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    데이터 과학 효율을 높이는 데이터 클리닝

    데이터 과학 효율을 높이는 데이터 클리닝 불량 데이터의 문제를 발견하고 해결하는 방법

    • 데이비드 메르츠 저
    • 유동하 역
    • 에이콘출판
    • 2023년 01월 31일
    • 정가
      40,000원
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      36,000원 [10% 할인]
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    ISBN: 9791161757094 628쪽 188 x 235 (㎜)

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    저자 소개

    데이비드 메르츠

    저자 : 데이비드 메르츠
    머신러닝과 과학 컴퓨팅 분야에서 개발자와 데이터 과학자를 교육하는 데 전념하는 KDM 트레이닝의 설립자다. 아나콘다 사(Anaconda Inc.)의 선임 트레이너였으며 데이터 과학 훈련 프로그램을 만들었다. 심층 신경망의 등장으로 로봇 오버로드를 훈련시키는 쪽으로 방향을 틀었다. 이전에 D.E. 쇼 리서치에서 8년 동안 일했으며 파이썬 소프트웨어 재단의 이사이기도 했다. 상표 위원회와 Scientific Python Working Group의 공동 의장직을 유지하고 있다. 칼럼인 「Charming Python」과 「XML Matters」는 한때 파이썬 분야에서 가장 널리 읽히는 기사였다.

    역자 : 유동하
    디지털 분석 기업 넷스루에서 전략 기획을 담당하며, Google Analytics 공식 인증 파트너가 되도록 기여했다. 서울 과학종합대학원(aSSIST)과 한국외국어대학교 경영대학원에서 웹 마이닝 과목을 가르쳤다. 그 외에도 네이버 사내 강의와 검색 광고주 대상으로 웹 분석과 관련된 강의를 했으며, 대학에서 인터넷 마케팅을 강의했다. 국내외 게임 회사와 인터넷 쇼핑몰, 금융권, 공공기관 등의 웹 분석 프로젝트를 수행했다. 월간지에 데이터 마이닝과 웹 마이닝 주제로 강좌를 연재했고 인터넷 광고 측정에 관한 칼럼을 쓰기도 했다. 번역서로는 에이콘출판사에서 출간한 『데이터 과학자가 되는 핵심 기술』(2017)이 있다.

    목차


    1부. 데이터 수집
    1장. 테이블 형식
    __정리
    __CSV
    ____온전성 검사
    ____좋은 데이터, 나쁜 데이터, 텍스트 데이터
    ______나쁜 데이터
    ______좋은 데이터
    __유해하다고 간주되는 스프레드시트
    __SQL RDBMS
    ____데이터 타입 다듬기
    ____R에서 반복
    ____SQL이 잘못되는 위치(및 이것을 확인하는 방법)
    __기타 형식
    ____HDF5와 NetCDF-4
    ______도구와 라이브러리
    ____SQLite
    ____아파치 파켓
    __데이터 프레임
    ____스파크/스칼라
    ____판다스와 파생된 래퍼
    ____Vaex
    ____R의 데이터 프레임(Tidyverse)
    ____R의 데이터 프레임(data.table)
    ____흥미로운 Bash
    __연습
    ____엑셀 데이터 정리
    ____SQL 데이터 정리
    __대단원

    2장. 계층적 형식
    __JSON
    ____JSON의 모습
    ____NaN 처리와 데이터 타입
    ____JSON Lines
    ____GeoJSON
    ____깔끔한 지리
    ____JSON 스키마
    __XML
    ____사용자 레코드
    ____키홀 마크업 언어
    __구성 파일
    ____INI와 플랫 사용자 정의 형식
    ____TOML
    ____YAML
    __NoSQL 데이터베이스
    ____문서 지향 데이터베이스
    ______누락된 필드
    ______비정규화와 비정규화의 불만
    ____키/값 저장소
    __연습
    ____채워진 영역 탐색
    ____관계형 모델 생성
    __대단원

    3장. 데이터 소스의 목적 변경
    __웹 스크래핑
    ____HTML 테이블
    ____테이블 형식이 아닌 데이터
    ____커맨드라인 스크래핑
    __PDF
    __이미지 형식
    ____픽셀 통계
    ____채널 조작
    ____메타데이터
    __바이너리 직렬화된 데이터 구조
    __사용자 정의 텍스트 형식
    ____구조화된 로그
    ____문자 인코딩
    __연습
    ____NPY 파서 향상
    ____웹 트래픽 스크래핑
    __대단원

    2부. 오류의 변천
    4장 이상 징후 감지
    __결측 데이터
    ____SQL
    ____계층적 형식
    ____센티넬
    __잘못 코딩된 데이터
    __고정된 한도
    __아웃라이어
    ____z-스코어
    ____사분위수 범위
    __다변량 아웃라이어
    __연습
    ____유명한 실험
    ____철자가 틀린 단어
    __대단원

    5장. 데이터 품질
    __결측 데이터
    __편향적인 트렌드
    ____편향 이해
    ____편향 감지
    ____기준선과 비교
    ____벤포드의 법칙
    __클래스 불균형
    __정규화과 스케일링
    ____머신러닝 모델 적용
    ____스케일링 기술
    ____요인 및 샘플 가중치
    __주기성과 자기 상관관계
    ____도메인 지식 트렌드
    ____발견된 주기
    __비스포크 검증
    ____콜레이션 검증
    ____트랜스크립션 검증
    __연습
    ____데이터 특성화
    ____오버샘플링된 여론 조사
    __대단원

    3부. 수정과 참조
    6장. 값 보정
    __전형적인 값 보정
    ____전형적인 테이블 형식 데이터
    ____지역성 보정
    __트렌드 보정
    ____트렌드 타입
    ____더 크게 얽힌 시계열
    ______데이터 이해
    ______사용할 수 없는 데이터 제거
    ______일관성 보정
    ______보간법
    ____비시간적 트렌드
    __샘플링
    ____언더샘플링
    ____오버샘플링
    __연습
    ____대체 트렌드 보정
    ____다중 특징 밸런싱
    __대단원

    7장. 피처 엔지니어링
    __날짜/시간 필드
    ____날짜 시간 만들기
    ____규칙성 부여
    ____중복된 타임스탬프
    ____타임스탬프 추가
    __문자열 필드
    ____퍼지 매칭
    ____명시적 범주
    __문자열 벡터
    ____분해
    ____로테이션과 화이트닝
    ____차원 축소
    ____시각화
    __양자화와 이진화
    __원핫 인코딩
    __다항식 특징
    ____합성 특징 생성
    ____특징 선택
    __연습
    ____간헐적 발생
    ____레벨 특성화
    __대단원

    4부. 부록
    A. 마치며
    __여러분이 아는 것
    __여러분이 아직 모르는 것
    B. 용어 사전

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