자료분석/빅데이터 | 국내도서 - 교보문고

노션은 메모, 프로젝트 관리, 자료 수집 등 다양한 용도로 활용할 수 있는 최고의 생산성 도구입니다. 하지만 노션을 처음 접하는 사용자는 아무것도 적히지 않은 노션 페이지에 막막함을 느끼고, 노션을 좀 써 본 사용자라도 다른 사람의 템플릿을 복사해 활용하는 경우가 많습니다. 그러나 진짜 노션을 잘 다루는 사용자는 아무것도 적히지 않은 노션의 페이지에 자신의 색을 입히고, 템플릿을 구축합니다. 자신의 목적에 맞게 템플릿을 구축하면 업무 처리의 효율성을 높일 수 있기 때문입니다. 「처음이지만 프로처럼 쓰는 Notion: 기초, 데이터베이스, 자동화 템플릿 완벽 활용법」은 노션 핵심 기능을 쉽게 설명하는 노션 앰버서더 노션너굴님의 노하우를 모두 녹여냈습니다. 노션을 사용하는 모든 순간 적재적소로 사용할 수 있는 요긴한 Tip들을 풍부하게 실었습니다. 학습한 내용을 바로 바로 실습할 수 있는 실습 자료 템플릿들을 공유합니다. 노션 대시보드 정리와 설계 부문에 대한 감각을 깨워줄 수 있는 UX 꿀팁으로 활용도를 높였습니다. 최신 업그레이드된 수식부터 노션 AI 활용법까지 최신 기능을 탑재했습니다.

● QR을 통해 “최신 기출문제 및 해설 강의 제공” ● 빅데이터 분석기사 「작업형 기초 강의 제공」 ● QR를 통해 “무료 적중 작업형 문제 및 해설 강의 제공” 한국데이터베이스진흥원에서 실시하고 있는 “빅데이터 분석기사 자격증”을 준비하는 수험생들을 위한 책이다. 비전공자들도 이해할 수 있도록 QR를 통해 다양한 무료 콘텐츠를 제공하고 있다. 매년 실시하는 빅데이터 분석기사의 기출문제를 통해 출제경향 및 유형을 파악할 수 있도록 해설 강의를 무료로 제공하고 있다. R통계 패키지를 이해하기 위한 R 기초 무료 영상 강의도 제공하고 있으며 빅데이터 분석기사 합격에 필요한 작업형 기초 과정 역시 QR를 통해 회원가입 후 무료로 수강할 수 있다.

재현 가능하고, 견고하며, 확장 가능한 코드를 작성하는 능력은 데이터 과학 프로젝트의 성공에 핵심적인 요소이며, 프로덕션 코드를 다루는 작업에 절대적으로 필수적이다. 이 책은 데이터 과학과 소프트웨어 엔지니어링 사이의 간극을 메우고, 소프트웨어 엔지니어링의 모범 사례를 데이터 과학에 적용하는 방법을 명확하게 설명한다. 넘파이, 팬더스 등을 이용한 파이썬 예제를 통해 더 나은 데이터 과학 코드를 작성하는 방법을 배울 수 있다.

