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데이터로 과학하기 : 4차 산업혁명, 준비됐니?
발행연도 - 2019 / 외 지음: 윤현집 / 탐- 도서관 인천도서관
- 자료실 [인천]일반자료실1
- 부록 부록없음
- 등록번호 KM0000455348
- ISBN 9788964964033
- 형태 153p. 23cm
- 한국십진분류 총류 >
- 카테고리분류 청소년 > 청소년이해 > 진로/직업
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전체도서관 소장정보
| 자료실 | 대출상태 | 반납예정일 | 청구기호 | 등록번호 | 자료예약 | 상호대차 | 책마중 | 정보출력 |
|---|
데이터과학과 그 직업 세계에 관한 가장 쉬운 입문서로, 데이터과학자가 4차 산업혁명 시대에 어떤 의미를 갖는 직업인지 시대적 배경부터 차근차근 짚어 나간다. 데이터과학자가 되려는 청소년들이 어떠한 소양을 쌓고 어떠한 과정을 밟아 나가야 하는지에 관한 실용적인 팁으로 가득하다.
들어가며｜우리 삶을 완전히 바꾼 전기, 인터넷, 그다음은…… 데이터!
1장. 오늘 내가 뿜어낸 데이터는 몇 메가바이트? - 4차 산업혁명 시대, 모두의 일상을 지배할 데이터 / 윤현집
2장. 제발 우리 기업을 구해 줘! - 데이터 해결사가 이끄는 기업 혁신 / 윤현집
3장. ‘데이터과학과’가 없는데 어떡해? - 전공을 넘나드는 무한 진로 탐험 / 박세진
4장. ‘문송’하지 않아도 괜찮아 - 이공계 기술과 인문학적 소양이 융합될 때 / 김용연
5장. 물 위에선 우아하게, 물 밑에선 ‘빡세게’ - 데이터과학자의 분석 업무 / 장준규
6장. 공대 선배가 알려 주는 데이터 분석 도구와 실전 팁 - 데이터과학자가 갖추어야 할 기술 / 류진걸
나오며｜좋은 데이터과학자가 되는 길
1장. 오늘 내가 뿜어낸 데이터는 몇 메가바이트? - 4차 산업혁명 시대, 모두의 일상을 지배할 데이터 / 윤현집
2장. 제발 우리 기업을 구해 줘! - 데이터 해결사가 이끄는 기업 혁신 / 윤현집
3장. ‘데이터과학과’가 없는데 어떡해? - 전공을 넘나드는 무한 진로 탐험 / 박세진
4장. ‘문송’하지 않아도 괜찮아 - 이공계 기술과 인문학적 소양이 융합될 때 / 김용연
5장. 물 위에선 우아하게, 물 밑에선 ‘빡세게’ - 데이터과학자의 분석 업무 / 장준규
6장. 공대 선배가 알려 주는 데이터 분석 도구와 실전 팁 - 데이터과학자가 갖추어야 할 기술 / 류진걸
나오며｜좋은 데이터과학자가 되는 길
빅데이터 사용설명서 : 빅데이터가 이렇게 쉬운 거였나
2022 / 지음: 김진호 / 메이트북스
데이터로 말해요! : 데이터 중심의 사고·기획·보고의 기술
2023 / 지음: 김철수 / 위키북스
데이터 인문학 : 세상을 움직인 역사 속 데이터 이야기
2019 / 지음: 김택우 / 한빛미디어
나는 CODAP으로 데이터 분석한다 : CODAP으로 배우는 데이터 분석의 정석
2025 / 지음: 최정원 [외] / 씨마스
빅데이터를 지탱하는 기술 : 시시각각 변하는 데이터를 파악하는 자동화의 세계
2018 / 지음: 니시다 케이스케 ; 옮김: 정인식 / Jpub(제이펍)
(액션영화에서 배우는) 웹 분석 전략 : 기업 이익을 높이는 데이터 분석 통찰력과 사업 성과 최적화
2015 / 지음: 브렌트 다익스 ; 옮김: 최윤석 / 에이콘
(경험에서 배운다!)실전 데이터 분석 35: 데이터 분석가부터 AI 엔지니어까지 누구나 알아야 할 데이터 노하우
2025 / 지음: 다카하시 이치로 , 시라이시 타쿠야 , 시미즈 아키에 [공] ; 옮김: 신정원 / 책만
데이터로 과학하기 : 4차 산업혁명, 준비됐니?
