[북리뷰-IT] 그림으로 배우는 데이터 사이언스 (영진닷컴, 2024)

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와~ 제가 요즘 관심 많은 데이터 사이언스도, 드디어 그림으로 배우는 시리즈로 나왔네요~ ^O^

개인적으로 그림으로 배우는 시리즈는 너무 좋은거 같습니다.

텍스트로 설명하기 어려운 복잡한 개념을 이해하기 쉽게 그림으로 표현하고 있으며,

시각적 요소는 지루하지 않게 관심을 끌고 내용을 더 잘 파악하고 기억에 남도록 해주네요.

그림이 많아서 쓱쓱 읽힙니다. ㅋㅋ

데이터는 21세기의 가장 귀중한 자원이라고 할 수 있습니다.

우리 주변에는 방대한 양의 데이터가 존재하며,

이를 분석하고 활용하는 능력은 개인이나 기업 모두에게 경쟁력을 제공합니다.

하지만 데이터 과학은 복잡하고 전문적인 분야로 여겨져 많은 사람들이 접근하기를 꺼려합니다.

저역시도 관심은 많지만 수학이나 통계학에서 많은 벽을 느끼거든요. ㅜㅜ

하지만!!

이 책은 수많은 그림과 함께 데이터 과학의 기초 지식부터 통계학, AI 등 데이터 과학 응용 분야까지

각 주제를 이해하기 쉽도록 풍부한 그림과 도표를 활용하여 직관적으로 이해할 수 있도록 돕습니다.

이 책은 총 6장으로, 각 장은 주제별로 체계적으로 구성되어 있고,

세부 섹션으로 나뉘어 있어 원하는 내용을 쉽게 찾아볼 수 있습니다.

꼭 사전 같아요~ 데이터과학 용어 그림사전 ㅋ

각 장마다 소개하고 있는 주요 키워드만 적어보겠습니다.

1장 데이터 과학을 지탱하는 기술
- 데이터 / 정보 / 정보사회 / IOT / 센서 / 데이터마이닝 / 데이터과학자 / 데이터 엔지니어 / 데이터 애널리스트 / 비구조화 데이터 / 빅데이터 / 3V / 메시 데이터 / 타이디 데이터 / 마스터 데이터 / 메타 데이터 / 대시보드 / 데이터 파이프라인 / 알고리즘 / 모델링 / R / Python / Julia / 오픈데이터 / API / 캐글 / DT / 챗봇 / 장바구니분석 / 연관성분석 / RFM분석 / 다이내믹 프라이싱 / 핀테크 / PoC / PDCA 사이클 / OODA 루프 / 피드백 사이클 / KPI / KGI / KSF / 유스케이스 / 스테이크 홀더

2장 데이터의 기초
- 명목척도 / 서열척도 / 등간척도 / 비례척도 / 비율척도 / 질적변수 / 양적변수 / 도수분포표 / 계급 / 도수 / 히스토그램 / 그래프 / 레이더차트 / 상자 수염 그림 / 대푯값 / 평균 / 중앙값 / 최빈값 / 분산 / 표준편차/ 변동계수/ 표준화 / 편차값 / 특이값 / 결측값 / 파레토 법칙 / ABC분석 / 롱테일 / 데이터시각화 / 히트맵 / 워드 클라우드 / BI / OLAP / 데이터 웨어하우스 / 데이터 레이크 / 데이터 마트 / ETL / EAI / ESB / ER다이어그램 / DFD / CRUD / 정규화 / 비정규화 / OCR / OMR / 바코드 / QR코드 / NFC

3장 데이터 처리 및 활용
- 시계열데이터 / 트렌드 / 노이즈 / 주기성 / 로그 / 덤프파일 / 이동평균 / 산점도 / 공분산 / 상관계수 / 상관관계 / 인과관계 / 허위상관 / 크로스집계 / 컨조인트분석 / 직교표 / 차원 / 주성분분석 / 유클리드거리 / 맨해튼거리 / 코사인 유사도 / Word2Vec / 전처리 / 데이터 클린징 / 회귀분석 / 최소제곱법 / 다중회귀분석 / 로지스틱회귀분석 / 판별분석 / 마할라노비스 거리 / 페르미 추정 / 난수 / 시드 / 몬테카를로법 / 델파이법 / 지수 평활법 / 다변량 분석 / 수량화

