모두의 데이터 과학 with 파이썬: 수집 ▶ 정리 ▶ 탐구 ▶ 예측 ▶ 가치로 배우는 기초 데이터 과학

(주)도서출판길벗
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빅데이터 시대, 왜 데이터 과학인가? 데이터를 분석해 의미를 찾는 것이 중요하다! <모두의 데이터 과학 with 파이썬>은 초보자와 비전공자가 배울 수 있게 최대한 전문 용어와 복잡한 수학을 사용하지 않고 설명한다. 먼저 데이터 과학의 개념을 알아보고, 데이터 과학에서 주로 사용하는 파이썬의 핵심 내용을 살펴본다. 또한 HTML, CSV, JSON 파일, 수치형 및 테이블형 데이터를 Beautiful Soup, NLTK, NumPy, Pandas를 사용해 분석하고 그래프를 만들어 보면서 실제로 데이터를 어떻게 다루고 활용할 수 있는지 이해할 수 있다. 데이터 과학이 처음이라면 고민하지 말고 시작해 보자!
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About the author

 모스크바 국립 대학교에서 물리학 석사 학위를, 스토니브룩대학교에서 컴퓨터공학 박사 학위를 취득했다. 주요 연구 분야는 컴퓨터 시뮬레이션과 모델링, 네트워크 과학, 소셜 네트워크 분석, 디지털 인류학이다. 2001년부터 매사추세츠 보스턴에 위치한 서퍽대학교에서 학생들을 가르치고 있다

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Publisher
(주)도서출판길벗
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Published on
Aug 24, 2017
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Pages
292
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ISBN
9791160502633
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Language
Korean
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Genres
Computers / Internet / General
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금융공학, 딱 필요한 만큼만 배우고 바로 활용하기

금융공학에서 프로그래밍은 본질이 아닌 도구다. 이 책은 금융권에서 가장 일반적으로 활용하는 주식, 선물, 옵션, 펀드 이론을 최대한 친절하게 설명하고, 엑셀로 개념을 실습한다. 나아가 비정형 데이터를 수집하고 분석하기 위한 빅데이터 코딩 기술을 익혀, 상품을 설계하거나 위험을 측정하고 투자 전략을 결정하는 등 금융공학 모델링을 파이썬으로 직접 구현해본다. 각 주제에 대해 이 과정을 반복하며 금융공학 입문자가 알아야 할 내용을 확실하게 알려준다. 


문과생의 코딩 울렁증과 이과생의 금융 울렁증을 한 방에 씻어줄 금융공학 사이다

4차 산업혁명의 출현은 융합 인재인 금융공학자의 역할을 진화시키고 있다. 국내외 대형 증권사들은 이미 금융공학의 중요성을 인지하고 퀀트 트레이딩, AI 등 금융공학 기반의 비즈니스를 육성했고 이는 더 많은 금융공학자에 대한 수요로 이어지고 있다. 

금융공학자는 금융, 통계학, 공학 등 여러 분야의 전문 지식을 알아야 하지만, 한 권의 책으로 이를 모두 다루기는 쉽지 않다. 이에 ‘세상에서 가장 쉬운 금융공학 책’을 목표로 쓰인 입문서가 바로 이 책이다. 15년간 금융업계의 최전선에서 활동하며 주니어를 대상으로 명강의를 펼친 경험이 고스란히 담겼다. 

상경계 출신이 금융공학에 입문할 때 가장 큰 걸림돌은 프로그래밍이지만, 금융공학에서 프로그래밍은 어디까지나 본질이 아닌 도구다. 이 책은 주식과 지수, 선물, 옵션, 펀드와 구조화 상품 네 개 파트로 구성되어, 각 주제별로 기초 이론을 설명한 다음 엑셀로 개념을 실습해보고, 빅데이터 코딩 기술을 익혀 파이썬으로 구현해본다. ‘딱 필요한 만큼만 배워서 바로 활용하기’를 모토로 삼아 프로그래밍 초보자도 그때그때 필요한 코딩 기술을 익힐 수 있게 배려했다. 

