요즘에는 통계에서 데이터 분석을 접근하는 책, 또는 싸이킷런과 같은 파이썬 라이브러리 등을 기본으로 데이터 분석을 배우는 책은 많이 나와있어서 '데이터 분석을 위한 통계', '데이터 분석을 위한 프로그래밍'은 통계, 컴퓨터공학 비 전공자라도 데이터 분석을 위해서 어느 선까지 알아야 하는지 파악이 가능하다. 하지만 데이터 분석을 위한 수학을 주제로 접근하는 책은 많지 않아서 아쉬웠는데 마침 수학이 제일 아쉬울 때 이 책을 접하게 되어 기뻤다. 수학기호 읽는 법부터 시작해서 수열의 합과 곱을 기호 및 공식과 함께 이해하는 것부터 시작된다. 저자가 꼭 직접 써보고 연습문제 풀어가면서 공부하라고 강조하고 있는데 착실한 학생이 된 기분으로 그렇게 따라가면서 했더니 실제로 내가 모르는데 대충대충 이해하고 넘어가고 ..
무라카미 하루키의 책은 “상실의 시대"를 시작으로, “하드보일드 원더랜드", “해변의 카프카", “달리기를 말할 때 내가 하고 싶은 이야기"를 읽은 것 같다. “하드보일드 원더랜드"를 읽고는 큰 충격에 빠졌던 기억이 난다. ‘어떻게 이런 상상을 할 수가 있지?’라고 생각했던 것 같다. 그만큼 하루키의 소설은 평소에 내가 접해왔던 류의 이야기는 아니였다. 어딘가 다른 책 소개 글에서 매일 정해진 분량만큼 글을 쓴다는 내용을 접하고는 (아직은)소설을 쓰려는 것은 아니지만, 글을 규칙적으로 그리고 소설을 쓴다는 것은 어떤 것일까 하는 궁금증이 생겨서 책을 읽기 시작했다. 본인이 소설을 쓰게 된 계기(?), 그리고 소설을 쓰는 방식, 가치관과 펜을 대하는 자세 등을 읽다보니 옆집 아저씨, 혹은 내가 나의 직업인..
지은이 : 서현우 출판사 : 한빛미디어 출판일 : 2019-06-10 다른 언어의 기초 상식 없이도 기본 입출력, 변수형, 제어문 순으로 (조금은 지루하리만큼) 친절하게 C언어를 차근차근 따라 해가며 배울 수 있도록 구성되어 있다. 전체적인 흐름도 컴퓨터 언어를 처음 배우는 사람, 중학생 정도의 독해력을 가진 사람이라면 기본적인 설명과 도식으로 개념을 파악하고, 짧고 주석이 잘 달린 소스코드를 직접 타이핑해보고, 연습문제 풀어보면 어느새 한 단락이 끝나고 그만큼의 지식이 쌓여 있다는 것을 느낄 수 있을 것 같다. 그만큼 수준과 분량이 정말이지 “혼자 공부하는...”이라는 컨셉에 맞게 적절한 것 같다. 몇 가지 학습 tip을 이야기하자면. 내 경우는 처음에 개발환경을 잡느라 애를 먹었다. 결론부터 말하자면..
- 지은이 : 김기현, - 출판사 : 한빛미디어, - 출판일: 2019-07-01 "자연어 딥러닝 분석이 이렇게 심오할(어려울) 줄이야." 책을 처음 읽기 시작하면서부터 가장 먼저 들기 시작한 생각이었다. 책을 읽기 전에는 데이터 분석에 있어서 자연어 처리는 데이터 칼럼 중 영화평이나 서평과 같은 이용자가 직접 입력한 값이 있는 경우 단어수를 세어본다거나 추출된 단어를 기반으로 긍정적인지 부정적인지 알아보는 감성 분석 정도로만 생각했었다. 물론 인공지능을 이용한 번역 등 자연어를 처리하는 분야들도 많이 있고 발전하고 있으나 데이터 분석을 전반적으로 공부하고 있는 나에게는 그저 feature값 중 하나를 처리하기 위한 도구일 뿐 그 이상도 그 이하도 아니었다. 하지만 이 책을 읽으면서 자연어 처리를 다시 ..
- 지은이 : 세라 가이도, 안드레아스 뮐러, - 옮긴이 : 박해선, 출판사 : 한빛미디어, 출판일 : 2019-03-29 - 원제 : Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists (2017년) 2017년에 출판된 "파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝, 부제 : 사이킷런 핵심 개발자가 쓴 머신러닝과 데이터 과학 실무서"의 번역 개정판이다. 목차상으로 큰 차이는 없어 보이지만 번역 개정판 소개를 보면 개정판을 내면서 오탈자 수정, 풀컬러 인쇄, 사이킷런 업데이트에 따른 내용 업데이트, 국내 독자를 위해 몇 가지 주제가 추가되었다고 한다. "R로 시작할 것인가, 파이썬으로 시작할 것인가?" 본격적인 데이터 분석, 머신러닝..
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