최고의 데이터 과학 도서 17권(2025 업데이트)

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데이터 과학은 다양한 과학적 방법, 알고리즘 및 프로세스를 사용하여 방대한 양의 데이터에서 통찰력을 추출하는 연구 분야입니다. 원시 데이터에서 숨겨진 패턴을 발견하는 데 도움이 됩니다. 데이터 과학은 수학적 통계, 데이터 분석 및 빅 데이터의 진화로 인해 등장했습니다.

데이터 과학을 배우고 데이터 과학 전문 지식을 높이는 데 도움이 될 훌륭한 책을 찾고 계십니까? 그렇다면 당신은 올바른 장소에 왔습니다.

다음은 초보자를 위한 데이터 과학을 배우기 위한 최고의 책 목록입니다. 이 책은 데이터 과학 전문가가 적극 권장하며 학생들이 프로그래밍 기본 사항을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이러한 리소스는 귀하가 이 유망한 분야에서 경력을 쌓고 더 나은 데이터 분석가가 되도록 안내할 것입니다. 자세히보기 ...

초보자를 위한 최고의 데이터 과학 도서

책 제목	저자 이름	최신판	작성자	평가	(링크)
처음부터 데이터 과학	조엘 그루스	2nd 판	‎오라일리		더 알아보기
초보자를 위한 데이터 과학	릴리안 피어슨	초판	‎존 와일리 & 선즈		더 알아보기
데이터 집약적인 애플리케이션 설계	마틴 클레프만	초판	오라일리 미디어		더 알아보기
빅데이터	빅터 마이어-쇤베르거	재판판	하퍼 비즈니스		더 알아보기
데이터를 이용한 스토리 텔링	콜 누스 바우 머 크나 플릭	초판	와일리		더 알아보기

1) Data Science from Scratch: First Principles with Python

Data Science from Scratch는 Joel Gurus가 쓴 책입니다. 데이터사이언스의 핵심인 수학과 통계학을 배울 수 있는 최고의 데이터사이언스 도서 중 하나이다. 당신도 배울 것이다 컴퓨터 조작을 즐기기 데이터 과학자로 시작하는 데 필요한 기술.

이 책에는 k-최근접 이웃 구현, 나이브 베이즈, 선형 및 로지스틱 회귀, 의사 결정 트리, 클러스터링 모델과 같은 주제가 포함됩니다. 또한 자연어 처리, 네트워크 분석 등을 탐색할 수 있습니다.

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2) 초보자를 위한 데이터 과학

초보자를 위한 데이터 과학(Data Science For Dummies)은 Lillian Pierson이 쓴 책입니다. 이 책은 광범위한 데이터 과학 분야의 모든 영역을 다루는 빠른 입문서를 원하는 IT 전문가와 학생에게 이상적입니다.

이 책은 빅데이터, 데이터 과학, 데이터 엔지니어링과 같은 주제를 다루고 이러한 모든 영역이 어떻게 결합되어 큰 가치를 제공하는지를 다루고 있습니다. 또한 기술, 프로그래밍 언어 및 수학적 방법에 대해서도 배우게 됩니다.

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3) 데이터 집약적인 애플리케이션 설계

Designing Data-Intensive Applications는 Martin Kleppmann이 쓴 책입니다. 이 책은 데이터 과학을 위한 최고의 책 중 하나로, 다양한 데이터 처리 및 저장 기술의 장단점을 배우는 데 도움이 됩니다. 이 책은 또한 소프트웨어 엔지니어와 아키텍트가 현대적 애플리케이션에서 데이터를 최대한 활용하는 방법을 배우는 데 도움이 됩니다.

이 책은 다양한 도구의 강점과 약점을 파악하고 일관성, 확장성, 장애 내구성, 복잡성 간의 균형을 찾아 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

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4) 빅데이터: A Rev우리가 살고, 일하고, 생각하는 방식을 변화시킬 솔루션

빅데이터는 Viktor Mayer-Schonberger와 Kenneth Cukier가 쓴 책입니다. 이 책은 빅 데이터 혁명에 대한 낙관적이고 실용적인 시각에 대해 이야기합니다. 이 책의 저자들도 다음과 같이 이야기합니다. 빅데이터 기술 우리의 삶을 변화시킬 수 있고, 그 위험으로부터 우리 자신을 보호하기 위해 무엇을 할 수 있는지.

