데이터과학 입문
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작가정보
저자 레이철 슈트 Rachel Schutt는 News Corp.의 Data Science 분야 선임 부사장이다. 컬럼비아 대학교에서 통계학 박사를 받았고 구글 연구소에서 통계학자로 수년간 일했다. 컬럼비아 대학교의 통계학과 겸임교수며, 컬럼비아에서 데이터과학공학연구소의 교육위원회의 창설멤버다. 구글에서 일한 내용을 바탕으로 여러 특허를 출원 중에 있으며, 특히 사용자 행태를 이해하는 프로토타입 알고리즘을 만들고 모형을 구축함으로써 사용자 대면제품을 만드는 데 일조하였다. NYU 수학과에서 석사학위를 받았고 스탠포드 대학교에서는 공학-경제시스템과 운용과학(OR)의 석사학위를 가지고 있다. 미시간 대학교의 수학과에서 학사학위를 받았다.
저자 캐시 오닐 Cathy O’Neil은 하버드 대학에서 수학 박사학위를 받고 MIT 수학과에서 박사후과정을 거쳤으며 바나드 대학의 교수로 있으면서 대수기하학에 관한 수많은 연구논문을 발표했다. 이후 대학교수직을 그만두고 민간기업으로 이직하였다. 신용위기의 와중에 헤지펀드인 D.E.Shaw에서 시장분석가로 활동하였으며 헤지펀드와 은행의 지주사에 대한 위험을 평가하는 소프트웨어 리스크메트릭스(RiskMetrics)에 참여하였다. 현재 뉴욕의 창업 업계에서 데이터과학자로 있으며 mathbabe.org에서 블로그를 운영하고 월가를 점령하라(Occupy Wall Street)에도 관여하고 있다.
역자 윤영민은 1994년 미국 UC 버클리에서 사회학 박사학위를 받았다. 현재 한양대학교 ERICA 캠퍼스의 정보사회학과 교수 겸 언론정보대학장으로 재직 중이며, (사)한국데이터사이언스학회 회장, 국가오픈데이터포럼 공동의장, 한국디지털도서관위원회 위원으로 활동하고 있다. 정보기술과 인간, 정보기술과 사회의 접점을 연구하여 『전자정보공간론』(1996), 『사이버공간의 정치』(2000), 『사이버공간의 사회』(2003), 『Dialogue: 소셜미디어와 집단지성 1, 2』(2011) 등 다수의 저서와 논문을 발표했다. 또한 크리스찬 아카데미(현대화문화 아카데미), 유네스코한국위원회, 현정포럼, 대통령 자문 전자정부특별위원회, 스마트정부(Gov. 3.0) 오픈포럼 등을 통해 최신 정보기술을 이용한 사회혁신에도 활발하게 참여했다. 2002년에는 전자정부 구축에 기여한 공로를 인정받아 홍조근정훈장을 수여했다.
역자 허선은 서울대학교에서 학사, 석사학위를 받았고 삼성전자 경영기획실과 삼성경제연구소 산업연구실에서 근무했다. 1993년 미국 Texas A&M 대학교에서 산업공학 박사학위를 받았으며 현재 한양대학교 산업경영공학과 교수로 재직하고 있다. 주요 연구분야는 데이터마이닝, 응용확률론, 대기행렬이론과 응용 등이다. 『확률과정론(R.L.Disney)』(청문각, 1997)을 번역하였고, 『유비쿼터스 환경에서 물류정보의 적시성 확보』(정석물류통상연구원, 2008), 『공학의 마에스트로-산업공학』(청문각, 2010) 등의 저서가 있으며, SCI급 국제저명학술지에 30편, 국내저명학술지에 34편의 논문을 게재하였다. 현재 대한산업공학회, 한국산업경영시스템학회, 한국SCM학회 종신회원이다.
