자료유형  

 단행본

ISBN  

9791158392178

언어부호  

본문언어 - kor, 원저작언어 - jpn

DDC  

005.133-23

청구기호  

005.133 시35ㅍ

저자명  

시모야마 테루마사

서명/저자  

파이썬 데이터 분석 실무 테크닉 100 / 시모야마 테루마사 ; 마쯔다 유마 ; 미키 타카유키 [공]지음 ; 손민규 옮김

원서명  

[표제관련정보] 100가지 예제로 배우는 데이터 가공, 머신러닝, 이미지/자연어 처리의 기술

발행사항  

서울 : 위키북스, 2020

형태사항  

292 p : 천연색삽화 ; 24 cm

총서명  

위키북스 데이터 사이언스 시리즈 ; 59

기타저자  

마쯔다 유마

기타저자  

미키 타카유키

기타저자  

손민규

기타저자  

下山輝昌

기타저자  

松田雄馬

기타저자  

三木孝行

기타저자  

하산휘창

기타저자  

송전웅마

기타저자  

삼목효행

가격  

\26000

Control Number  

gtec:404053

책소개  

《파이썬 데이터 분석 실무 테크닉 100》은 실제 비즈니스 현장에서 마주칠 수 있는 100개의 예제를 풀면서 현장 분위기를 몸에 익히고 현장에 맞게 기술을 응용하는 힘을 기를 수 있게 설계한 문제집입니다.

이 책에 실린 100개의 테크닉을 익힌다고 해서 바로 현장에 적용할 수 있는 것은 아니지만, 현장 감각을 몸에 익힘으로써 비즈니스 현장에 자연스럽게 투입되기 위한 힘을 기를 수 있습니다. 인터넷이나 입문서로 데이터 분석과 머신러닝을 배우고 나서 ‘붓꽃 분류보다 도움이 되는 데이터 분석을 하고 싶다’, ‘비즈니스 현장에서 이런 기술이 어떻게 응용되는지 알고 싶다’라고 생각하는 사람에게는 이 책이 분명 도움이 될 것입니다.

이 책은 4부로 기초부터 실전까지 폭넓게 구성되어 있습니다.

◎ 1부(기초 편)에서는 비즈니스 현장의 데이터를 분석하기 위해 필요한 데이터 가공 방법을 배웁니다. 비교적 ‘깨끗한’ 인터넷 상품 주문 데이터와 읽어 들이기조차 어려운 ‘지저분한’ 데이터가 많은 대리점 데이터를 예제로 데이터 가공을 실습합니다.

◎ 2부(실전 편1)에서는 머신러닝 기술을 활용해서 고객 분석을 위해 필요한 노하우를 배우고 실제 데이터를 사용해 문제를 발견하고 해결합니다.

◎ 3부(실전 편2)에서는 최적화 기술을 적용하는 노하우를 배우고 경영 상황 개선을 실습해 봅니다.

◎ 4부(발전 편)에서는 AI라고 부르는 이미지 인식 기술과 자연어 처리 기술을 사용해 데이터화되지 않은 정보를 이용해 고객의 잠재적인 수요 파악과 같이 비즈니스 현장에서 활용할 수 있는 노하우를 배우고 실습합니다.