빅데이터분석기사 필기 최단기 합격을 위한 저자만의 노하우 총집합 빅데이터분석기사 필기 자격시험을 준비하는 전공자·비전공자를 포함한 모든 수험생에게 가장 빠른 합격을 선사할 ‘토마토패스 빅데이터분석기사 필기 단기완성’ 도서가 출간되었다. 본서는 저자가 다수의 대학교, 기업체, 학원, 직업훈련기관 등에서 빅데이터 관련 강의를 하며 취득한 빅데이터 학습에 필요한 모든 노하우를 총망라하여, 복잡하고 어려운 이론 특히 데이터 분석 부분을 쉽게 풀어 쓰고 다양한 문제들을 수록하여 수험생들의 합격에 일조하고자 하였다. 반드시 알아야 할 내용을 압축·정리한 ‘핵심 이론’ 본서의 이론 파트는 데이터의 기본 이론을 자연스럽게 이해하면서도 시험에 나올 핵심 내용만을 담아 효율적으로 학습이 가능하도록 구성되었다. 시험 과목을 모두 담은 이론에서는 저자의 노하우가 반영된 ‘학습 목표’, ‘중요 부분 강조’, ‘참고 박스’, ‘예시 박스’ 등 꼼꼼한 개념 학습이 가능하도록 구성하였다. 데이터 관련 전공자뿐만 아니라 비전공자까지 빅데이터분석기사 필기 자격시험을 쉽게 합격할 수 있도록 한다. 과목별 예상문제+2024~2021년(8~3회) 총 6회분 기출복원문제 전격 수록 이론 학습 이후 완벽한 개념 정립을 돕기 위해 최신 출제 유형을 반영한 예상문제를 수록하였다. 연습문제 각 문항마다 꼼꼼하고 상세한 해설을 수록하여 정답과 오답에 대한 이해도를 높였다. 또한 기출복원문제 6회분을 수록하여 최근 시험 동향을 파악하고 실전 감각을 키울 수 있도록 하였다. ‘예상문제+기출복원문제’의 과정으로 풍부한 문제 풀이를 통해 시험 직전까지 철저한 실전 대비가 가능할 것이다.

파이썬으로 배우는 실전 데이터 분석 이 책은 파이썬을 활용하여 데이터 분석을 배우려는 독자를 대상으로 하며, 다양한 실습을 통해 데이터를 다루는 기술을 다룹니다. 먼저 데이터 분석의 기초를 다지고, 판다스를 활용하여 데이터를 탐색하고 처리하는 방법을 소개합니다. 이어서 데이터 시각화, 머신러닝 기법 등과 같이 실무에서 활용할 수 있는 데이터 분석 기술까지 다룹니다. 마지막으로 지금까지 배운 내용을 종합적으로 실습할 수 있도록 서울시 상가 데이터를 활용한 프로젝트를 제공합니다. ※ 본 도서는 대학 강의용 교재로 개발되었으므로 연습문제 해답은 제공하지 않습니다.

무료 이론정복강의 포함 합격필수어플 데이터에듀PT 2025 ADsP 이용권 2025 ADsP 데이터 분석 준전문가는 ADsP 합격 바이블 〈민트책〉의 '11번째 시리즈'입니다. 1. ADsP 교재 No1, 10년 연속 ADsP 베스트셀러 수험서 [2025 ADsP 데이터분석 준전문가]는 모든 회차 기출을 보유한 데이터에듀의 다년 간의 노하우를 바탕으로 최신 출제 경향을 완벽하게 반영하였으며, 한국데이터베이스진흥원에서 출간한 『데이터 분석 (준)전문가 가이드』를 중심으로 중요한 내용들을 요약하고 필요한 부분을 추가해서 구성했습니다. 2. 48시간 유료 강의 완벽 요약 '이론정복강의' 16시간 무료 제공 본서는 수험생 유형별로 학습 로드맵과 학습 목표를 제시하여 시험 공부를 위한 방향을 설명하고 절마다 QR 코드를 통해 해당 절의 개념 중 중요한 부분의 강의를 데이터에듀PT에서 강의수강권을 통해 편리하게 이용 가능합니다. 방대한 양이 수록된 3과목 4~5장의 경우에는 세부 절마다 제공합니다. 3. 자투리 시간 활용 가능 합격 필수 앱 '데이터에듀PT' 제공 수험생의 편리한 학습을 위해 모바일에서 교재 내 문제를 풀어볼 수 있는 맞춤형 학습 솔루션 데이터에듀PT 내 ADsP 데이터분석 준전문가 2025 PT' 콘텐츠를 제공합니다. 해당 콘텐츠는 데이터에듀의 생성형 AI '비기봇'을 통해 상세한 해설을 제공하여 한정된 지면으로 부족했던 해설에 대한 수험생의 니즈를 반영하였습니다. 4. 10회분 최신 기출 포함 1,311 문제로 풍부한 구성 실제 시험 문제의 출제 경향을 제시하기 위해 본서에 4회분의 기출 복원 문제와 3회분의 모의고사를 수록하였으며 데이터에듀PT 앱을 통해 10회분의 최신 기출을 풀 수 있도록 지원합니다. 그 외에도 공부 후 개념을 정리할 수 있는 ‘핵심개념체크문제’와 ‘예상문제’도 함께 수록되어 있습니다. 5. 완벽한 시험 마무리를 위한 ‘D-7 합격마법노트‘ 부록 제공 ADsP의 주요 출제 개념을 완벽 요약한 ‘비기의핵심요약노트’와 40~43회 기출 답변을 모아보는 ‘비기의답변암기노트’가 담긴 ‘ADsP D-7 핵심마법노트’를 소책자의 형태로 제공합니다. 6. 모바일에서도 자유로운 R 실습을 위한 ‘코드러닝’ 수험생의 편리한 코딩 실습을 위해 불필요한 설치 없이 웹에서 자유롭게 코딩이 가능한 온라인 코딩 솔루션 코드러닝의 ADsP 전용 콘텐츠 'R프로그래밍'을 제공합니다.

