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데이터과학자 진로정보110

코딩 없이 배우는 데이터 과학(황보현우, 한노아 저 , 성안북스) 코딩 없이 배우는 데이터 과학(황보현우, 한노아 저 , 성안북스) * 책소개 별도의 코딩 없이 데이터를 분석하는 No Code, Low Code의 시대! 데이터 과학 입문자와 비전공자를 위한 데이터 분석의 새로운 방법을 제시하다! 인공지능의 발전에 따라 별도의 코딩 없이 데이터를 분석하는 No Code, Low Code의 시대로 전환되어 가고 있다. 이러한 흐름에 따라 저자는 데이터 과학 분야의 전문가들이 아닌, 입문자 및 비전공자 등 일반인도 쉽고 빠르게 실무에서 바로 사용할 수 있는 데이터 분석의 새로운 방법을 이 책에 소개하였다. 제1장. [데이터 과학을 위한 체계]에서는 데이터 과학에 접근하는 방법을 소개한다. 여기서는 데이터 과학에 접근하는 다양한 관점과 이 책에서 채택하는 프레임워크에 대해 설.. 2023. 3. 14.
Introduction to data analysis with {Statgarten}. (통계유치원) Introduction to data analysis with {Statgarten}. (통계유치원) For this purpose, We have developed an open source R package called “Statgarten” that allows you to utilize the features of R without having to use R directly, and I would like to introduce it. * 출처 : https://www.r-bloggers.com/2023/03/introduction-to-data-analysis-with-statgarten * Statgarten Github : https://github.com/statgarten/statgar.. 2023. 3. 13.
PyGWalker (피그워커): Combining Jupyter Notebook with a Tableau-like UI (Kanaries) PyGWalker (피그워커): Combining Jupyter Notebook with a Tableau-like UI (Kanaries) tableau(태블로) 형식의 데이터 시각화 분석을 위한 파이썬 패키지 PyGWalker can simplify your Jupyter Notebook data analysis and data visualization workflow. By bringing a lightweight, easy-to-use interface instead of analyzing data using Python. * pygwalker github : https://github.com/Kanaries/pygwalker * pygwalker document: https://docs.kana.. 2023. 3. 10.
교원을 위한 인공지능(AI) 첫걸음(서울특별시교육청) 교원을 위한 인공지능(AI) 첫걸음(서울특별시교육청) ▢ 인공지능을 활용하고, 인공지능과 협업해야하는 인공지능 시대에는, 인공지능 기술의 원리, 인공지능 기술의 한계, 인공지능 윤리 등을 잘 알고 인공지능이 사회에 미치는 영향을 비판적으로 이해하는 역량인 인공지능 리터러시가 필수적이다. 이러한 인공지능 리터러시 교육이 전 교과에 걸쳐 이루질 수 있도록 교원의 인공지능에 대한 이해를 돕고, 교과와 연계하여 인공지능 윤리교육이 내실 있게 이루어질 수 있도록 하기 위해 교육자료 2종을 개발‧보급하게 되었다. ▢ 「서울형 인공지능 윤리교육 자료(초등학교용)」는 서울미래교육 핵심가치인 존엄, 포용, 공존과 국가수준 인공지능 윤리기준의 3대 기본원칙을 융합하여 교육과정에 바로 적용할 수 있는 인공지능 윤리교육 내용.. 2023. 3. 7.
KOSIS 통계놀이터 (통계청) KOSIS 통계놀이터 (통계청) □ ‘KOSIS 통계놀이터’는 교육전문가, 초등학교 교사, 어린이 등 국민의 다양한 의견을 들어 수요자 관점에서 구축한 어린이용 통계서비스로, 어린이가 통계를 쉽게 이해하고 데이터 활용 능력을 체득할 수 있도록 기획하였다. □ ‘KOSIS 통계놀이터’는 데이터의 홍수 속에서 공신력 있는 통계데이터와 콘텐츠를 이용하여 어린이가 자연스럽게 데이터를 활용하고 해석할 수 있게 지원한다. ○ 핵심 서비스는 ①비주얼 통계, ②데이터로 말하기, ③프로젝트형 통계 학습이다. ① 비주얼 통계 초등 4~6학년 국정·검정교과서에 수록된 국가승인통계를 어린이가 이해하기 쉽게 단순화하여 직관적으로 표현 * 모든 국가승인통계가 수록된 국가통계포털(KOSIS)과 연계, 교과서에 활자화된 통계를 최신.. 2022. 3. 7.
