About this ebook
인공지능의 발전으로 데이터를 수집하고 분석하는 방법이 더욱 다양해진 지금, 이 기술들을 실무에서는 어떻게 활용하고 적용하고 있을까? 데이터 분석을 공부하고 기초를 다졌다면, 이제는 가치 있는 데이터를 가려내고 정보를 얻어낼 수 있는 실질적인 능력을 길러야 할 때이다. 이 책은 실제 데이터 분석가들이 자주 다루는 유형의 문제들을 가져와 문제를 파악하고 솔루션을 내는 과정까지 모두 살펴본다. 이러한 데이터 분석 프로젝트를 진행해보고 전체 흐름을 익힌다면 분명 앞으로 하게 될 실무에 도움이 될 것이다. 코드는 파이썬으로 이루어져 있으며, 여러 메서드를 사용하면서 결과 값이 어떻게 나오는지 직접 눈으로 확인할 수 있다. 또, 매 장마다 개념이 일목요연하게 정리되어 있어서 복습하기에도 용이하다. 깊이 있게 데이터 분석을 배우고 싶다면 당장 이 책으로 시작해 보자!
Discover more
About the author
현재 Anomaly의 데이터 과학 책임자이다. Anomaly 이전에는 자연어 처리를 전문으로 하는 스타트업인 Primer AI에서 머신 러닝을 연구했고, 창립 멤버로서 Primer AI 팀을 4명에서 거의 100명의 직원으로 성장시키는 데 도움을 주었다. 스타트업에 진출하기 전에는 학계에서 일하면서 유전적으로 연관된 질병의 숨겨진 패턴을 발견했고, 그 내용이 사이언스 앤 네이처 저널의 자회사에 게재되었다. 카네기 멜론 대학교에서 생물학 및 컴퓨터 과학 학사 학위를, 샌프란시스코 캘리포니아 대학교에서 생물정보학 박사 학위를 취득했다. 인공지능과 머신러닝에 전문가인 엔지니어링 디렉터로, 코넬 대학교에서 컴퓨터 과학 학사, 카네기 멜런 대학교에서 로봇학 박사 학위를 받았다. 대학원 연구 시절 잠재적인 킬러 소행성을 감지하기 위한 알고리즘 개발에 참여했다. 『The CS Detective』(No Starch Press, 2016)를 저술했고, ‘Computational Fairy Tales‘ 블로그도 작성했다.
지금까지 한국전자통신 연구원에서 네트워크 제어/관리/지능화 시스템을 구축하는 일을 해오고 있지만, 컴퓨터에서 일어나는 전반적인 일에 관심이 많다. 특히 최근 몇 년간은 머신러닝 모델의 라이프 사이클을 관리하고 머신러닝 시스템을 운영하는 MLOps와 더불어, 생성형 AI 모델을 튜닝하고 모델링 방법 및 운영을 위한 LLMOps 분야에도 많은 관심을 가지고, HuggingFace Fellow, Google Developers Experts 등 다양한 커뮤니티 활동을 병행하고 있다.