금융권에서 가장 널리 활용하는 주제로 선별한 구성으로서, 이론을 설명할 때는 수학 증명 대신 직관적이고 친절한 설명을 제공한다. 금융공학은 데이터 분석으로 솔루션을 찾는 과정에서 비정형 데이터를 수집하고 분석해야 하므로 코딩 기술에는 기초적인 빅데이터 수집 기법도 포함된다. 각 주제에 대해 금융 이론, 엑셀 실습, 코딩 기술, 파이썬 금융공학 모델링 4단계를 반복하므로 입문자가 업계에서 일하기 위해 알아야 할 내용을 확실히 배울 수 있다.

고등학교 수학으로 살펴보는 딥러닝 개념

딥러닝 모델의 바탕은 수학입니다. 따라서 수학 전공자 수준만큼은 아니더라도 딥러닝에서 사용하는 수학 이론의 큰 그림을 이해해야 실제 딥러닝 모델을 제대로 설계해서 개발할 수 있습니다.

이 책은 신경망을 구현하는 데 사용하는 수학 이론을 그림 중심으로 설명합니다. 또한 엑셀을 이용해 수학 이론의 구현 결과를 살펴볼 수 있습니다. 딥러닝 관련 라이브러리를 사용해본 경험은 있지만, 수학에 바탕을 둔 딥러닝 모델 구현을 어려워한다면 이 책을 읽고 원하는 딥러닝 모델을 구현하는 토대를 쌓기 바랍니다.


수포자도 부담 없이 살펴볼 수 있는 딥러닝 수학 입문 

딥러닝 관련 자료를 읽다가 수학에 관한 두려움을 갖게 된 사람이 많습니다. 지금은 거의 잊었던 각종 수학 이론이 생소한 기호로 표현되면서 외계어처럼 다가오기 때문인지도 모릅니다. 하지만 한정된 지면에 다양한 개념을 함축적으로 표현하려다 보니 어렵게 느껴질 뿐입니다. 설명 방식을 조금만 달리한다면 충분히 알 수 있는 내용입니다. 

이 책은 딥러닝 관련 서비스를 개발하거나 딥러닝 기초 이론에 관심 있는 사람이 신경망 기반의 딥러닝 수학 이론을 쉽게 이해할 수 있도록 쓴 책입니다. 고등학생도 이해할 수 있는 수식 및 다양한 그림을 이용해 신경망의 동작 원리부터 딥러닝에 주로 사용하는 경사하강법과 오차역전파법의 원리를 친절하게 설명합니다. 또한 엑셀 파일을 간단히 조작해 설명한 내용을 직관적으로 이해할 수 있도록 했습니다. 평소에 수학이 어렵다고 느껴져서 딥러닝 공부를 포기한 경험이 있거나 딥러닝의 기초를 처음부터 탄탄하게 다지고 싶다면 이 책으로 두려움을 이겨내길 바랍니다. 


★ 이 책의 특징 

1. 숫자 이미지를 식별하면서 신경망 이해합니다 

숫자 이미지를 식별하는 예를 이용해 신경망의 원리를 설명합니다. 다양한 그림과 비유를 이용해 이해하기 쉽도록 구성했습니다. 

2. 수학을 잊은 분들께 친절하게 설명합니다 

수학을 잊었더라도 걱정할 필요가 없습니다. 수열, 행렬, 벡터, 미분, 편미분, 경사하강법 등 신경망에서 사용하는 수학 이론을 친절하게 설명합니다. 

3. 엑셀을 이용한 신경망 주요 수학 이론을 계산합니다 

미리 준비한 엑셀 예제를 이용해 실제 신경망의 계산을 살펴봅니다. 엑셀을 몰라도 이 책에서 제시하는 대로만 잘 따라 하면 신경망의 동작 방식을 엿볼 수 있습니다. 어려운 함수나 기능을 사용하지 않고도 계산할 수 있습니다. 



★ 대상 독자 

- 딥러닝과 신경망을 처음 공부하는 입문자 

- 딥러닝 관련 개발을 공부한 후 한 단계 레벨업하려는 개발자

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