역자 전희주는 고려대학교에서 학사, 석사학위를 받았고, 노스캐롤라이나 주립대학교에서 통계학 박사학위를 받았다. 미국 SAS, P&G, 삼성카드, SK텔레콤에서 고객관계관리(CRM)와 데이터분석 업무를 하였다. 현재 동덕여자대학교 정보통계학과 교수로 재직 중이며 한국도로공사 경영평가위원, 동부화재 자문교수, 남양주시 빅데이터 자문교수, 한국데이터사이언스학회 부회장, 한국영업관리학회 부회장으로 활동하고 있다. 주요 연구분야로는 CRM, 소셜네트워크분석(SNA), 보험마케팅이며, 주요저서로는 『보험자료를 활용한 일반화 선형모형』(사이플러스, 2009), 『문화교류역량과 다문화경영이 기업성과에 미치는 영향』 (집문당, 2013), 『미적분학』(한티미디어,2014) 등이 있다.
역자 : 김정일
연세대학교와 대학원에서 통계학을 전공하고 연세대학교 의과대학 예방의학교실에서 다양한 의료 데이터 분석 및 연구를 수행하였고, 하버드 대학원에서 통계학을 전공한 후 세계 최대 통신회사인 AT&T에서 연구소와 다양한 데이터 분석업무를 거치며 2004년 11월 퇴사할 때까지 데이터베이스 마케팅과 마케팅 사이언스 업무를 수행했다. 2005년 1월 삼성생명의 해외 핵심인력 임원으로 영입되어 2012년 퇴사할 때까지 데이터베이스 마케팅과 CRM을 리드하였다. 2013년 2월 빅데이터 분석 및 비즈니스 모델 전문 컨설팅 업체인 디비디스커버를 창립하여 금융, 통신 등 다양한 분야에서 실제 빅데이터를 활용하여 분석, 예측, 및 활용을 추진 중이다. 한국마케터협회의 일원으로서 『마케터분투기』(리더스북, 2010)를 저술하였다.
목차
- CHAPTER 1 소개: 데이터과학이란 무엇인가?
