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데이터 과학을 위한 파이썬과 R

오픈소스를 활용한 데이터 분석, 시각화, 머신러닝 | 파이썬-R 사전 부록 제공
한빛미디어 · 2022년 10월 28일
10.0 (9개의 리뷰)
도움돼요 (33%의 구매자)
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데이터 과학을 위한 파이썬과 R 상세 이미지
이중 언어 사용 스킬 대방출! 상황별 언어 선택법과 두 언어로 작성된 스크립트 통합법
데이터 과학 프로젝트를 성공적으로 끝내려면 상황에 맞게 적절한 도구를 선택할 수 있어야 합니다. 어떤 작업에서는 R이 더 적절할 수 있지만 또 다른 작업에서는 범용 언어인 파이썬이 더 나을 수도 있기 때문입니다. 이 책은 데이터 과학에서 필수 도구인 파이썬과 R의 기술적 상호 작용에 대해 설명하고, 사례 연구를 통해 각 언어의 강점과 시너지 효과를 보여줍니다. 그리고 한 걸음 더 나아가 오픈소스 생태계를 활용한 데이터 분석, 시각화, 머신러닝 실습을 제공합니다. 파이썬과 R의 장점을 모두 활용하면 더 크고 복잡한 데이터 과학 프로젝트에서도 만족스러운 결과를 얻을 수 있을 것입니다.

작가정보

저자(글) 릭 슈카페타

(Rick J. Scavetta)
2012년부터 독립 워크숍 트레이너, 프리랜서 데이터 과학자, 공동 창업자로 일하고 있습니다. 슈카페타 아카데미를 운영하며 독일 전역에 있는 주요 연구 기관과 협력하고 있습니다. 2016년부터 맡은 데이터 캠프 강의는 20만 명이 넘는 사람이 수강했으며 오라일리(O’Reilly)와 매닝(Manning)의 고급 데이터 과학 강의에도 기여했습니다. 현재는 사우디아라비아에 있는 미스크(Misk) 아카데미의 기술 교육과정 고문으로 데이터 과학 프로그램 개발을 이끌고 있습니다.

저자(글) 보이안 앙겔로프

(Boyan Angelov)
보이안 앙겔로프는 10년 이상의 학계와 산업계 경험이 있는 데이터 전략가이자 컨설턴트입니다. 생물정보학, 임상 실험, 인적 자원 기술, 관리 컨설팅 등의 분야에서 활동합니다. XAI 분야의 오픈소스 과학 프로젝트에 기여했으며 정기적으로 콘퍼런스와 모임에서 발표합니다.

번역 임혜연

인터넷 세상의 언어에 관심이 많은 개발자입니다. 지금은 어떻게 하면 검색을 통해 좋은 연결을 만들 수 있을지 고민하는 일을 주로 하고 있습니다.

목차

  • PART 1 새로운 언어의 발견

    CHAPTER 1 첫걸음
    1.1 R의 기원
    1.2 파이썬의 기원
    1.3 언어 전쟁의 시작
    1.4 데이터 과학에서의 승자는?
    1.5 협력과 커뮤니티 구축
    정리하기

    PART 2 새로운 언어 시작하기

    CHAPTER 2 파이썬 사용자를 위한 R
    2.1 R 제대로 사용하기
    2.2 프로젝트와 패키지
    2.3 티블의 성공
    2.4 데이터 타입과 탐색
    2.5 내부 요소 명명 규칙
    2.6 리스트
    2.7 팩터의 실체
    2.8 필요한 내용을 찾는 방법
    2.9 반복 다시 실행하기
    정리하기

    CHAPTER 3 R 사용자를 위한 파이썬
    3.1 버전과 빌드
    3.2 표준 도구
    3.3 가상 환경
    3.4 패키지 설치
    3.5 노트북
    3.6 파이썬과 R 비교
    _데이터셋 가져오기
    _데이터 조사하기
    3.7 데이터 구조와 기술 통계
    _데이터 구조: 기본으로 돌아가기
    _인덱싱과 논리 표현식
    _플로팅
    3.8 추론 통계
    정리하기

