10일 만에 완성하는 실전 데이터 분석

AI 활용 데이터 분석 with 오렌지3

정호용

모노북스

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9791197930836

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Publication Date	2023/10/30
Pages/Weight/Size	15222418mm
ISBN	9791197930836
Categories	IT 모바일 > OS/데이터베이스

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Description

코딩을 할 줄 몰라도 10일이면 데이터 분석이 가능하다!

우리는 모든 것이 데이터로 저장되고 분석되는 데이터의 홍수 시대에 살고 있다. 데이터가 삶의 거의 모든 순간을 지배하고 있다고 해도 과언이 아니다. 그만큼 데이터를 다루고 활용할 줄 아는 능력, 즉 데이터 분석 능력이 중요한 때이다. 하지만 데이터 분석은 어려운 프로그래밍 언어를 할 줄 아는 전문가의 영역이라는 인식이 강해서 데이터 분석을 배울 엄두를 못 내는 사람이 대부분이다. 그렇지만 걱정할 필요가 없다. 코딩 한 줄 몰라도 데이터 분석을 할 수 있는 방법이 있다.

《10일 만에 완성하는 실전 데이터 분석》은 노코드 기반 데이터 분석 프로그램인 오렌지3를 활용하여 누구나 쉽고 재밌게 데이터 분석을 배울 수 있도록 하였다. 이 책은 데이터가 무엇인지부터 실전에 바로 적용할 수 있는 데이터 분석의 다양한 영역을 ‘스토리텔링 - 이론&설명 - 실습 과제 - 활용 Tip’ 순으로 체계적으로 정리하고 있다. 또한, 현업에서 데이터 전문가로 활약하고 있는 저자의 노하우가 곳곳에 적용되어 있다. 데이터 분석에 대한 쉽고 재미있는 입문서가 필요하거나, 실전에서 바로 써먹을 수 있는 활용 Tip이 궁금하다면 이 책은 현명한 선택이 되어줄 것이다.

Contents

일프로 시리즈에 붙여
프롤로그 : 새로운 인사이트를 발견하는 데이터 분석

DAY 1 데이터의 중요성과 빅데이터 시대

01 데이터란 무엇인가
02 빅데이터가 만들어 내는 새로운 기회
03 빅데이터 시대를 위한 준비

DAY 2 데이터 분석의 보고, 오픈 데이터

01 오픈 데이터의 개념
02 오픈 데이터의 사회적 가치
03 다양한 공공 데이터 사이트

DAY 3 노코드 기반 도구와 오렌지3

01 시간과 비용을 절감하는 노코드 기반 도구
02 여러 가지 노코드 기반 도구
03 확장성과 커스터마이징 가능성을 갖춘 오렌지3

DAY 4 데이터 분석의 핵심 지표, 대푯값

01 데이터 분석의 근간을 이루는 대푯값
02 데이터 분석을 방해하는 이상치
03 실습 1 with 오렌지3 대푯값 확인과 인사이트 도출

DAY 5 데이터의 가치를 극대화하는 데이터 시각화

01 데이터 시각화의 역할과 중요성
02 다양한 데이터 시각화 기법
03 실습 2 with 오렌지3 데이터 시각화

DAY 6 마법 같은 예측력의 머신러닝

01 머신러닝의 개념
02 머신러닝과 데이터 분석
03 실습 3 with 오렌지3 머신러닝 기법의 이해

DAY 7 모델의 비밀을 풀어주는 설명 가능한 AI

01 설명 가능한 AI의 개념과 필요성
02 머신러닝 모델의 해석 방법
03 실습 4 with 오렌지3 머신러닝 모델 해석

DAY 8 숨은 정보를 찾아내는 텍스트 분석

01 텍스트 데이터의 중요성
02 텍스트 전처리
03 실습 5 with 오렌지3 텍스트 분석

DAY 9 컴퓨터 비전 분야의 핵심 기술, 이미지 분석

01 이미지 데이터의 특성
02 이미지 데이터 전처리
03 실습 6 with 오렌지3 이미지 분류 모델링

DAY 10 데이터 마스터가 되기 위한 필수 역량

01 실질적 가치 창출의 첫걸음, 데이터 수집
02 인사이트를 발굴하는 핵심 단계, 데이터 정제
03 데이터 마스터의 필수 능력, 협업

Author

정호용

경북대학교 경제통상학부를 졸업하고, 서울시립대학교 도시사회학과와 성균관대학교 데이터사이언스융합학과에서 석사학위를 받았다. 그리고 서울시립대학교 도시사회학과에서 박사 과정을 수료했다. 현재, KT 그룹인재개발실 과장으로 재직 중이다.

삼육보건대학교에서 AI 기술과 컴퓨팅적 사고 등에 관해가르치고 있으며, 대학, 공공기관, 기업에서 데이터 분석, 지리정보 분석, AI 프로젝트 실습 등에 대해 다수의 강의를 했다. 주요 관심 분야는 빅데이터, AI, DX, 도시 문화와 분석이며, 진행한 프로젝트로는 ‘AI 모델을 활용한 kt 원내비 도착시간 예측 정확도 개선’, ‘eXplainable AI활용 서울시 생활인구 기반 도시 활력 분석(성균관대)’ 등이 있다.