__1.1 빅데이터와 데이터과학 열풍
__1.2 열풍을 넘어서
__1.3 왜 지금?
__1.4 현재의 풍경(약간의 역사와 함께)
__1.5 데이터과학 프로필
__1.6 사고 실험: 메타 정의
__1.7 데이터과학자는 정말로 어떤 직업인가?
CHAPTER 2 통계적 추론, 탐색적 데이터분석과 데이터과학 과정
__2.1 빅데이터 시대의 통계적 사고
__2.2 탐색적 데이터분석
__2.3 데이터과학 과정
__2.4 사고 실험: 여러분은 혼돈을 어떻게 시뮬레이션할 것인가?
__2.5 사례 연구: 리얼다이렉트
CHAPTER 3 알고리즘
__3.1 기계학습 알고리즘
__3.2 세 가지 기본 알고리즘
__3.3 연습문제: 기본적인 기계학습 알고리즘들
__3.4 전체 요약
__3.5 사고 실험: 통계로봇
CHAPTER 4 스팸 필터, 나이브베이즈, 경합
__4.1 사고 실험: 예제로 배우기
__4.2 나이브베이즈
__4.3 좀 더 멋있게: 라플라스 평활
__4.4 나이브베이즈와 k-NN의 비교
__4.5 코드 예시
__4.6 웹스크래핑: 기사분류를 위한 나이브베이즈
CHAPTER 5 로지스틱 회귀
__5.1 사고 실험
__5.2 분류기
__5.3 M6D 로지스틱 회귀 사례연구
__5.4 Media 6 Degrees 연습문제
CHAPTER 6 시간기록과 금융 모형화
__6.1 카일 티그와 티비태그
__6.2 시간기록
__6.3 캐시 오닐
__6.4 사고 실험
__6.5 금융 모형화
__6.6 연습문제: 티비태그와 시간기록 사건 데이터
CHAPTER 7 데이터에서 의미 추출하기
__7.1 윌리엄 커키어스키
__7.2 캐글모형
__7.3 사고 실험: 로봇 평가자의 윤리적 함축성은 무엇인가?
__7.4 특징 선택
__7.5 데이비드 허페이커: 사회연구에 대한 구글의 하이브리드 접근법
CHAPTER 8 추천 엔진: 대규모 사용자 대면 데이터 상품
__8.1 현실 세계의 추천 엔진
__8.2 사고 실험: 필터 버블
__8.3 연습문제: 추천 시스템 만들기
CHAPTER 9 데이터 시각화와 사기 탐지
__9.1 데이터 시각화의 역사
__9.2 다시 한 번, 데이터과학이란 무엇인가?
__9.3 데이터 시각화 프로젝트의 사례
__9.4 마크의 데이터 시각화 프로젝트
__9.5 데이터과학과 위험
__9.6 스퀘어 사의 데이터 시각화
__9.7 이언의 사고 실험
__9.8 참고사항
CHAPTER 10 소셜네트워크와 데이터 저널리즘
__10.1 모닝사이드 애널리틱스에서의 소셜네트워크 분석
__10.2 소셜네트워크 분석
__10.3 소셜네트워크의 용어들
__10.4 사고 실험
__10.5 모닝사이드 애널리틱스
__10.6 통계적 관점으로 본 소셜네트워크 분석의 배경
__10.7 데이터 저널리즘
CHAPTER 11 인과성
__11.1 상관은 인과관계를 함축하지는 않는다
__11.2 OK 큐피트의 시도
__11.3 황금 기준: 확률적 임상실험
__11.4 A/B 검정
__11.5 차선책: 관찰적 연구
__11.6 세 가지의 조언
CHAPTER 12 역학
__12.1 매디건의 배경
__12.2 사고 실험
__12.3 현대 학술 통계학
__12.4 의학 문헌과 관찰 연구
__12.5 계층화는 교란변수 문제를 해결하지 않는다
__12.6 더 나은 방법은 없을까?
__12.7 연구 실험
__12.8 사고 실험을 마치며
CHAPTER 13 데이터경진대회의 교훈: 데이터 누출과 모형 평가
__13.1 클라우디아의 데이터과학자 프로필
__13.2 데이터마이닝 경진대회
__13.3 좋은 모형 개발자가 되는 방법
__13.4 데이터 누출
__13.5 누출을 피하는 방법
__13.6 모형 평가하기
__13.7 알고리즘 선택
__13.8 마지막 예
__13.9 사고를 나누기
CHAPTER 14 데이터엔지니어링: 맵리듀스, 프리젤, 하둡
__14.1 데이비드 크로셔에 대해
__14.2 사고 실험
__14.3 맵리듀스
__14.4 단어빈도수 문제
__14.5 맵리듀스의 다른 예
__14.6 프리젤
__14.7 조시 윌스에 대해
__14.8 사고 실험
__14.9 데이터과학자가 된다는 것
__14.10 경제성 살펴보기: 하둡
__14.11 다시 조시에게: 워크플로
__14.12 하둡을 시작하려면?
CHAPTER 15 수업에 대한 학생들의 소감
__15.1 과정적 사고
__15.2 더 이상 순진하지 않다
__15.3 도와주기
__15.4 여러분의 마일리지는 다를 수 있다
__15.5 다리와 터널을 잇는 길들
__15.6 우리 작업의 일부
CHAPTER 16 차세대 데이터과학자, 교만, 그리고 윤리
__16.1 지금까지 무엇을 학습했는가?
__16.2 다시 한 번, 데이터과학이란 무엇인가?
__16.3 차세대 데이터과학자란?
__16.4 윤리적인 데이터과학자 되기
__16.5 경력에 관한 조언
출판사 서평
이 책은 컬럼비아 대학교 대학원의 데이터과학 입문 16주 강의를 총 16개장으로 옮겨 놓은 데이터과학 입문서다. 구글, MS, 이베이 등 데이터과학자들이 참여하여 실제 사례를 분석하고 직접 사용하는 코드를 제시한다.
출판사 리뷰
★ 데이터과학, 최고의 교과서
사람들은 데이터가 선거나 비즈니스 모형을 바꿀 수도 있다는 점을 알게 됐다. 이에 따라 데이터과학과 관련된 직업도 많이 생겨 났다. 하지만 데이터과학은 여러 학문이 섞여 있어 올바른 가이드 없이는 쉽게 진입할 수 없다. 그렇다면 당신은 어떻게 시작할 것인가? 이 책은 컬럼비아대학교 대학원의 데이터과학 입문 수업을 바탕으로 데이터과학에 입문하려는 당신이 알아야 할 내용을 상세히 다루고 있다.