이 책은 현대적인 검색엔진인 일래스틱서치의 기능과 활용법을 폭넓게 다룬 실용적인 안내서다. 기초적인 검색 개념부터 고급 쿼리 작성, 시스템 관리까지 일래스틱서치의 핵심 기능과 아키텍처를 체계적으로 탐구하며, 초보자와 고급 사용자 모두에게 유용한 지식을 제공한다. 초반에는 검색의 기본 개념과 일래스틱서치의 독창적인 기능을 소개하며, 도큐먼트 API 실습을 통해 검색 조건 및 고급 쿼리 작성을 학습할 수 있도록 안내한다. 이어서 데이터 매핑, 텍스트 분석, 풀텍스트 검색, 복합 쿼리 작성, 집계 처리 등 검색 기술 전반을 심층적으로 다룬다. 후반부에서는 프로덕션 환경에서의 일래스틱서치 운영과 성능 최적화에 중점을 두고, 클러스터 관리, 샤드 구성, 스냅숏 생성 및 복구, 성능 병목 현상 해결 등 실무적 관리 기법을 상세히 설명한다. 또한 부록에서는 설치 가이드, 데이터 전처리용 인제스트 파이프라인 구성, 다양한 프로그래밍 언어와의 연동 방법을 제공한다. 검색 기술을 배우고 활용하고자 하는 모든 독자에게 강력한 도구와 실무적 인사이트를 제공할 것이다.

데이터 마이닝은 원래의 자료(raw fact) 그 자체만으로는 제공되지 않는 정보를 추출하기 위해 자료를 분석하는 과정, 사용된 알고리즘, 이를 지원하는 일련의 도구들을 말한다. 자료가 모여 데이터가 되고 데이터에 포함된 의미들을 찾아낸 후 이를 정보로 활용하게 된다. 정보를 찾기 위한 방법으로 통계학이 많이 활용되었으며, 20세기 후반에는 핵심적인 학문 분야로 진화해 왔다. 1990년대 이후에는 엄청난 양의 데이터 소스가 폭발적으로 증가하면서 빅데이터 분석의 중요성이 더욱 커졌다. 빅데이터 분석에서는 다양한 데이터 형태의 데이터를 어떻게 통합적으로 관리하고 분석하는 것이 효과적이고 효율적인지에 관해 관심이 크게 증가하고 있다. 대부분의 기업은 업무 효율성 향상을 위해 정보시스템을 활용하고 있다. 정보시스템에 축적된 다양한 형태의 비즈니스 데이터가 폭발적으로 증가하면서 비즈니스 분야의 빅데이터 분석 응용이 전략적으로 중요해지고 있다. 이와 같은 빅데이터 분석을 위한 알고리즘 등의 데이터 마이닝 활용은 기업들의 필수적이며 전략적인 무기가 되고 있다. 이 책에서는 데이터 마이닝의 시작이라고 할 수 있는 기초 분석에서부터 데이터 전처리 방법, 다양한 알고리즘 및 이를 사용한 다양한 활용 사례에 대해 설명한다. 또한 이 책에서는 경영정보학 전공 학생뿐만 아니라 일반 경영학 전공 학생들과 기업/기관의 일반 분석 실무자들에게 어떻게 데이터 마이닝 기법이 빅데이터 분석을 위해 사용될 수 있는지 제반 지식을 전달하고자 한다. 빅데이터 분석을 수행하기 위해 필요한 기본적인 알고리즘에 대한 소개, 범용적인 데이터 마이닝 도구인 웨카 사용 방법을 주로 다룬다. 이 외에도 데이터 사이언티스트들도 활용할 수 있도록 R 프로그래밍과 파이썬 코드도 같이 소개한다. 필자는 20여 년간 빅데이터 분석에 사용될 수 있는 하나하나의 알고리즘을 사용하려는 방법을 학습하기 위한 교재를 만드는 과정에서 여러 가지 강의 자료를 정리하여 사례와 함께 실습할 수 있도록 노력하였다.

