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- 데이터 과학
- 어떤 기존 시스템 또는 계획 중인 시스템에서 데이터와 데이터의 흐름을 체계적으로 조사하는 것을 안내하는 도서 시리즈입니다.
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대용량 머신 러닝과 스파크
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지은이 - 레자울 카림(Rezaul Karim) 외 1명
옮긴이 - 이지훈
35,000원 | 2018년 07월 16일 펴냄
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아파치 스파크와 스파크 ML 라이브러리를 이용해 대용량 데이터에서 특징을 찾고 머신 러닝 파이프 라인을 구축하며, 이를 새로운 데이터와 문제 유형에 맞게 튜닝하는 방법을 배운다.
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파워 BI와 엑셀 파워 피봇을 사용한 데이터 분석
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지은이 - 알베르토 페라리(Alberto Ferrari) 외 1명
옮긴이 - 이지은
30,000원 | 2018년 06월 29일 펴냄
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파워 BI와 엑셀의 파워 피봇이라는 데이터 분석 도구를 사용해 데이터를 모델링에 관해 설명한다.
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파이썬 자연어 처리의 이론과 실제
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지은이 - 잘라지 트하나키(Jalaj Thanaki)
옮긴이 - 이승준
35,000원 | 2018년 06월 29일 펴냄
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자연어 처리 기초부터 머신 러닝, 딥러닝까지 한 권으로 파이썬 자연어 처리의 전반을 이해한다.
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R 딥러닝 쿡북
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지은이 - PKS 프라카시(PKS Prakash) 외 1명
옮긴이 - 정지완
30,000원 | 2018년 06월 11일 펴냄
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R에서 사용 가능한 딥러닝 패키지 MXNet, 텐서플로, H2O를 소개하고, 이를 사용해 딥러닝 모델을 구현한다.
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메이저리그 야구 통계학
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지은이 - 김재민
30,000원 | 2018년 06월 12일 펴냄
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R을 이용해 메이저리그의 대형 패널 데이터를 모델링하고 직접 테스트한다.
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딥러닝 데이터 전처리 입문
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지은이 - 앨런 비소첵(Allan Visochek)
옮긴이 - 김창엽, 강병호
20,000원 | 2018년 05월 24일 펴냄
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데이터 분석에 입문한다면 데이터 전처리를 위한 데이터 전처리 개념과 사용 도구, 주요 파일 형식, 정규 표현식 등 꼭 알아야 할 내용을 실습을 통해 쉽게 익힐 수 있다.
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엔터프라이즈 데이터 레이크 구축
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지은이 - 톰시 존(Tomcy John) 외 1명
옮긴이 - 양원국 외 2명
40,000원 | 2018년 04월 30일 펴냄
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'데이터 레이크'를 구축할 수 있도록 안내하는 실전서
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데이터 과학 입문자를 위한 R
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지은이 - 재리드 랜더(Jared P. Lander)
옮긴이 - 고석범
40,000원 | 2017년 12월 27일 펴냄
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R의 기초부터 프로그래밍까지 소개하고, 다양한 통계학적 방법과 일상에서 사용할 수 있는 도구들을 소개한다.
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데이터 과학자가 되는 핵심 기술
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지은이 - 시난 오즈데미르(Sinan Ozdemir)
옮긴이 - 유동하
30,000원 | 2017년 12월 11일 펴냄
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이 책은 데이터 과학의 원리를 전달하려는 기본적 취지에 맞게, 통계나 수학적 수식이 형성되는 개념을 설명해 준다.
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Steady Seller
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실전 예측 분석 모델링
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지은이 - 막스 쿤(Max Kuhn) 외 1명
옮긴이 - 권정민
50,000원 | 2017년 12월 20일 펴냄
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데이터 전처리, 데이터 분할 등의 분석에 있어서 필수적으로 필요한 단계부터 모델 튜닝의 기초에 이르기까지, 전반적인 예측 모델 과정을 다룬다.
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수학 없이 배우는 데이터 과학과 알고리즘
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지은이 - 애널린 응(Annalyn Ng) 외 1명
옮긴이 - 최광민
13,800원 | 2017년 11월 20일 펴냄
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데이터 과학을 처음 시작하는 비전공자나 데이터 과학이 무엇인지 궁금한 독자에게 훌륭한 출발점을 제공한다.
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R로 하는 퀀트 트레이딩
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지은이 - 해리 조가코퓰러스(Harry Georgakopoulos)
옮긴이 - 이민재
33,000원 | 2017년 10월 31일 펴냄
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무료로 사용이 가능한 통계 분석용 프로그래밍 언어인 R을 활용해 최근 자산운용에서 널리 쓰이는 퀀트 분석을 수행하는 법을 배운다.
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R을 활용한 머신 러닝 2/e
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지은이 - 브레트 란츠(Brett Lantz)
옮긴이 - 윤성진
36,000원 | 2017년 09월 15일 펴냄
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몇 줄의 R 코드로 머신 러닝이 어떻게 작동되는지 눈으로 직접 확인할 수 있고 최신의 기법까지 내 손으로 직접 짜 볼 수 있는 짜릿한 경험과 자신감을 제공해 주는 것이 이 책의 매력이다.
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Scikit-learn으로 머신 러닝 마스터 2/e