비모수통계학 with R (자유아카데미 정성규) 비모수통계학 with R (자유아카데미 정성규) * 머리말 이 책의 제I부에서는 바로 이 전통적인 비모수통계의 방법론을 다룬다. 전통적인, 순위에 기반한 방법들은 1930년대부터 60년대까지 주로 연구가 이루어졌지만, 지금도 그 방법들이 실제 데이터 분석에서의 중요한 도구 중 하나이므로 중요한 방법론이라고 볼 수 있다. 이 책이 다른 전통적인 비모수통계를 다룬 책들과 다른 점은, 전통적인 비모수통계에서의 추론을 모두 순열검정의 특수한 경우로 설명한다는 점이다. 피셔(R.A. Fisher)가 처음 도입한 순열검정은 데이터의 뒤섞기를 통해 가설검정에서의 정확한 영분포를 구하는 방법이다. 뒤섞기를 이용한 추론 또는 순열검정은 제I부에서 다루는 전통적인 데이터 분석의 상황뿐 아니라 회귀분석에서의 추론, 그리고 .. 2022. 1. 21.
R과 Python을 이용한 비모수통계학 (박상언, 자유아카데미) R과 Python을 이용한 비모수통계학 (박상언, 자유아카데미) * 머리말 학부에서 15년간 비모수통계학을 강의하면서 정리한 내용을 책으로 출간하게 되었다. 기초통계학 수준의 내용을 숙지한 비전공자를 대상으로 교재의 난이도를 조절하다 보니, 내용상 수학적 유도보다는 코딩에 중점을 두게 되었으며, 가급적 기초통계학의 내용과 연결하여 설명하고자 하였다. 책의 1장, 2장, 3장에서는 학부 수준의 통계학입문, 통계방법론의 내용을 간략하게 설명하였다. 그리고 4장과 5장에서는 순위를 이용한 비모수검정 방법들을 설명하였는데, 4장에서는 독립인 집단들의 비교에 대한 비모수검정 방법, 5장에서는 독립이 아닌 집단들의 비교에 대한 비모수검정 방법을 설명하였다. 그리고 6장에서는 분포함수와 Quantile 등을 이용하여.. 2021. 12. 22.
3일 만에 끝내는 코딩 통계 (박준석 지음 | 사회평론아카데미) 3일 만에 끝내는 코딩 통계 (박준석 지음 | 사회평론아카데미) R언어 설치부터 코딩까지 * 책소개 통계와 코딩은 이제 현대인의 기초 소양이 되었다. 이 책은 코딩 초보자, 통계 비전문가를 위한 입문서로서, 3일 만에 코딩과 통계의 감을 잡을 수 있도록 해준다. 사용하기 쉽고 통계에 최적화된 R 언어를 설치하는 것(1장)부터 차근차근 알려준다. 그리고 고등학교 때 배운 순열과 조합(2장)부터 시작해 확률(3장), 조건부확률(4장), 확률분포(5장), 통계적 추정(6장)까지 따라가며 통계를 코딩으로 함께 풀어본다. 몇 줄의 코드를 직접 입력하고 실행해보면서 통계적 개념을 명확히 알게 되고 코딩까지 자연스럽게 익힐 수 있게 될 것이다. 여기에 더해 컴퓨터 성능이 고도로 발달한 시대의 통계 기법인 부트스트랩(.. 2021. 12. 1.