총 16개 장에 걸쳐 소개되는 강의들에서는 구글, MS, 이베이 등 데이터과학자들이 사례 분석과 직접 사용하는 코드를 제시하면서 새 알고리즘, 방법론, 모형을 공유한다. 선형대수, 확률, 통계에 익숙하고 프로그래밍 경험이 있다면 이 책은 최고의 데이터과학 입문서가 될 것이다.
★ 이 책의 구성
이 책은 수업과 같은 순서로 구성되어 있다.
● 1장 : 우리는 ‘데이터과학이란 무엇인가?’라는 중심 질문에 관한 몇 개의 기초적인 자료로 시작하고, 조직화하는 원칙으로서의 데이터과학 과정을 소개한다.
● 2장, 3장 : 책 전체의 기초가 되는 통계적 모형화와 기계학습 알고리즘을 개괄적으로 살펴본다.
● 4장, 5장, 6장, 8장 : 다양한 맥락에 따라 특정한 모형과 알고리즘의 사례들을 검토한다.
● 7장 : 데이터에서 어떻게 의미를 도출하고, 모형에 포함될 특징을 어떻게 만드는지 알아본다.
● 9장, 10장 : 전통적으로 대학에서 가르치지 않는 데이터 시각화와 소셜네트워크라는 두 영역을 다룬다.
● 11장, 12장 : 예측에서 인과성으로 방향을 선회한다.
● 13장, 14장 : 데이터 준비와 공학에 관한 것이다.
● 15장 : 수업에 참여한 학생들에게 데이터과학을 학습한다는 것이 어떤 의미인지 들어본다.
● 16장 : 데이터과학의 미래에 대해 우리가 희망하는 점이 논의된다.
★ 이 책의 대상 독자
● 경험이 많은 데이터과학자들은 아마도 자신이 하고 있는 일을 새로운 각도에서 보고 이해하게 될 것이다.
● 통계학자들은 데이터과학과 통계학의 관계에 대한 인식을 얻을 수 있을 것이다. 아니면 ‘이것은 그냥 통계학이잖아’라는 입장을 계속 유지할 지도 모른다. 그 경우 우리는 그 주장이 명료하게 제시되는 모습을 보고 싶다.
● 데이터과학으로 전공 전환을 고려 중이거나 데이터과학 스킬을 향상시키고자 하는 계량분석가, 수학자, 물리학자, 혹은 다른 과학 분야의 박사들은 데이터과학이 무엇인지 혹은 무엇을 요구하는지에 대한 관점을 얻을 것이다.
● 학생들이나 데이터과학에 문외한인 독자들은 데이터과학에 깊숙이 던져지게 될 것이다. 만약 여러분이 모든 내용을 이해할 수 없다고 하더라도 걱정하지 말기 바란다. 그것은 배우는 과정의 일부일 뿐이다.
추천평
“가끔은 단 한 권의 책이 새로운 원리를 아주 명확하게 해 주기도 한다. 요즘 같은 디지털미디어 시대에도 책이 아직 이런 능력을 가지고 있다면 이 도서는 데이터과학을 명확하게 정의해 주는 바로 그런 책일 것이다.”
_조셉 리커트 레볼루션스 블로그
“나는 이 책을 굉장히 즐겁게 읽었다. 읽기 쉽고, 의미가 있으며, 통계학이나 데이터과학에 관해 내가 읽은 다른 책들과는 확실히 달랐다.”
_엔드류 겔먼 컬럼비아대학교 통계학 및 정치학 교수, 응용통계센터 센터장
“이 책에서 많은 것을 얻었으며 특히 비즈니스 문제 구체화, 분석론의 정형화, 데이터접근/경합, 컴퓨터 코드 등에 대한 장은 데이터과학 해법을 이해하는 데 매우 큰 도움이 되었다.”
_스티브 밀러 시카고 기반 비즈니스인텔리전스 서비스 사 OpenBI 공동창업자
기본정보
| ISBN | 9788968481352 ( 8968481350 ) |
|---|---|
| 발행(출시)일자 | 2014년 11월 03일 |
| 쪽수 | 396쪽 |
| 크기 |
183 * 235
mm
/ 744 g
|
| 총권수 | 1권 |
Klover
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