추천 도서

누구나 추천하고 싶은 도서는 자유롭게 pull request를 보내주세요. 데이터야놀자는 데이터 사용자들의 지혜를 모아 좋은 책을 추천하고 이를 통해 더 좋은 책이 많이 만들어지는 풍요로운 출판 상황을 꿈꾸고 있습니다. 바로 이런 것을 데놀은 "자유소프트웨어운동"에서 말하는 "공동체 전체의 이익을 위해서 다시 환원시킬 수 있는 자유"라고 생각합니다. 또한 추천 도서 항목에서 출판사가 데이터놀자에 몇 권의 책을 기증해 주시는 것은 고마운 일입니다. 하지만 추천되는 책들은 후원에 상관없이 pull request 와 머징의 사이에서 민주적이고 투명하게 진행되도록 노력하겠습니다.

Book recommendation

따라하며 배우는 데이터과학, 김재명

실리콘밸리 '데이터 과학자'가 알려주는 데이터 사이언스!

"데이터를 지배하는 자가 앞으로 IT 패권을 가져갈 가능성이 높다."
알리바바의 회장 마윈이 데이터 분석의 중요성을 역설하며 했던 말입니다.
이 책은 데이터 과학자가 갖춰야 할 통계 능력, 컴퓨터 도구 활용 능력, 실무 지식에 대한 전반을 다루고 있습니다. R 개발부터 실무에 많이 쓰이는 통계 이론, 데이터를 분석하는 자세, 개발 환경까지 '가장 짧은 시간'에 기본적인 데이터 사이언스 분석을 시작할 수 있습니다.


어린이를 위한 디지털 과학 용어 사전, 한세희(글) 박선하(그림)

급변하는 인공지능 시대에 살아갈 어린이를 위한 핵심 키워드를 담은 책!
들어가는 글 중에서
미래에는 컴퓨터 기술이 더욱 중요한 역할을 하게 될 거예요. 미래 세상의 주역이 될 어린이 친구들이 디지털 과학, IT 분야에 대해 좀 더 적극적으로 도전하고 긍정적인 이미지를 갖게 되기를 바라요. 어린이 친구들이 그 무대에서 마음껏 활동하게 되기를 바라는 마음에서 이 책이 나오게 되었답니다. 어려워 보이는 용어들을 이해하게 되면, 소프트웨어에 대한 막연한 두려움을 떨쳐내고 더 용기 있게 도전해 볼 수 있을 거예요.
추천 대상 독자
ㆍ디지털 과학 용어를 외계어처럼 어렵게 느끼는 어린이 친구들
ㆍ자녀와 디지털 세계를 여행하고 싶은 부모님들


스몰 데이터, 마틴 린드스트롬(저자) 최원식(역자)

빅데이터의 함정에 빠진 기획자, 마케터, 브랜딩 전문가에게 오아시스 같은 책!
우리가 얻고자 하는 가치가 과연 '빅' 데이터를 통해서만 얻어지는 것인가?
우리가 사용하는 모든 제품이나 서비스의 대상은 결국 고객이다. 고객을 제대로 이해하지 못하고 내놓은 제품과 서비스는 실패할 확률이 높다. 수많은 비즈니스에서 빅데이터라는 이름으로 신속하고 편하게 의사결정이 이루어지고 있다. 그러함에도 실패는 왜 똑같이 반복되는걸까? 그것은 바로 빅데이터가 수집하지 못하는 고객이 만들어내는 은밀한 데이터 조각들이 있기 때문이다. 바로 스몰데이터다. 고객을 조금이라도 더 잘 이해해야 하는 마케터, 브랜딩 전문가, 기획자, UX 디자이너, 그리고 이 땅의 모든 사업가라면 한 번은 읽어야 할 책이다.


골빈해커의 3분 딥러닝, 김진중

텐서플로 코드로 맛보는 딥러닝 핵심 개념!

이 책은 신경망 기초부터 CNN, Autoencoder, GAN, RNN, DQN까지 딥러닝의 가장 기본이 되는 모델들을 직접 구현하며 몸으로 익히도록 구성했습니다. 이론을 깊이 파헤치기보다는 다양한 딥러닝 모델의 기초 개념과 기본적인 텐서플로 사용법을 학습하는 데 초점을 두고, 각 모델의 논문에 수록된 복잡한 코드들을 그 핵심이 잘 드러나도록 재구현했습니다. 간결해진 예제들이 여러분을 딥러닝과 텐서플로의 세계로 즐겁고 편안히 모실 것입니다.


처음 배우는 머신러닝, 김승연 & 정용주

머신러닝 기초 이론, 실전 예제, 문제 해결까지 한번에

이 책은 구글과 라쿠텐 머신러닝 개발자가 초보자 눈높이에서 머신러닝의 핵심 이론과 실용적인 예제를 제시합니다. 머신러닝 입문자가 이론을 바탕으로 강력한 성능을 내는 머신러닝 시스템을 구현하고 사용할 수 있도록 하는 것이 이 책의 목표입니다.
1부에서는 ‘머신러닝 기초 지식’, 2부에서는 ‘머신러닝 주요 모델’, 3부에서는 ‘머신러닝 시스템 구현’을 알려줍니다. 이론과 실무 예제와 해결 방법까지 모두 담고 있어 입문자뿐 아니라 이미 머신러닝을 현업에서 다루면서 체계적으로 실력을 다잡고자 하는 중고수에게도 최고의 선택이 될 겁니다.