4장 알아두고 싶은 통계학 지식
- 기술통계학 / 추리통계학 / 모집단 / 표본 / 랜덤샘플링 / 통계적확률 / 수학적확률 / 기댓값 / 동시확률 / 배반 / 조건부확률 / 확률의 곱셈정리 / 사전확률 / 사후확률 / 베이즈정리 / 우도 / 확률분포 / 균등분포 / 이항분포 / 정규분포 / 표준정규분포 / 중심극한정리 / 큰수의법칙 / 확률밀도함수 / 누적분포함수 / 불편추정량 / 점추정 / 구간추정 / 신뢰구간 / 표준오차 / 불편분산 / 자유도 / t분포 / 검정 / 귀무가설 / 대립가설 / 기각 / 검정통계량 / 기각역 / 유의수준 / 양측검정 / 단측검정 / p값 / 유의차 / 오류 / 1종오류 / 2종오류 / z검정 / t검정 / x2분포 / x2검정 / F검정

5장 알아두면 좋은 AI 지식
- 인공지능 / 튜링 테스트 / 머신러닝 / 지도학습 / 비지도학습 / 강화학습 / 혼동행렬 / 정확도 / 적합률 / 재현율 / F값 / 교차검증 / 과적합 / 과소적합 / 신경망 / 손실함수 / 오차역전파법 / 경사하강법 / 국소해 / 학습률 / 딥러닝 / CNN / RNN / LSTM / 편향-분산 분해 / 리지회귀 / 클러스터링 / k-평균법 / 계층적 클러스터링 / 워드법 / 최단 거리법 / 최장 거리법 / 결정 트리 / 불순도 / 정보이득 / 랜덤 포레스트 / 앙상블 / 배깅 / 부스팅 / 지지도 / 신뢰도 / 향상도 / 서포트 벡터 머신 / 초평면 / 하드 마진 / 소프트 마진 / AutoML / 설명가능 AI / 오퍼레이션즈 리서치 / 수학적 최적화 / 수리 계획법 / 확률적 계획법

6장 보안과 개인정보 보호의 문제점
- 정보윤리 / 데이터 윤리 / 통계 부정 / 기술자 윤리 / 데이터 편향 / 알고리즘 편향 / 개인정보보호법 / GDPR / CCPA / 가명화 / 익명화 / k-익명화 / 데이터 주도 사회 / 초스마트 사회 / 정보은행 / 정보보안 정책 / 개인정보보호 정책 / 옵트인 / 옵트아웃 / 지적재산권 / 저작권 / 스크래핑 / 크롤링 / 접근제어 / 백업 / 감사 / DLP / 멱등성

쉽고 이해하기 쉬운 설명
- 시중에 출간된 다른 데이터 과학 관련 서적들과 달리, 전문 용어를 최소화하고 그림과 도표를 활용하여 비전문가도 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다.
다양한 주제 다루기
- 데이터 과학의 기본 개념부터 최신 기술까지 폭넓게 다루고 있습니다.
시각 자료 활용
- 풍부한 그림과 도표를 통해 직관적인 이해를 돕습니다.
용어설명 INDEX
- 책의 맨 마지막에 용어 INDEX와 추가적인 용어설명을 보충하고 있습니다.

데이터 과학에 대해 배우고 싶은 모든 사람에게 이 책을 추천합니다.

이 책은 데이터 과학의 기초부터 최신 기술까지 다양한 주제를 다루고 있어,

데이터 과학에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다.

그림과 비유를 사용하여 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 하고 있어 접근성이 너무 좋아요~

특히 저는 이해가 잘 안되는 개념만 찾아 읽어보니 너무 좋네요~ ^^

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