또 널리 사용하는 머신러닝알고리즘에 대한 직관적 설명, 수학적 배경, 실제 사례를 다룹니다. 데이터 과학에서 필수인 시각화 방법과 도구, 데이터를 해석하는 데 필요한 확률과 통계도 다룹니다. 마지막으로 데이터 과학 업무 결과를 정리하고 소통하는 노하우를 소개합니다. 이 책은 데이터 과학자가 알아야...
[NAVER 제공]