[eBook]R로 배우는 실무 데이터 과학 : 실용 데이터를 이용한 데이터 분석 실습!

원제 : Practical Data Science with R

저 : 니나 줌멜(Nina Zumel), 존 마운트(John Mount)역 : 임대경출판사 : 제이펍발행일 : 2020년 03월30일 | 종이책 발행일 : 2017년 12월15일

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북마스터소개글 TOP

데이터 탐색에서 모델링, 결과 전달에 이르기까지
데이터 과학의 모든 프로세스를 담았다!


이 책은 실무 비즈니스에 사용할 수 있는 R 프로그래밍 언어와 유용한 통계 기술 적용 방법을 보여준다. 마케팅, 비즈니스 인텔리전스 및 의사 결정 예를 사용하여 A/B 테스트 같은 설계 방법, 예측 모델 작성 방법 및 모든 수준의 잠재 고객에게 결과를 제시하는 방법 등을 제대로 보여준다.

출판사서평 TOP

데이터 탐색에서 모델링, 결과 전달에 이르기까지
데이터 과학의 모든 프로세스를 담았다!


비즈니스 분석가와 개발자는 점점 더 중요한 비즈니스 데이터를 수집하고, 큐레이팅하고, 분석하고 보고한다. R 언어와 관련 도구들은 이런 과중한 업무를 학문적 이론이나 고급 수학을 적용하지 않는 일상적인 데이터 과학 작업으로 처리하는 손쉬운 방법을 제공한다. 이 책은 실무 비즈니스에 사용할 수 있는 R 프로그래밍 언어와 유용한 통계 기술 적용 방법을 보여준다. 마케팅, 비즈니스 인텔리전스 및 의사 결정 예를 사용하여 A/B 테스트 같은 설계 방법, 예측 모델 작성 방법 및 모든 수준의 잠재 고객에게 결과를 제시하는 방법 등을 제대로 보여준다.

이 책이 다루는 내용

- 비즈니스 전문가를 위한 데이터 과학
- R 언어를 이용한 통계 분석
- 기획에서 제품 인도까지의 프로젝트 라이프사이클
- 즉시 응용 가능한 수많은 사례
- 효과적인 데이터 프레젠테이션의 핵심

추천사 TOP

당신이 초보 데이터 과학자이거나 데이터 과학자가 되고 싶은 학생이라면 이 책이 그 시작을 위한 좋은 토대가 될 것이다. 이미 업무에서 데이터 과학을 다루고 있는 종사자라면 부족한 지식을 보충해 줄 것이며, 심지어 일상적으로 사용하는 도구를 다시 생각하는 계기가 될 것이다. 한마디로, 이 책은 모든 데이터 과학자의 책장에 꽂혀 있을 만한 독특하고 중요한 책이다.
- 짐 포르작(JIM PORZAK) / 시니어 데이터 과학자이자 베이 지역 R 사용자 그룹 공동 설립자

목차 TOP

PART I 데이터 과학 소개
CHAPTER 1 데이터 과학 프로세스 3

1.1 데이터 과학 프로젝트에서의 역할 3
1.1.1 프로젝트에서의 역할 4
1.2 데이터 과학 프로젝트의 단계 7
1.2.1 목표 설정 8
1.2.2 데이터 수집과 관리 9
1.2.3 모델링 12
1.2.4 모델 평가와 비평 14
1.2.5 프레젠테이션과 문서화 15
1.2.6 모델 배포와 유지보수 17
1.3 기대치 설정 17
1.3.1 모델 성능 상하한선 결정 18
1.4 요약 20

CHAPTER 2 R 프로그램에 데이터 적재하기 21
2.1 파일에 있는 데이터 다루기 22
2.1.1 파일 또는 URL로부터 잘 구조화된 데이터 작업하 ...

본문중에서 TOP

데이터 과학 프로젝트에서 스폰서 다음으로 중요한 역할은 데이터 과학자다. 데이터 과학자는 프로젝트 수행을 위한 필수적인 모든 단계에 책임을 지고 있다. 또한 프로젝트의 전략을 설정하고, 고객에게 지속적으로 통지해야 하는 역할도 해야 한다. 데이터 과학자는 프로젝트의 단계를 계획하고, 데이터 원천과 사용할 도구를 선정한다. 따라서 기술 요소를 선정하기 때문에 통계학과 머신러닝에 대해 능통해야 한다. 프로젝트의 진행자로서 프로젝트를 계획하고 추진하는 역할도 해야 한다.
(/ p.6)

프로젝트에 너무 깊이 들어가기 전에 비즈니스 목표를 만족시키는 충분한 자원을 가지고 있는지 확인해야 한다. 지금부터는 원하는 정도의 목표를 달성시킬 수 있을 만큼의 충분한 가용 데이터가 있는지 여부를 추정하는 방법을 설명할 것이다. 이 내용은 프로젝트 라이프 사이클의 유동성을 설명하는 한 예다. 데이터 탐색과 클리닝을 하면서 데이터를 보다 잘 이해하게 된다. 데이터의 의미를 보다 잘 이해하게 되면 목표가 요구하는 것을 충분히 만족시킬 수 있는지 알게 될 것이다. 만일 데이터가 불충분하다면 프로젝트 설계와 목표를 다시 설정해야 한다.
(/ p.17)
...

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저자소개 TOP

니나 줌멜(Nina Zumel) [저]

니나 줌멜은 독립적인 비영리 연구소 SRI International에서 과학자로 일했다. 또한, 가격 최적화 회사의 수석 과학자로 일했으며, 계약 연구 회사를 설립하기도 했었다. 현재는 Win-Vector LLC의 수석 컨설턴트로 일하고 있다.

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존 마운트(John Mount) [저]

존 마운트는 생명 공학 분야의 컴퓨터 과학자이자 주식 거래 알고리즘 디자이너로 일했으며, Shopping.com의 연구 팀을 관리했다. 현재는 니나와 함께 Win-Vector LLC의 수석 컨설턴트로 일하고 있다.

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임대경 [역]

SK C&C와 IBM에서 주로 응용 애플리케이션 아키텍트로 경험을 쌓았다. 현재는 쿠팡에서 추천시스템 개발 업무를 담당하고 있다. 커피와 차에 관심이 많고 주말에는 딸과 노느라 바쁘다. 최근에는 딥러닝과 이미지 처리 분야에 관심을 가지고 있다.

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