    PART 3 현대적 컨텍스트

    CHAPTER 4 데이터 포맷 컨텍스트
    4.1 외부 패키지와 기본 패키지
    4.2 이미지 데이터
    4.3 텍스트 데이터
    4.4 시계열 데이터
    _베이스 R
    _프로펫
    4.5 공간 정보 데이터
    정리하기

    CHAPTER 5 워크플로 컨텍스트
    5.1 워크플로란?
    5.2 탐색적 데이터 분석
    _정적 시각화
    _인터랙티브 시각화
    5.3 머신러닝
    5.4 데이터 엔지니어링
    5.5 보고서 작성
    _정적 보고서 작성
    _인터랙티브 보고서 작성
    정리하기

    PART 4 파이썬과 R 함께 사용하기

    CHAPTER 6 파이썬과 R의 시너지 효과
    6.1 가짜 운용성
    6.2 상호 운용성
    6.3 한 걸음 더
    _R 마크다운 문서에서 파이썬으로 객체 전달하기
    _R 마크다운 문서에서 파이썬 호출하기
    _파이썬 스크립트를 소싱해서 파이썬 호출하기
    _REPL을 사용하여 파이썬 호출하기
    _인터랙티브 문서에서 동적 입력으로 파이썬 호출하기
    정리하기

    CHAPTER 7 데이터 과학 사례 연구
    7.1 24년 그리고 188만 건의 산불
    7.2 설정과 데이터 불러오기
    7.3 탐색적 데이터 분석과 데이터 시각화
    7.4 머신러닝
    _파이썬 환경 설정
    _피처 엔지니어링
    _모델 학습
    7.5 예측과 UI
    정리하기

    [부록] 파이썬-R 사전
    - 패키지 관리
    - 할당 연산자
    - 타입
    - 산술 연산자
    - 속성
    - 키워드
    - 함수와 메서드
    - 스타일과 명명 규칙
    - 유사한 데이터 스토리지 객체
    - 데이터 프레임
    - 논리 표현식
    - 인덱싱

추천사

  • 이 책에는 다양한 도메인의 예제, 여러 패키지 안내와 참고 자료가 꽉 들어차 있습니다. 이 책의 가르침에 따라 두 세계의 장점을 취사선택할 수 있다면 더 쉽고 멋지게 문제를 해결할 수 있을 것입니다.

  • 두 언어의 시너지와 관련된 부분이 인상적입니다. 데이터 과학 분야에 관심이 있는 사람에게 추천하기에 충분히 매력적인 책입니다.

  • 데이터 과학 분야의 큰 흐름을 파악하는 데 도움이 되며, 특히 하나의 언어에 익숙한 현업 데이터 분석가에게 또 다른 언어를 선물하는 책이 되어줄 것입니다.

  • 파이썬과 R의 기원을 알 수 있고, 파이썬과 R이 서로를 보완하는 방법에 대해 배울 수 있습니다

  • 데이터 과학을 시작하는 데 도움을 주며, 파이썬과 R 중 무엇으로든 작업할 수 있는 방법을 알려줍니다.

출판사 서평

파이썬과 R, 무엇이 더 강력한 데이터 과학 도구일까요?

데이터 과학 분야에서는 파이썬과 R이 주축을 이루고 있습니다. 그렇다면 둘 중 더 강력한 도구는 무엇일까요? 이 책은 특정 상황에서 어떤 언어가 더 큰 장점을 갖는지 알아보고, 각 언어의 장점을 최대한으로 활용하는 방법을 다룹니다.

그런데 데이터 과학에서 파이썬과 R은 “함께 사용할 때” 정말로 강력한 도구가 된다는 사실을 알고 있나요? 이 책은 어디서도 다루지 않는 파이썬과 R의 시너지 효과를 설명하고, 각 언어로 작성된 스크립트를 단일 워크플로에서 단일 스크립트로 만드는 방법도 살펴봅니다!

