데이터 과학자로 시작하기 위한 이론과 실무 설명서!

이 책은 데이터 과학이 무엇인지 알려줍니다. 잠깐 생겼다가 사라지는 기술이 아닌 데이터 과학의 기본 구성 요소를 제공합니다. 데이터 과학의 한 부분만을 다루는 것이 아닌 데이터를 어떻게 해석하고 전체 주기를 따르면서 데이터 분석의 처음과 끝을 다룰 수 있게 도와주고 있습니다.

이 책은 6개의 부와 21개의 장으로 이루어져 있습니다.
1부 (1-5장)
1부는 데이터 과학 주기 전반을 기초적인 수준으로 훑어보면서 데이터 과학 주기에 대해서 설명
하고, 이 책 전반에서 사용하는 개념을 소개합니다. 이 부는 버스 도착 시간에 대한 짧은 예제로
마무리합니다.
2부 (6-7장)
2부에서는 데이터프레임과 데이터 간의 관계, 판다스(pandas)와 SQL을 사용해서 데이터를 다
루는 코드를 어떻게 작성하는지를 다룹니다.
3부 (8-12장)
3부는 데이터를 획득하고, 데이터의 특징을 탐색하고, 문제점을 찾아내는 것을 다룹니다. 이런
개념을 이해하고 나면, 데이터 파일을 가지고 데이터셋의 흥미로운 점을 발견하고 다른 사람들
에게 제시할 수 있을 것입니다. 이 부는 대기질에 대한 예제로 마무리합니다.
4부 (13-14장)
4부에서는 널리 사용되는 대안 데이터인 텍스트, 바이너리, 인터넷에서 가져오는 데이터에 대
해 살펴봅니다.
5부 (15-18장)
5부에서는 데이터를 사용해서 상황을 이해하는 법을 살펴봅니다. 여기서는 모델 적합, 피처 엔
지니어링, 모델 선택뿐만 아니라 가설 검정과 신뢰 구간 같은 추론 관련 주제도 다룹니다. 이
부의 말미에는 케냐의 수의사들이 당나귀 체중을 예측하는 것에 대한 예제를 다룹니다.
6부 (19-21장)
6부에서는 회귀 분석과 최적화를 사용한 지도 학습을 학습하며 이 책을 마무리합니다. 이 부의
끝에서는 뉴스 기사가 진짜인지 가짜인지 예측하는 예제를 다룹니다.

이 책의 부록에는 이 책에서 소개한 많은 주제에 대해서 더 학습하고자 할 때 필요한 자료와 이 책에서 사용한 데이터셋 목록을 추가했습니다.

【 대상 독자층 】
- 데이터 과학을 처음 배우는 대학생, 직장인
- 통계적 사고와 데이터 분석 실습을 배우고 싶은 사람
- 데이터 과학자의 분석 처리 방법을 단계별로 배워 보고 싶은 사람