R과 함께하는 의학통계 : 비교분석 연구에서의 표본크기와 검정력(차재형 , 자유아카데미) R과 함께하는 의학통계 : 비교분석 연구에서의 표본크기와 검정력(차재형 , 자유아카데미) 임상시험연구에서 가장 중요한 사항 중 하나가 연구목적에 따른 필요 대상 환자 수(표본크기)를 결정하는 것이다. 대부분의 임상시험은 통계적 유의성을 판단하기 위하여 유의확률(p-value)을 구하고 그 결과에 따라 통계적 의사결정을 하게 된다. 하지만 표본크기는 고려하지 않고 지나치게 유의확률에 의존하다 보니 통계적으로 유의하나 검정력이 떨어져 연구결과의 신뢰성이 무너지는 경우가 많이 나타나고 있다. 표본크기의 결정은 연구설계 단계부터 고려되어야 하며 연구목적과 연구방법에 의해 정확하게 산출되어야 한다. 표본크기가 적정하지 않게 되면 통계적 유의성을 신뢰할 수 없을 뿐만 아니라 임상적 결과 또한 크나큰 오류를 범하기 .. 2021. 11. 10.
Stable Baselines를 이용한 강화학습(박유성 교수, 자유아카데미) Stable Baselines를 이용한 강화학습(박유성 교수, 자유아카데미) * 머리말 저자는 코딩에 능숙하지 못하지만 파이썬 라이브러리 sklearn 덕분에 큰 어려움 없이 머신러닝을 이해하고 실습할 수 있었으며 Keras나 Pytorch라는 high level 프로그래밍 언어 덕분에 딥러닝을 이해하고 활용할 수 있었다. 강화학습(reinforcement learning)은 인공지능에서 가장 코딩이 복잡하고 난해하여 배우기 어려우나 응용분야가 게임, 금융, 자율자동차, 자율주차, 로봇 등 무궁무진하며, 발전 가능성이 매우 높은 분야이다. 딥러닝과 통계적 추정 방법을 근간으로 하는 강화학습은 40년 이상 통계학만 연구해온 저자에게 정적인 통계학을 동적인 통계학으로 응용할 수 있겠다는 설렘과 호기심으로 다.. 2021. 11. 1.
파이썬과 주피터 노트북 기반의 SAS Viya (강봉주 박사 / 자유아카데미) 파이썬과 주피터 노트북 기반의 SAS Viya (강봉주 박사 / 자유아카데미) 이 책은 파이썬과 노트북 기반으로 SAS Viya를 경험하기 위한 입문서이다. SAS를 오랜 시간 동안 실무에서 사용하고 프로젝트를 진행했던 사용자, SAS를 접해보지는 않았지만 파이썬 등의 오픈소스를 잘 이용하여 프로젝트를 진행했던 사용자 등 다양한 사용자들이 SAS Viya를 경험해보고 싶어 한다. 이 책은 이러한 사용자들이 머신러닝과 딥러닝 프로젝트에서 가장 잘 알려진 파이썬 언어와 주피터 노트북 편집기를 이용하여 SAS Viya를 경험해볼 수 있는 기회를 제공한다. 왜 SAS Viya를 경험해야 하는가? 물론 이 질문에 명쾌하게 한 문장으로 답변할 수는 없다. 그러나 필자가 보기에 가장 큰 이유는 하나의 언어와 엔진으로.. 2021. 10. 29.
데이터 과학자의 일 (박준석 (엮음) , 손승우 , 우지환 , 이은조 , 박영호 , 노인우 , 김범준 , 차현승 , 이지혜 , 김미애 , 김영민 지음 | 휴머니스트) 데이터 과학자의 일 (박준석 (엮음) , 손승우 , 우지환 , 이은조 , 박영호 , 노인우 , 김범준 , 차현승 , 이지혜 , 김미애 , 김영민 지음 | 휴머니스트) 금융, 게임에서 스포츠까지 현장에서 찾아낸 데이터 과학의 오늘 데이터 과학자는 어디에서 무슨 일을 할까? 전문가 11명의 생생한 목소리가 전하는 데이터 과학의 현주소 최근 데이터 과학, 빅데이터, 머신러닝 등의 용어가 여기저기서 들리고 있다. 그런데 정작 데이터 과학자들이 구체적으로 어떤 일을 하는지, 데이터 과학이 각 분야에서 어떻게 활용되며 세계를 바꾸고 있는지 확인하기는 어렵다. 이 책은 다양한 분야에서 활동하고 있는 데이터 과학자들이 모여 데이터 과학의 현재를 이야기한다. 연구방법론, 인공지능과 머신러닝, 결측데이터 등 데이터 과학의.. 2021. 10. 27.
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