제이펍의 도서 | Posted by 제이펍 2017.12.14 14:27

R로 배우는 실무 데이터 과학


데이터 탐색에서 모델링, 결과 전달에 이르기까지

데이터 과학의 모든 프로세스를 담았다!


출판사 제이펍

원출판사 MANNING

원서명 Practical Data Science with R(원서 ISBN: 9781617291562) 

저자명 니나 줌멜, 존 마운트

역자명 임대경

출판일 2017년 12월 15일

페이지 464쪽

판  형 46배판변형(188*245*22)

제  본 무선(soft cover)

정  가 30,000원

ISBN 979-11-88621-00-2  (93000)

키워드 데이터 과학/ 데이터 사이언스 / 데이터 과학자 / R 언어 / 데이터 분석 / 통계 분석 / 데이터 마이닝 / 데이터베이스

분야 컴퓨터공학 / 데이터 과학


관련 사이트

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■ 2017/12/07 - [출간전 책소식] - 데이터 과학의 전체 프로세스를 경험하다!


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■ (없음)


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■ 본문의 그림과 표


샘플 PDF(차례, 옮긴이 머리말, 머리말, 추천사, 이 책에 대하여, 베타리더 후기, 1장 '데이터 과학 프로세스', 5장 '모델 선택과 평가')

R로배우는실무데이터과학_sample.pdf


정오표 페이지

http://jpub.tistory.com/757?category=209690

 

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도서 소개

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

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


지은이 소개

니나 줌멜(Nina Zumel)

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. 


존 마운트(John Mount)

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.


옮긴이 소개

임대경 

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.


차례

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

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