평소 데이터 과학 프로젝트에서 한 가지 언어만 사용했다면 이 책을 통해 원래 사용하던 언어를 기반으로 다른 언어를 배울 수 있습니다. 그렇게 파이썬과 R을 모두 다룰 수 있는 이중 언어 사용자가 되면 예제를 통해 특정 상황에서 어떤 언어를 선택해야 하는지 학습합니다. 최종적으로는 두 언어를 모두 사용하여 성공적인 데이터 과학 프로젝트를 완성할 수 있습니다.

대상 독자
● 데이터 과학 이론이 아닌 ‘데이터 과학을 위한 언어(도구)’에 관심 있는 사람
● 데이터 과학 분야의 실무자

주요 내용
1. 맞춤형 학습
○ 파이썬 사용자를 위한 맞춤형 R 학습
○ R 사용자를 위한 맞춤형 파이썬 학습
2. 이중 언어 사용자를 위한 스킬
○ 파이썬과 R의 장단점 비교
○ 상황에 맞는 언어를 선택하는 방법
3. 파이썬과 R의 시너지 효과
○ 파이썬과 R을 단일 워크플로로 통합하는 방법
○ 파이썬과 R을 함께 사용하는 사례 연구

기본정보

상품정보
ISBN 9791169210430 ( 1169210430 )
발행(출시)일자 2022년 10월 28일
쪽수 216쪽
크기
184 * 235 * 13 mm / 608 g
총권수 1권
원서명/저자명 Python and R for the Modern Data Scientist/Rick Scavetta

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  • 도서 소득공제란?

    • 2018년 7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입 및 공연을 관람하기 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다. (추가 공제한도 100만원까지 인정)
      • 총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
      • 현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
      • 시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공
  • 도서 소득공제 대상

    • 도서(내서,외서,해외주문도서), eBook(구매)
    • 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)
      • 제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
      • 상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.
  • 도서 소득공제 가능 결제수단

    • 카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함)
    • 현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 기프트 카드, 실시간계좌이체, 온라인입금
    • 간편결제 : 교보페이, 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO, 토스, CHAI
      • 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
      • 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인 가능합니다.
      • SKpay, 휴대폰 결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가
  • 부분 취소 안내

    • 대상상품+제외상품을 주문하여 신용카드 "2회 결제하기"를 선택 한 경우, 부분취소/반품 시 예치금으로 환원됩니다.

      신용카드 결제 후 예치금으로 환원 된 경우 승인취소 되지 않습니다.

  • 도서 소득공제 불가 안내

    • 법인카드로 결제 한 경우
    • 현금영수증을 사업자증빙용으로 신청 한 경우
    • 분철신청시 발생되는 분철비용

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한달 후 리뷰
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작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 올해 주식 투자를 시작했다. 아무것도 모르고 초심자의 행운으로 분유값 정도를 벌고 나니, 조금 더 공부해보고 싶어져서 『초격차 투자법』을 구매했다.
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
기대가됩니다~
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하루밤 사이 책한권을 읽은게 처음이듯 하다. 저녁나절 책을 집어든게 잘못이다. 마치 게임에 빠진 아이처럼 잠을 잘수없게 만든다. 결말이 어쩌면 당연해보이는 듯 하여도 헤어나올수 없는 긴박함이 있다. 조만간 영화화되어지지 않을까 예견해 본다. 책한권으로 등의 근육들이 오그라진 느낌에 아직도 느껴진다. 하루밤 사이 책한권을 읽은게 처음이듯 하다. 저녁나절 책을 집어든게 잘못이다. 마치 게임에 빠진 아이 처럼 잠을 잘수없게 만든다. 결말이 어쩌면 당연해보이는 듯 하여도 헤어나올수 없는 긴박함이 있다. 조만간 영화화되어지지 않을까..
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
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