머신러닝 실무를 지원하는 100가지 무기!

이것이 바로 현장에 적용 가능한 데이터 활용술!

데이터 활용 프로젝트 성공의 핵심은 '구조화를 염두에 둔 지속성 있는 소규모 시스템'!

 

 

요즘은 웹에서 수많은 정보를 손쉽게 얻고 새로운 프로그래밍 언어를 간단히 학습할 수 있는 시대가 되었습니다. 기술 장벽은 크게 낮아졌고, 누구나 강한 의지와 PC 한 대만 가지고 있으면 엔지니어가 될 수 있는 시대가 도래한 것입니다.

우리가 사는 세상은 그야말로 데이터로 가득한 세상입니다. 주위를 보면 데이터가 아닌 것이 없을 만큼, 우리 주위에는 수많은 데이터가 넘쳐납니다. 최근에는 이 데이터를 어떻게 활용하느냐가 개인 및 비즈니스의 성과를 판가름하는 요인이 되었습니다.

그런데 여러분이 분석한 결과나 기술은 회사 안에서 충분히 받아들여지고 있나요? 그렇지 않다면 소규모라도 지속해서 데이터 분석이나 머신러닝을 실행하도록 '구조화'해야 합니다. 

 

주요 사용 라이브러리

 

실무 현장에서의 기술 활용이나 대처 방법과 같은 노하우는 입문서로 공부하는 것만으로는 결코 익힐 수 없습니다. 이 책은 실무 현장을 가정한 100개의 테크닉을 익힘으로써, 현장의 시각으로 바라보고 현장에 적합한 형태로 기술을 응용할 수 있도록 구성했습니다.

이 책은 큰 호평을 받았던 《파이썬 데이터 분석 실무 테크닉 100》의 후속작으로, 실제 실무 현장을 가정한 100개의 문제를 풀면서파이썬과 머신러닝을 현장의 관점에서 익히도록 구성한 활용서입니다. 이 책과 함께 데이터 활용 프로젝트를 시작하고, 회사 안에서 확실하게 정착시키기 위한 첫걸음을 내딛으시기 바랍니다!

이 책의 효과적인 활용법
이 책은 파이썬 입문서가 아닙니다. 독자 여러분이 데이터 분석이나 머신러닝 프로젝트의 담당자로 현장에서 즉시 활용할 수 있는 내용을 담기 위해 쓴 첵입니다. 10개 장의 내용 모두를 여러분이 실제 마주한 상황으로 생각하고 파고들면 최고의 효과를 얻을 수 있습니다.
이 책은 크게 데이터 분석 시스템과 머신러닝 시스템의 두 부분으로 구성되었습니다.

1부 - 데이터를 분석하고 그 결과를 대책으로 연결하기 위한 구조를 구현합니다. 데이터 가공을 시작으로, 우선 탐색적으로 데이터를 시각화합니다. 그리고 데이터 시각화를 위한 대시보드를 만들고, 다양한 각도에서 분석할 수 있는 구조를 추가합니다. 이 과정에서 얻은 지식은 대책으로 연결할 수 있도록 엑셀 형식의 보고서로 표현해 봅니다. 마지막으로 데이터를 지속해서 업데이트할 수 있도록 폴더 구조 등을 정리해 소규모 구조를 완성합니다.

 

1부 구성도

2부 - 머신러닝 모델을 구현하고 그 모델을 대책으로 연결하기 위한 구조를 구현합니다. 머신러닝을 위한 데이터 가공을 시작으로, 머신러닝 모델을 구현하고 평가합니다. 그런 후에 머신러닝의 예측 결과를 대책으로 연결하기 위해 보고서를 만들어 지속해서 데이터가 변경되는 것을 가정한 머신러닝 시스템을 구현합니다.

 

2부 구성도

이 책의 대상 독자
ㆍ처음으로 데이터 활용 프로젝트를 꾸려서 사내에 확실하게 정착시키고자 하는 분
ㆍ기존의 프로젝트를 진행하는 데 어려움을 느끼는 분

 

■ 미리 보기(앞표지, 차례, 옮긴이 머리말, 들어가며, 이 책의 효과적인 활용법, 베타리더 후기, 1장 '분석 준비를 위한 테크닉 10' 일부, 2장 '데이터를 시각화하고 분석하기 위한 테크닉 10' 일부, 6장 '머신러닝용 데이터를 가공하기 위한 테크닉 10' 일부, 7장 '머신러닝 모델을 구현하기 위한 테크닉 10' 일부, 마치며)

sample_파이썬머신러닝실무테크닉100.pdf

1.85MB

 

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