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김도형의 데이터 사이언스 스쿨(수학 편)

파이썬 라이브러리로 배우는 데이터 과학 필수 수학

김도형 지음| 한빛미디어 |2019년 12월 02일 (종이책 2019년 11월 20일 출간)

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    상품 정보
    출간일 2019년 12월 02일 (종이책 2019년 11월 20일 출간)
    포맷용량 PDF(19.99MB, ISBN : 9791162248263)
    쪽수 881쪽(PDF기준)|

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책소개

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“소문난 명강사 ‘김도형’이 데이터 사이언스
입문자에게 보내는 선물 같은 수학 책

선형대수, 미적분, 최적화, 확률론, 검정과 베이즈 추정까지 머신러닝과 딥러닝에 필요한 모든 수학을 한권에!”

이 책은 대학에서 수학을 전공하지 않은 인공지능 개발 입문자와 현업 전문가에게 핵심 수학을 알려줍니다. 수식에 많이 사용되는 그리스 알파벳과 고등학교 과정의 수학 기호부터 설명해 누구나 차근차근 수학을 익힐 수 있습니다. 기초부터 출발하지만 데이터 분석과 머신러닝에 필요한 모든 필수 수학을 다루며, 모든 수식은 파이썬 패키지를 활용해 코드로 보여줍니다. 스타트업 파일을 적용한 파이썬 주피터 노트북 실습 환경도 제공합니다.

(알림 : 독자 여러분이 파이썬 언어에 대한 기초적인 지식이 있다고 가정합니다)

목차

0장 파이썬 설치와 사용법
__0.1 커맨드 라인 인터페이스
__0.2 파이썬 설치하기
__0.3 파이썬 처음 사용하기
__0.4 파이썬 패키지 설치하기
__0.5 데이터 분석용 파이썬 패키지 소개
__0.6 아이파이썬 및 주피터 설정
__0.7 구글 코랩 사용법
__0.8 마치며

1장 수학 기호
__1.1 그리스 문자
__1.2 수열과 집합의 합과 곱
__1.3 마치며

2장 넘파이(Numpy)로 공부하는 선형대수
__2.1 데이터와 행렬
__2.2 벡터와 행렬의 연산
__2...

저자소개

저자 : 김도형

저자 : 김도형
KAIST에서 자동 제어와 신호 처리를 공부하여 박사 학위를 받았으나 금융 분야로 진로를 바꾸어 미래에셋대우에서 퀀트로 재직했습니다. 현재는 개인 퇴직연금운용을 위한 핀테크 기술 회사 베라노스 CTO이며 패스트캠퍼스 ‘데이터 사이언스 스쿨’에서 데이터 분석 관련 수학과 머신러닝을 가르칩니다. 2016년부터 ‘데이터 사이언스 스쿨’이라는 웹사이트를 운영하며 데이터 분석에 필요한 프로그래밍, 수학, 머신러닝, 딥러닝 관련 글을 올리고 있습니다.

책속으로

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출판사서평

는 방법을 알아봅니다.
_ 사이파이 패키지를 사용하여 실제로 최적화 문제를 푸는 법을 익힙니다.
_ 등식 제한조건이나 부등식 제한조건이 있는 최적화 문제를 푸는 라그랑주 승수법을 공부합니다.
_ 머신러닝 이외에도 여러 분야에 널리 쓰이는 LP 문제와 QP 문제를 소개합니다.

[6장 피지엠파이(pgmpy)로 공부하는 확률론]
_ 확률의 수학적 정의와 빈도주의 및 베이지안 관점에서 확률이 가지는 의미를 공부합니다.
_ 확률분포함수가 어떤 과정을 통해 정의되었는지를 소개합니다.
_ 머신러닝에서 사용하는 중요 개념인 조건부 확률과 베이즈 정리를 배웁니다.
_ 피지엠파이 패키지를 사용하여 확률분포를 구현하고 베이즈 추정을 실행하는 법을 익힙니다.

[7장 확률변수와 상관관계]
_ 확률변수를 사용한 데이터 모형의 개념을 배웁니다.
_ 표본 데이터의 기댓값, 분산의 의미와 분산의 기댓값이 가지는 특성을 공부합니다.
_ 베르누이분포, 이항분포, 카테고리분포, 다항분포 등의 이산 분포와 가우시안 정규분포, 스튜던트 t분포, 카이제곱분포, F분포 등의 연속 분포의 정의와 특성, 그리고 이 분포들이 어떻게 데이터 분석에 쓰이는지 알아봅니다.
_ 확률모수 모형에 사용되는 베타분포, 디리클레분포, 감마분포를 소개합니다.

[8장 사이파이로 공부하는 확률분포]
_ 여러 확률변수가 가지는 상관관계를 어떻게 정의하는지 소개합니다.
_ 가장 널리 쓰이는 상관관계 모형인 다변수 정규분포 모형에 대해 알아봅니다.
_ 조건부 기댓값의 개념을 소개하고 머신러닝의 가장 큰 응용 분야인 예측에 어떻게 사용되는지 공부합니다.

[9장 추정과 검정]
_ 데이터가 주어졌을 때 데이터에 기반해 판단하는 방법을 공부합니다.
_ 가장 기본적인 데이터 기반 의사결정인 검정의 개념과 사이파이를 사용한 검정 방법을 익힙니다.
_ 가능도의 개념과 최대 가능도 추정법을 사용하여 확률분포의 모수를 추정하는 방법을 알아봅니다.
_ 모수 추정의 불확실성에 대해 공부하고 베이즈 정리에 기반한 베이지안 모수 추정법을 소개합니다.

[10장 엔트로피]
_ 엔트로피의 개념을 소개하고 엔트로피가 확률변수가 가진 정보량과 어떤 관계가 있는지 알아봅니다.
_ 크로스 엔트로피와 쿨백 라이블러 발산을 사용하여 확률분포의 유사성을 비교하는 방법을 공부합니다.

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