데이터 리터러시(Data Literacy, 문해력)는 데이터를 읽고 이해하여 유의미한 인사이트를 통해 새로운 가능성을 발견하는 능력을 의미한다. 이 책은 전문가의 관점에서 분석한 데이터를 읽고 해석하는 방법을 알아보고, 데이터 리터러시를 높일 수 있는 구체적인 방안을 제시한다. 데이터 사이언티스트의 시선을 따라 분석한 데이터에서 인사이트를 얻는 방법을 알아보자. 엑셀만으로도 지금 데이터 사이언티스트들 사이에서 인기 있는 고급 분석 알고리즘을 구현할 수 있다.

누구나 쉽게 스테이블 디퓨전을 시작할 수 있도록 도와주는 입문서다. 동시에 초보자도 고수가 될 수 있는 여러 노하우를 소개한다. 기초 환경 설정부터 고급 프롬프트 엔지니어링, AI 모델 커스터마이징 등 실습 중심으로 설명하며 디지털 아트와 AI 기술을 깊이 있게 배운다. 초보부터 전문가까지, 자신의 상상력을 구현하고자 하는 모두에게 유용한 지식 안내서다.

오렌지3(Orange3)는 복잡한 코딩 없이 시각적으로 데이터를 분석할 수 있는 도구다. 〈모두를 위한 오렌지3 빅데이터 분석〉에서는 ‘오렌지’에 내장된 여러 모델을 사용하는 다양한 데이터의 분석 방법과 결과를 보여준다. 특별히 이 책에서 활용하고 있는 ‘연안 빅데이터 포털’은 우리나라 연안에 관련된 여러 데이터를 한데 모아 놓은 웹사이트로, 데이터 분석 경험이 없는 독자도 직접 실습하면서 실세계 문제에 대한 데이터를 분석하고 해석하는 과정을 경험하며 인공지능의 기본 개념을 체득할 수 있도록 구성됐다. 전공 지식 없이도 데이터 기반의 통찰을 얻고, 실질적인 문제 해결에 다가갈 수 있다는 점에서 이 책은 제목처럼 모든 독자들에게 열려 있다.

이 책은 통계적 기초 분석부터 딥러닝 기반 고급 분석에 이르기까지 데이터를 분석하고 시각화하는 핵심 방법론을 체계적으로 학습할 수 있도록 안내한다. 학습자가 데이터 과학의 개념과 파이썬 기초를 익힌 후, 18개의 프로젝트를 데이터 수집 → 준비 → 탐색 → 모델링 → 시각화의 순서로 진행할 수 있도록 구성하였다. 각 프로젝트를 실습하기에 앞서, 주요 분석 기법의 핵심 개념부터 탄탄하게 짚어주어 이론과 활용 방법을 균형 있게 습득할 수 있다. 본 도서는 대학 강의용 교재로 개발되었으므로 연습문제 해답은 제공하지 않습니다.

