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(데이터 과학 기반의) 파이썬 빅데이터 분석
(데이터 과학 기반의) 파이썬 빅데이터 분석
- 자료유형
- 동서단행본
- ISBN
- 9791156645078 93000 : \28000
- DDC
- 006.312-23
- 청구기호
- 006.312 ㅇ883ㅍ
- 저자명
- 이지영 , 1974-
- 서명/저자
- (데이터 과학 기반의) 파이썬 빅데이터 분석 / 이지영 지음
- 발행사항
- 서울 : 한빛아카데미, 2021
- 형태사항
- 440 p. : 삽화, 도표 ; 24 cm
- 총서명
- IT@cookbook
- 주기사항
- 권말부록: 아나콘다 주피터 노트북 설치 및 사용하기 -- 개발자 모드 사용하기 -- KoNLPy 라이브러리 설치하기
- 주기사항
- 한국출판문화산업진흥원 2021 세종도서 학술부문
- 주기사항
- 2021 세종도서 학술부문
- 서지주기
- 참고문헌(p. 437)과 색인(p. 438-440)수록
- 일반주제명
- 빅 데이터
- 일반주제명
- 파이썬
- 가격
- \28000-기증
- Control Number
- bwcl:119092
- 책소개
-
■ 데이터 과학과 빅데이터 분석의 개념을 이해하고 빅데이터 분석에 필요한 핵심 파이썬 문법을 배울 수 있습니다.
4차 산업혁명, 데이터 과학, 빅데이터의 관계를 이해하고 빅데이터 분석에 적용할 데이터 과학 방법론을 배웁니다. 빅데이터 분석에 필요한 핵심 파이썬 문법을 살펴보고 빅데이터 수집 방법으로 유용한 파이썬 크롤링 방법도 실습과 함께 살펴봅니다.
■ 기본 분석부터 머신러닝 기반의 프로젝트까지 14개 핵심 분석 방법을 실습으로 배울 수 있습니다.
데이터 과학 방법론과 빅데이터에 대한 이해를 바탕으로 통계 분석, 텍스트 빈도 분석, 지리 정보 분석과 같은 기본적인 분석 프로젝트를 실습으로 배울 수 있습니다. 그리고 머신러닝의 지도 학습 방식인 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리를 사용하는 분류 분석과 비지도 학습의 K-평균 군집화를 프로젝트로 다루고 텍스트 마이닝 프로젝트로 실습을 마무리합니다.
* 본 도서는 대학 강의용 교재로 개발되었으므로 연습문제 해답은 제공하지 않습니다.