한빛미디어

이책은 생각보다 책 두깨가 엄청 두껍지는 않치만

데이터 과학에 필요한 모든 내용을 책에서 부족함 없이 다루고 있다.

1. 데이터 분석 기초

2. 파이썬에 대한 문법 및 데이터 처리방법

3. 머신러닝에 대한 이론과 학습방법

4. 컴퓨터 메모리 구조까지 다루고 있다.

https://github.com/keunwoochoi/data-science-handbook

친절히 역자의 소스 코드를 github에서 제공하고있어서 실행하기도 편했다.

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파이썬 학습

파이썬에 대해서는 별도로 다른책을 공부하지 않아도 이책만 학습해도 편안하게 공부를 학습할수있을 정도의 내용을 다루고 있다.

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머신러닝

전반적으로 책을 쭉 따라가다 보면 어느새 머신러닝으로 데이터를 분석하는 단계 까지 학습할수 있다.

자연어 처리

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자연어 처리를 통해 긍정적인 기사와 부정적인 기사를 분류하는 내용이 소개되어있다.

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머신러닝 고급 분류방법

여러 머신러닝 분류방법으로 데이터를 추출해볼수있었으며, 여러 분률방법을 통해 데이터 에 따라 어떤 분류가 적합한지 실행해 볼수 있었다.

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요약

전반적으로 학습후에는 데이터 과학에 필요한 어느정도의 필수요소의 기술과 학습을 충분히 할수가 있었으며, 책이 400페이지가 넘는 분량으로 , 생각보다 내용이 많았다.

실무에 필요한 내용으로 다루고있고, 이론과 실습이 적절하여 어려운 내용을 다룸에도 전혀 지루하지않고, 재미있었다.

말그대로 데이터 과학에 입문하기에는 좋은책이라 생각한다.