의 이해
시계열 분석의 기초
자연어 처리(NLP) 기초
딥러닝의 기본 개념
신경망 구조와 작동 원리
강화 학습의 기초
데이터베이스와 SQL
빅데이터 기술 개요
클라우드 컴퓨팅과 데이터 과학
API와 데이터 수집
데이터 시각화 도구 비교
파이썬으로 데이터 분석하기
R 언어로 데이터 분석하기
통계적 가설 검정
모델 평가와 선택
교차 검증의 중요성
과적합과 일반화의 개념
비지도 학습의 활용
데이터 과학 프로젝트 관리
윤리적 데이터 사용
데이터 시각화의 심리학
데이터 스토리텔링 기술
실시간 데이터 처리
데이터 과학과 비즈니스 전략
모델 배포와 운영
오픈 소스 데이터 과학 도구
커뮤니티와 데이터 과학 네트워킹
데이터 과학의 미래 전망
AI와 데이터 과학의 융합
데이터 분석 결과의 해석
데이터 과학을 위한 팀워크
다양한 산업에서의 데이터 과학 적용
모바일 데이터 분석
IoT와 데이터 과학
데이터 과학을 위한 수학 기초
데이터 수집의 윤리
데이터 품질 관리 방법
사례 기반 데이터 분석
데이터 과학 교육 및 학습 자원
인공지능의 사회적 영향
데이터 시각화의 트렌드
소셜 미디어 데이터 분석
데이터 과학과 정책 결정
비즈니스 인사이트 도출하기"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.