파이썬으로 배우는
통계 분석·패턴 인식·딥러닝·신호 처리·시계열 데이터 분석!
데이터 사이언스 교과서

데이터 사이언스는 ‘데이터를 과학적으로 다루는’ 학문 분야로 데이터를 통해 실제 현상을 이해하고 분석하는데 통계학, 데이터 분석, 기계학습과 연관된 방법론을 통합하는 개념으로 정의되기도 한다. 또, 데이터를 채굴하듯이 수많은 데이터 가운데 유용한 정보를 추출해 내고 의사결정에 활용하는 데이터 마이닝(Data Mining)과 유사하게 다양한 형태의 데이터로부터 지식과 인사이트를 추출하는데 과학적 방법론, 프로세스, 알고리즘, 시스템을 동원하는 융합 분야로 이해되기도 한다. 최근 정보통신 기술의 비약적 발전으로 유무선 인터넷을 통해 얻을 수 있는 데이터의 양이 폭발적으로 증가한 데다 컴퓨터/모바일 기기의 고성능화가 진전되어 지금까지 할 수 없던 빅데이터 처리가 가능해져 한층 더 주목받고 있다.

이 책을 통해 독자는 데이터 사이언스의 의미부터 금융 데이터 분석, 동적 시스템 분석 등의 공학 응용까지를 파이썬으로 실제로 분석하면서 학습할 수 있다. 특히 데이터 처리와 확률·통계 기초와 같은 기본적인 부분부터 회귀분석, 패턴 인식, 딥러닝 등 통계·머신러닝 기법, 금융 데이터 등 시시각각 변하는 시계열 데이터 분석, 센서 데이터 등에 포함된 노이즈나 외란을 판별하는 스펙트럼 분석, 노이즈나 외란을 제거하기 위한 디지털 필터, 이미지 데이터의 분석으로 이미지 처리를 설명함으로써 데이터 과학의 개략적 내용을 한눈에 파악할 수 있다. 무엇보다 파이썬을 예제로 한 설명으로 이론과 실습을 겸비하여 데이터 과학을 학습하여 제 분야에 응용하고 싶은 독자에게 안성맞춤이다.

대상 독자
ㆍ자신의 전문 분야, 공학·경제·인문사회계에서 데이터 과학을 응용하고 싶은 분
ㆍ센서 데이터 등의 시계열 데이터 분석을 수행하고 싶은 분
ㆍ파이썬으로 동적 시스템 분석 및 신호 처리·분석을 해보고 싶은 분

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