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5) 데이터로 스토리 텔링 : 비즈니스 전문가를위한 데이터 시각화 가이드

데이터를 이용한 스토리텔링은 Cole Nussbaumer Knaflic이 쓴 책입니다. 이 책에서는 데이터 시각화의 기초와 데이터를 효과적으로 활용하는 방법을 배울 수 있습니다. 이 책의 강의는 대부분 이론에 관한 것이며 다음 그래프나 프레젠테이션에 즉시 적용할 수 있는 많은 실제 사례를 제공합니다.

또한 이 책은 독자들에게 예측 가능한 도구를 뛰어넘어 데이터의 근원에 도달하는 방법에 대해서도 가르칩니다. 또한 데이터를 사용하여 매력적이고 유익한 스토리를 만드는 방법에 대한 주제도 포함되어 있습니다.

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6) 데이터 과학자를 위한 실용 통계: 50가지 필수 Concepts

데이터 과학자를 위한 실용 통계(Practical Statistics for Data Scientists)는 Peter Bruce(저자), Andrew Bruce가 쓴 책입니다. 이 책은 다양한 통계 방법을 데이터 과학에 적용하는 방법을 설명하고, 무엇이 중요하고 무엇이 중요하지 않은지에 대한 조언을 제공합니다.

이 책은 R 프로그래밍에 익숙하고 통계에 대한 지식이 어느 정도 있다면 쉽게 사용할 수 있는 데이터 과학 참고서이다.

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7) 데이터 과학 및 빅 데이터 분석: 데이터 발견, 분석, 시각화 및 제시

Data Science and Big Data Analytics는 EMC 교육 서비스에서 출판한 책입니다. 데이터 과학자들이 사용하는 광범위한 활동, 방법 및 도구를 다루는 최고의 Amazon 데이터 과학 책 중 하나입니다. 이 책은 개념, 원리 및 실용적인 응용 프로그램에 중점을 둡니다.

이는 모든 산업 및 기술 환경과 학습에 적용됩니다. 오픈 소스 소프트웨어를 사용하여 복제할 수 있는 예제를 지원하고 설명합니다.

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8) 비즈니스를위한 데이터 과학 : 데이터 마이닝 및 데이터 분석 사고에 대해 알아야 할 사항

비즈니스를 위한 데이터 과학(Data Science for Business)은 유명한 데이터 과학 전문가인 Foster Provost와 Tom Fawcett가 쓴 책입니다. 이 데이터 과학 학습서는 데이터 과학의 기본 원리를 소개합니다. 데이터 과학 프로젝트를 위한 이 학습서는 많은 것을 이해하는 데 도움이 됩니다. 데이터 마이닝 기술 오늘 사용 중입니다.

또한 비즈니스 이해관계자와 데이터 과학자 간의 커뮤니케이션을 개선하는 방법도 알아봅니다. 또한 데이터 분석 프로세스와 데이터 과학 방법이 비즈니스 의사 결정을 지원할 수 있는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.

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9) 헤드 퍼스트 통계: 두뇌 친화적인 가이드

Head First Statistics는 Dawn Griffiths가 쓴 책입니다. 작가는 이런 무미건조한 주제를 생생하게 풀어내며, 퍼즐, 이야기, 퀴즈, 실제 사례 등이 가득한 자료를 통해 통계에 대해 당신이 원하고 알아야 할 모든 것을 가르쳐준다. 핵심 내용을 이해하고 활용하세요. 이 책에서는 차트와 도표를 사용하여 데이터를 시각적으로 표시하는 방법도 다루고 있습니다. 마지막으로 이 책에서는 확률과 기대값 등을 계산하는 방법도 알려줍니다.

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10) 데이터 과학을 위한 R: 데이터 가져오기, 정리, 변환, 시각화 및 모델링

R for Data Science는 Hadley Wickham이 쓴 책입니다. 가능한 한 빨리 데이터 과학을 수행할 수 있도록 설계되었습니다.

이 책은 데이터 가져오기, 탐색, 모델링 및 결과 전달 단계를 안내합니다.

이 책에서 여러분은 데이터 과학 사이클에 대한 완전하고 큰 그림의 이해를 얻을 것입니다. 기본 도구 외에도 세부 사항을 관리해야 합니다. 이 책의 각 섹션은 여러분이 배운 것을 연습하는 데 도움이 되는 연습과 짝을 이룹니다.