이 책은 데이터 분석을 공부하고 싶지만 파이썬이나 분석 이론에 막혀 시작조차 못해 힘들어하는 분을 위해 코딩 없이 데이터 분석의 첫걸음을 뗄 수 있도록 도와드립니다. 이해하기 쉬운 그림과 글로 데이터 기초 지식을 쌓고 마우스 클릭으로 데이터 분석을 시작할 수 있습니다. 예측분석, 분류분석, 군집분석과 같은 데이터 기초 개념과 데이터 마이닝, 전처리, 시각화 등 데이터 분석 방법을 19개의 실습과 함께 체계적으로 학습하며 여러분의 분석 역량을 키워 보세요!

"경험은 있는데 정리가 안 돼요." "포트폴리오를 만들어야 하는데 뭐부터 시작해야 할지 모르겠어요." "제가 잘하는 게 뭔지 모르겠어요." 우리는 늘 자기소개서를 쓰고 면접을 보고, 이력서를 수정하면서도 정작 '나'를 제대로 설명하지 못합니다. 특히 이직이나 커리어 전환을 앞두고 있다면 내 경험을 체계적으로 정리하고 의미 있게 표현하는 일이 더욱 절실해집니다. 이 책은 단순한 포트폴리오 제작 가이드가 아닙니다. ‘노션’이라는 강력한 도구를 활용해 경험을 정리하고, 그 안에서 자신만의 고유한 키워드를 발견하는 여정을 안내합니다.

데이터 분석 입문을 도와주는 교재다. Altair사의 No Code 데이터 분석 소프트웨어인 RapidMiner AI Studio를 사용하여 코드를 작성하지 않고 데이터 분석을 수행하는 방법을 학습한다. 데이터 분석의 전체적인 맥락을 놓치지 않도록 CRISP-DM 방법론을 따라 학습을 구성하였다.

AI와 데이터 과학의 시대가 도래하면서 방대한 데이터 속에서 의미 있는 통찰을 도출하는 능력은 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. 이러한 흐름 속에서도 전통적 통계분석에 대한 깊은 이해는 여전히 데이터 과학의 핵심을 이루고 있으며, 이를 뒷받침하는 도구로서의 통계 소프트웨어의 역할은 지속적으로 강조되고 있습니다. 기존 출간한 『Stata 기초적 이해와 활용』과 『Stata 기초통계와 회귀분석』에서는 Stata를 중심으로 통계분석의 기초부터 응용까지 체계적으로 다루어 왔습니다. 기존 책을 대신하여 본서 한 권으로 재편집하였고 데이터 과학의 최신 트렌드에 발맞추어 Python 코드도 함께 제시하였습니다. 이를 통해 독자들은 Stata의 강력한 기능을 활용함과 동시에 Python의 유연성과 확장성을 경험할 수 있을 것으로 기대합니다. 데이터 과학은 단순한 통계분석을 넘어 머신러닝, 인공지능 등 다양한 분야와 융합되고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 통계학의 기초적인 원리와 분석 기법에 대한 탄탄한 이해는 데이터 과학자가 복잡한 문제를 해결하고, 신뢰할 수 있는 결과를 도출 하는 데 필수적입니다. 본서는 이러한 배경을 바탕으로 Stata와 Python을 효과적으로 활용하여 실질적인 데이터 분석 능력을 배양하는 데 중점을 두었습니다. 본서에서는 Stata와 Python을 활용한 통계분석의 기초부터 심화까지 포괄적으로 다루고자 합니다. 데이터 불러오기와 저장, 데이터 관리 명령어, 기초 통계량 계산, 데이터 시각화, 가설 검정, 회귀분석 등 데이터 과학자가 실무에서 필요로 하는 다양한 분석 기법과 방법론을 체계적으로 소개하고 있습니다. 실습을 통해 직접적인 경험을 쌓을 수 있도록 다양한 예제와 코드를 포함하였습니다.