파이썬을 익힘으로써 코딩과 알고리듬에 대해 배우게 될 것이다. 앞에서 데이터 과학자의 매력에 대해 많이 인용했지만, 이 책은 데이터 과학자가 되기 위한 책은 아니다. 그보다는 데이터 과학에 첫발을 내딛는 책이라 할 수 있다.
데이터 분석과 사회과학 연구를 결합하여 실제 문 제를 실증적으로 탐구하고 해결하고자 하는 독자들을 위한 길잡이다. 다양한 연구 주제를 중심으로 파이썬의 강력한 분석 도구를 활용하는 방법을 제시하며, 데이터의 의미를 발견하고 통찰을 얻는 과정을 체계적으로 안내한다.
데이터 과학은 단순한 통계분석을 넘어 머신러닝, 인공지능 등 다양한 분야와 융합되고 있다. 그럼에도 불구하고, 통계학의 기초적인 원리와 분석 기법에 대한 탄탄한 이해는 데이터 과학자가 복잡한 문제를 해결하고, 신뢰할 수 있는 결과를 도출 하는 데 필수적이다다. 본서는 이러한 배경을 바탕으로 Stata와 Python을 효과적으로 활용하여 실질적인 데이터 분석 능력을 배양하는 데 중점을 두었다.
실리콘밸리 수준의 기술 인터뷰에서 성공하는 데 필요한 파이썬 기술을 완벽하게 설명하는 책. 스택, 큐, 연결 리스트 등의 데이터 구조 기초부터 시작해 동적 프로그래밍, BFS/DFS, 유니언 파인드 등의 알고리즘을 살펴보고, 이들을 실제 면접 문제에 어떻게 효율적으로 적용할 수 있는지 면접관의 관점에서 단계별로 분석한다.
파이썬을 처음 접하는 사람도 바로 실습할 수 있도록 구성된 데이터 분석 입문서다. 복잡한 이론보다는 구글 코랩 환경을 활용한 실습 중심 구성으로, NumPy와 Pandas를 활용한 배열 계산, 데이터 전처리, 통계 요약, 고윳값 분석 등의 기능을 하나하나 따라 하며 익힐 수 있도록 짜임새 있게 설계되었다.
데이터를 담는 ‘자료형’, 프로그램의 흐름을 제어하는 ‘조건문’과 ‘반복문’, 효율적인 코드 작성을 위한 ‘함수’와 ‘클래스’, 그리고 코드를 체계적으로 관리하는 ‘모듈’과 ‘패키지’ 등 파이썬의 핵심 내용을 다룬다. 각 장마다 쉬운 설명과 함께 실제 코드를 실행해 볼 수 있는 예제를 준비했다.
AI 기술의 핵심인 LLM의 개념부터 시작해 LLM을 활용해 AI 에이전트를 개발하는 방법을 소개한다. GPT API를 활용해 맞춤형 업무 자동화 프로그램을 만들고 랭체인과 랭그래프를 활용해 에이전트들이 협업하는 멀티에이전트 시스템까지 구현한다.
『모두의 딥러닝』 개정4판. 기존 3판의 내용 중 여러 부분을 보강하고, 실습 환경을 최신화했으며, 최신 AI의 핵심인 자연어 처리와 트랜스포머까지 가장 쉽고 완벽하게 설명하고 있다. 더불어 혼자 학습하기 어려운 독자분들을 위해 무료 동영상 강의를 제공한다.
ML옵스(MLOps) 엔지니어와 머신러닝(ML) 엔지니어가 실제 문제에 대한 해결책을 구축하는 것을 돕는 실용적인 안내서다. 빠르게 발전하는 이 분야에서 앞서 나가는 데 필요한 기술을 제공한다.
랭체인을 처음 접하는 독자들을 위해 기획되었다. LLM 기반 애플리케이션은 다양하고 폭넓은 가능성을 가진 매력적인 개발 대상이지만, 관련 경험이 있는 개발자가 적고 입문서도 부족한 상황이다. 앞서 『파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석』을 통해 입문자를 위한 쉬운 설명을 선보인 핀테크 스타트업 대표이자 인공지능 강사인 오승환 저자가 직접 집필해, 초보자도 LLM 기반 애플리케이션의 전반적인 흐름을 이해할 수 있도록 쉽게 설명했다.
