이 저장소는 "생능 출판사"의 "으뜸 데이터 분석과 머신러닝(2021 출판)" 저장소입니다.

이 책의 프로그램 코드와 다양한 자료를 제공합니다.

안녕하세요 독자 여러분 이곳은 이 책의 중요한 정보,소스코드와 주피터 노트북 파일, colab 주소, 정오표등 다양한 자료와 정보를 업로드할 예정입니다.

"으뜸 데이터 분석과 머신러닝"은 데이터 분석, 머신러닝을 처음 배우는 독자님을 위한 알찬 정보를 제공하고 있습니다.

이 책은 다음과 같은 특징이 있습니다.

1. 아나콘다 개발도구의 설치와 주피터 노트북활용, IPython의 매직 명령어를 설명합니다.

2. 데이터 분석에 필수적인 넘파이, 판다스 라이브러리를 다룹니다.

3. 데이터에 대한 시각적 직관을 얻을 수 있는 맷플롯립, 시본을 상세히 설명합니다.

4. 사이킷런 라이브러리로 머신러닝의 원리를 알려줍니다.

5. 선형회귀, k-NN 알고리즘, 서포트 벡터 머신, 결정 트리의 원리를 쉽게 설명합니다.

6. 텐서플로 2.0을 이용하여 심층 신경망과 합성곱 신경망을 구현해 봅니다.

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책 구매(온라인 서적)

• 으뜸 데이터 분석과 머신러닝, 박동규, 강영민, 생능출판사 (2021)
  • [YES24]
  • [인터파크]

함께 보면 더 좋은 책

• 으뜸 파이썬, 박동규, 강영민, 생능출판사 (2020) - 세종도서 학술부문 선정

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  • 으뜸 파이썬 github 저장소 : https://github.com/dongupak/Prime-Python

• (따라하며 배우는) 파이썬과 데이터 과학, 천인국, 박동규, 강영민, 생능출판사 (2020)

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  • 으뜸 머신러닝 github 저장소 : https://github.com/dknife/ML

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책의 목차

• 목차 : 책의 목차를 제공합니다.

책의 오류 및 오탈자

• 오류 : 책의 오탈자 목록을 제공합니다. 책의 오류는 다음 이메일로 알려주십시오.

    [email protected]

책의 소스코드(colab 주소, .py 파일, ipynb 파일)

• 소스코드 : "으뜸 데이터 분석과 머신러닝" 책의 소스코드가 .ipynb, colab 페이지를 통해서 제공됩니다

강의 계획서와 PPT

• 강의 계획서 - 향후 제공됩니다.
• 강의 PPT 자료 : https://booksr.co.kr/ 교수회원으로 로그인 후 강의자료 다운로드가 가능합니다.

사전 지식

• 다음의 구글 colab 웹사이트에 접속하여(구글 계정이 필요함) 노트북 환경에서 파이썬 코딩을 할 수 있습니다.

  • https://colab.research.google.com/

• 이 저장소의 코드를 실행하기 위해서는 다음 웹 사이트에 접속하여 파이썬 IDLE를 다운받아 설치하거나 아나콘다 개발도구를 설치해야 합니다.

  • 파이썬 IDLE : https://www.python.org/
  • 아나콘다 개발도구 : https://www.anaconda.com

도움이 될만한 동영상 강좌

• 널널한 교수의 으뜸 파이썬 Youtube 강좌
  • https://www.youtube.com/playlist?list=PL2P1Vm9k53HOflCAdyYaOx7hfBHydWNcL
• 널널한 교수의 기초 파이썬 Youtube 강좌
  • https://www.youtube.com/watch?v=TK6RLGaM3Ao&list=PL2P1Vm9k53HOEn-QYXAfblQWkR0OW9mKX
• 널널한 교수의 고급 파이썬 Youtube 강좌
  • https://www.youtube.com/watch?v=HYg_Zp1186M&list=PL2P1Vm9k53HMUI3i_UKRfWc3ePzAVerhc
• "따라하며 배우는 파이썬과 데이터 과학(2020 출판)" Youtube 강좌
  • https://www.youtube.com/playlist?list=PL2P1Vm9k53HOD_lesbnzAS51t71QeOPms

저자

열린 마음으로 독자여러분의 의견을 받습니다. 책에 관련된 문의는 언제든 아래 이메일로 보내 주십시오.

• 박 동규 - 창원대학교 정보통신공학과 교수
  • 박동규교수 저장소
  • 이메일 : [email protected]
• 강 영민 - 동명대학교 게임공학과 교수
  • 강영민교수 저장소
  • 이메일 : [email protected]

저작권

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책의 LAB과 연습문제 정답지 제공에 관하여

이 책에는 많은 도전 문제와 심화문제가 제공됩니다. 저자들이 모든 문제에 대해 답을 만들어 보았지만, 이것은 문제의 유효성을 검증하기 위한 것일 뿐입니다.
이 책의 문제는 답이 제시되지 않은 문제의 해답을 찾는 과정과 실습을 통해 더 깊은 학습을 할 수 있도록 준비된 것입니다. 이에 저자는 정답지 제공을 하지 않음을 다시한번 알려드립니다.