기초부터 다지는 통계학 교과서 with 파이썬

책 · 천인국 · 예스24

이 책은 파이썬 언어를 빠르게 익히고자 하는 독자들을 위한 책이다. 또한 파이썬을 이용하여 데이터 분석과 기계학습, 딥러닝까지 폭넓게 알아보고자 하는 독자들을 위하여 집필되었다. 파이썬은 간결한 코드로도 엄청나게 많은 일을 할 수 있으며, 이것이 지금의 영예를 누릴 수 있게 된 가장 중요한 이유이다. 특히 최근의 컴퓨터 과학 분야에서 가장 중요한 영역이라 할 데이터 과학에 최적인 언어이면서, 기계학습과 인공지능 분야의 소프트웨어 개발을 가장 효율적으로 해낼 수 있는 언어이다. 저자들은 독자들에게 파이썬의 문법을 설명하는 일 이상을 하고 싶었다. 그러한 이유로 파이썬의 강력한 능력을 드러내어, 더 깊고 풍부한 프로그래밍의 세계로 독자를 안내하기 위해 이 책을 기획하였다. 독자들에게 파이썬 언어의 핵심을 전달하는 일과 함께 수치 데이터, 텍스트와 이미지 데이터를 전문가처럼 다룰 수 있도록 돕는 것이 이 책의 목적이다. 또한 파이썬의 큰 특징인 객체지향 프로그래밍 기법을 이해할 수 있도록...

프로그래밍 언어 딥러닝 · 머신러닝

책 · 노경섭 · 예스24

결과를 맞추는 통계에서, 데이터가 이끄는 연구로 논문 통계분석의 목적은 데이터 속에서 의미 있는 현상과 패턴을 발견하고, 이를 논리적으로 설명하는 데 있다. 이 책은 데이터를 먼저 탐색하고, 그 안에서 드러난 결과를 바탕으로 연구를 구성하는 귀납적 연구 접근을 정공법으로 제시한다. 또 파이썬과 머신러닝 기반 분석을 통해 기존 통계분석의 한계를 보완하고, 보다 신뢰할 수 있는 논문 작성의 새로운 방향을 제시한다. 파이썬 프로그램을 전혀 몰라도 실습을 차근차근 따라가다 보면 논문과 실무에 바로 적용 가능한 수준까지 자연스럽게 도달할 수 있다. 실제 논문 예시와 인공지능 알고리즘을 활용한 분석 과정을 통해 데이터가 이끄는 연구 결과를 자신의 논문으로 완성할 수 있도록 돕고, 연구자 개인의 지속 가능한 분석 환경을 구축하도록 설계했다. 이 책을 덮을 때쯤, 당신은 더 이상 통계를 두려워하는 연구자가 아니라 데이터 속에서 새로운 진실을 발견하는 능동적인 분석가이자 연구자로 서 있을 것이다. ...

딥러닝 · 머신러닝 로드맵 3개에 담김

책 · 피터 브루스, 앤드루 브루스, 피터 게데크 · 예스24

파이썬과 R로 필요한 만큼만 배우는 실용주의 통계학 통계 기법은 데이터 과학의 핵심이지만, 데이터 과학자가 고전 통계를 낱낱이 알아야 하는 것은 아니다. 이 책은 데이터 과학의 관점에서 통계 핵심 개념과 기법을 필요한 것만 골라 소개한다. 50가지 개념을 차근차근 정리하고 코드를 실행해보면, 필수 통계 지식을 빠르게 흡수할 수 있다. 2판에는 기존 R 코드와 호응하는 파이썬 코드를 새롭게 추가했다. 『데이터 과학을 위한 통계』로 필요한 이론을 적재적소에 잘 활용하는 실력 있는 데이터 과학자로 거듭나길 바란다.

인공지능 기타

책 · 바바 신야 · 예스24

파이썬 코드로 풀어보는 친절한 통계학 입문서 콘텐츠 추천, 데이터 분석 등 현대 사회의 중요한 의사결정은 통계를 기반으로 이루어진다. 하지만 통계학의 수식과 이론만으로는 그 개념이 잘 와닿지 않을 때가 많다. 이 책은 그러한 어려움을 덜어주고자 이론과 더불어 파이썬 코드와 실습을 통해 직관적으로 이해할 수 있는 길을 안내한다. 넘파이와 팬더스 라이브러리로 데이터를 분석하고, 맷플롯립과 시본을 이용해 데이터를 시각화한다. 기술통계, 확률과 분포, 통계적 추정, 가설검정 등 통계의 기본을 다지고 나아가 머신러닝과의 접점까지 살펴본다. 이론에만 머무르지 않고 실제 데이터를 분석하며 통계 이론을 익히는 방식은 통계를 학습하는 데 큰 도움이 될 것이다. 통계가 어렵게만 느껴졌다면 이 책으로 시작해보자.

프로그래밍 언어 인공지능 기타

책 · 서울대학교 자연과학대학 통계학과 · 예스24

빅데이터와 인공지능 시대, 통계학의 정석 데이터(자료)가 산업과 연구의 중심이 된 지금, 통계학은 이를 효과적으로 분석하고 활용하는 데 필수적인 학문이다. 『일반통계학(3판)』은 통계의 기본 개념을 체계적으로 정리하고 R과 파이썬 실습을 통해 데이터 분석 역량을 기를 수 있도록 구성된 입문서이다. 25년만에 이뤄진 이번 3판 개정에서는 SAS 대신 R과 파이썬을 활용한 실습을 추가하여 독자들이 이론을 프로그래밍으로 구현할 수 있도록 했으며, 실생활 데이터를 반영한 예제를 보강했다. 통계학을 처음 접하는 비전공자부터 데이터 분석을 배우려는 입문자까지 누구나 체계적으로 학습할 수 있도록 구성된 이 책은 강의 교재는 물론 독학용으로도 적합하다. 데이터를 올바르게 이해하고 분석하는 법을 배우며 통계적 사고력을 키워보자.

인공지능 기타

책 · 이용희, 오환, 윤영빈 · 예스24

파이썬 데이터 분석 다음 단계를 고민하는 분께 추천합니다. 데이터를 활용해 '예측하고 판단하는 모델'을 직접 만들어보는 머신러닝 입문서! 여러분, 머신러닝의 세계로 한 걸음씩 내딛으신 것을 진심으로 환영합니다. 오늘날 머신러닝은 미래를 예측하고 반복되는 판단을 자동화하며 우리 삶 곳곳에 스며들어 있습니다. 이 책은 파이썬 문법을 익히고 데이터를 다뤄본 경험이 있는 분들이 그 데이터를 활용해 직접 모델을 만들어볼 수 있도록 고민하며 만들었습니다. 머신러닝은 강력한 사고의 도구와 같습니다. 처음 접하는 통계 개념이나 알고리즘이 다소 어렵고 막막하게 느껴질 수 있지만, 기초부터 차근차근 짚어가며 누구나 따라올 수 있도록 구성했습니다. 이론에만 머무르지 않고 현실의 복잡한 문제를 데이터로 재해석하여 의미 있는 규칙을 찾아내도록 함께 헤쳐나갈 것입니다. 이 책에서는 기초 통계부터 필수 알고리즘, 그리고 이론을 내 것으로 만드는 풍부한 실습을 다룹니다.

딥러닝 · 머신러닝