2019 / 외 지음: 윤현집 / 탐
(직장인을 위한) 데이터 분석 실무 with 파이썬 : 마케팅, 영업, 기획 실무 담당자를 위한 데이터 분석의 기술
2020 / 지음: 이형석; 장남수; 전상환; 정상욱 / 위키북스
데이터가 한눈에 보이는 시각화 : 데이터 시각화 기초부터 분석 사례, 다양한 차트 유형까지 알아보는
2020 / 지음: 강원양, 임준원, 최현욱, 뉴스젤리 / 위키북스
데이터 천재들은 어떻게 기획하고 분석할까?: 직관을 넘어 핵심을 꿰뚫는 데이터 분석의 절대 법칙
2022 / 공저: 조성준...[외] / 21세기북스
핸즈온 데이터 시각화
2022 / 지음: 잭 도허티, 일리야 일라얀코우 ; 옮김: 김태헌 / 한빛미디어
PySpark 배우기 : 파이썬과 스파크 2.0으로 대용량 처리 애플리케이션 다루기
2017 / 지음: 토마스 드라바스 ; 데니 리 ; 옮김: 이진기 / 에이콘
구글 빅쿼리 완벽 가이드 : 빅데이터, AI, 머신러닝 엔지니어를 위한 대용량 데이터 분석 도구
2020 / 지음: 발리아파 락쉬마난, 조던 티가니 ; 옮김: 변성윤, 장현희 / 책만
R을 활용한 기계 학습 : 데이터 분석을 위한 머신 러닝 이론과 적용
2014 / 지음: 브레트 란츠 ; 옮김: 전철욱 / 에이콘
(서울대 교수와 함께하는)10대를 위한 교양 수업. 3, 조성준 교수님이 들려주는 빅데이터 이야기
2023 / 글: 조성준, 이선영; 그림: 신병근 / 아울북
App developers
2018 / Shauente Waters ; series editor, Casey Malarcher / Seed Learning
Computer intelligence engineers
2018 / Anne Taylor ; series editor, Casey Malarcher / Seed Learning
모두의 데이터 분석 = Data analysis for everyone : with 파이썬
2019 / 지음: 송석리, 이현아 / 길벗
한 달쯤, 라다크 = Ladakh holiday
2013 / 김재은 ; 허지혜 지음 / 봄엔
갖고 싶은 디자인 비누 : 세상에 단 하나뿐인 나만의 천연비누를 디자인하다
2018 / 지은이: 정수빈 / 중앙books
데이터 분석가의 숫자유감 : 만화로 배우는 업무 데이터 분석 상식
2021 / 글: 권정민 ; 그림: 주형 / 골든래빗
(앞서 나가는 10대를 위한) 빅데이터
2020 / 지음: 카를라 무니; 그림: 일렉시스 코넬 ; 옮김: 이다윤 / 타임북스
(Why? people) 장 앙리 파브르 = Jean Henri Fabre
2018 / 글: 박민정 ; 그림: 이준희 / 예림당
지구가 평평했을 때 : 우리가 잘못 알고 있는 과학의 모든 것
2019 / 지음: 그레이엄 도널드 ; 옮김: 한혁섭 / Youngjin.com(영진닷컴)
(우리가 정말 알아야 할) 대한민국 헌법. :
2005 / 이수열 바로잡음 / 현암사
수학자들의 전쟁 : 수학사상 가장 흥미로웠던 뉴턴과 라이프니츠의 미적분 경쟁
2007 / 이광연 지음 / 프로네시스
주요 키워드
통계(나이)
| 나이 | 대출건수 |
|---|---|
| 10대 미만 | 0 |
| 10대 | 2 |
| 20대 | 0 |
| 30대 | 0 |
| 40대 | 3 |
| 50대 | 1 |
| 60대 | 0 |
| 70대 | 0 |
| 80대 | 0 |
| 90대 | 0 |
통계(연도)
| 연도 | 대출건수 |
|---|---|
| 2017년 | 0 |
| 2018년 | 0 |
| 2019년 | 3 |
| 2020년 | 1 |
| 2021년 | 1 |
| 2022년 | 1 |
| 2023년 | 0 |
| 2024년 | 0 |
| 2025년 | 0 |
| 2026년 | 0 |