CHAPTER 01 데이터 사이언스 범위 CHAPTER 02 R 언어 CHAPTER 03 데이터 수집 CHAPTER 04 데이터 관리 CHAPTER 05 데이터 탐색 CHAPTER 06 데이터 전처리 CHAPTER 07 데이터 분석 방법 CHAPTER 08 클러스터링 CHAPTER 09 분류 CHAPTER 10 텍스트 분석 CHAPTER 11 예측 CHAPTER 12 분석 모델 성능 CHAPTER 13 데이터 시각화 CHAPTER 14 데이터 사이언스의 미래
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전국 60여개의 대학교에서 교재로 채택할 정도의 베스트 셀러 주인공인 김화종 교수는 미래에는 데이터를 잘다루는 능력, 즉 ‘데이터 사이언스’에 대해 주목하고 있다. 본 서는 앞으로 폭발적으로 늘어나는 데이터의 효율적인 관리와 문제 해결을 위해 데이터 사이언스의 기초적인 원리를 설명하고 있다. 특히 데이터 처리나 분석에 관한 세부적인 기술보다는 어떤 문제를 해결하는데 어떤 방법을 사용하는 것이 가장 좋을지를 판단 할수 있는 능력을 배우는것에 초점을 맞춘 개론서 이다.
책소개 천문학자들은 이제 연구를 위해 망원경을 보지 않는다. 그 대신 전 세계 천문대에서 측정되는 방대한 천문 데이터를 다운로드 받아서 분석한다. 칠레에 있는 천문대에서만 매일 수 페타 바이트의 데이터를 만들어낸다. 이제 훌륭한 천문학자가 되려면 망원경을 잘 조작하는 능력보다 데이터를 잘 다루는 능력이 더 필요하게 되었다. 앞으로는 공장의 중요한 기계가 고장 나기 전에 센서 데이터를 분석하여 미리 고장을 예측하는 것이 일반화 되며, 개인별로 잘 듣는 맞춤형 신약도 개발될 것이다. 가정의 전기 사용량 변화만 보고도 현재 어떤 가전제품을 사용 중인지 알 수 있으며, 보험회사는 내년에 병이 날 사람, 교통사고를 낼 사람을 찾아내는 시대가 되었다. 이제 데이터 분석은 사회, 경제, 안전, 국방, 교육 등 전 분야에서 필요로 하며 데이터 분석 능력의 차이가 기업과 기관의 경쟁력 차이가 될 것이다. 최근 빅데이터에 대한 관심과 함께 데이터 사이언스(data science)가 주목받고 있다. 데이터 사이언스란 데이터를 분석하여 통찰력을 얻고 의사결정에 도움을 주는 기술이라고 하겠다. 데이터 분석은 오래전부터 통계학자, 컴퓨터과학자, 경영분석가 들이 수행하여 왔지만, 점차 복잡해지는 데이터 분석과 그 결과의 효과적인 활용을 위해서는 데이터 수집, 처리, 분석 활용에 대한 체계적인 이해가 필요하다. 이 책에서는 데이터 사이언스의 기초적인 원리를 다룬다. 데이터 처리나 분석에 관한 세부적인 기술보다는, 어떤 문제를 해결하는데 어떤 방법을 사용하는 것이 가장 좋을지를 판단할 수 있는 능력을 갖추도록 하고자 한다.
총 
바보 빅터