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11) Hands-On Machine Learning

Hands-On Machine Learning Aurélien Géron이 쓴 데이터 과학 책입니다. 이 책은 지능형 시스템을 구축하는 데 필요한 개념과 도구를 배우는 데 도움이 됩니다. 또한 간단한 선형 회귀와 딥 신경망으로의 진행과 같은 다양한 기술을 배우게 됩니다. 이 책의 각 장은 배운 내용을 적용하는 데 도움이 됩니다. 필요한 것은 프로그래밍 경험뿐입니다.

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12) Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython

Python 데이터 분석을 위한 책은 Wes McKinney가 쓴 책입니다. 이 참고서에는 흔히 직면하는 많은 데이터 분석 문제를 해결하는 방법을 보여주는 사례 연구가 가득합니다. 이 Python 데이터 과학 책을 통해 최신 버전의 팬더를 배울 수 있습니다. 눔 파이, IPython및 Jupyter.

이 참고서는 데이터 과학 도구에 대한 실용적이고 현대적인 소개서입니다. Python. 새로운 분석가에게 이상적인 책입니다. Python 그리고 Python 프로그래머.

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13) 머신러닝 소개 Python: 데이터 과학자를 위한 가이드

머신러닝을 이용한 Python Andreas C. Müller(저자), Sarah Guido(저자)가 쓴 책입니다. 이 책에서는 다음을 사용하여 성공적인 기계 학습 애플리케이션을 만드는 데 필요한 단계를 배웁니다. Python 그리고 sci-kit-learn 라이브러리.

이 책에서는 다음을 사용하여 성공적인 기계 학습 애플리케이션을 만드는 데 필요한 단계를 배웁니다. Python 그리고 scikit-learn 라이브러리. 이 학습 자료에서는 NumPy 및 matplotlib 라이브러리도 소개합니다.

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14) R을 활용한 실용적인 데이터 과학

Practical Data Science with R은 Nina Zumel(저자), John Mount(저자), Jim Porzak이 쓴 책입니다. 이 책은 긴 이론적 세부 사항 없이 기본 원리를 설명합니다. 데이터를 수집, 큐레이션, 분석할 때 직면하게 될 실제 사용 사례를 제공합니다.

R 프로그래밍 언어와 통계 분석 기법을 적용할 수 있습니다. 책에는 마케팅, BI, 의사결정지원 시스템 등을 바탕으로 사례를 꼼꼼히 설명했다. 이 데이터 과학 교과서는 예측 모델을 기반으로 실험을 설계하는 방법과 같은 주제도 다루고 있습니다.

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15) 데이터로 생각하기

데이터로 생각하기(Thinking with Data)는 맥스 샤론(Max Sharon)이 쓴 책입니다. 데이터를 사용할 수 있는 지식으로 전환하는 기술을 배우는 데 도움이 됩니다. 이 책에서는 프로젝트를 정의하기 위한 프레임워크를 발견하게 될 것입니다. 또한 수집하려는 데이터와 그 결과에 접근하고 분석하는 방법도 포함됩니다.

이 데이터 과학 책은 또한 데이터별 추론 패턴을 탐색하고 보다 유용한 주장을 구축하는 방법을 배우는 데 도움이 됩니다.

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16) 데이터 과학 핸드북

데이터 과학 핸드북은 Field Cady가 작성했습니다. 데이터 분석 방법론과 빅데이터 소프트웨어 도구에 대한 이상적인 참고서입니다. 이 책은 데이터 과학을 실습하고 싶지만 필요한 기술이 부족한 사람들에게 이상적입니다.

이 데이터 과학 책은 연구원은 물론 초보 대학원생에게도 이상적인 학습 자료입니다. 그들은 실제 분석을 배우고 기술 범위를 확장해야 합니다.

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17) 통계 학습 소개

An Introduction to Statistical Learning은 Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshira와 같은 작가 그룹이 쓴 책입니다. 이 데이터 과학 책은 관련 응용 프로그램과 함께 유용한 모델링 및 예측 기술을 제공합니다.

제시된 방법을 설명하는 데 사용되는 컬러 그래픽과 실제 사례를 제공하는 데이터 과학에 관한 최고의 책 중 하나입니다. 이 책의 각 장에는 R 언어로 제공되는 분석 및 방법을 구현하는 방법에 대한 자습서가 포함되어 있습니다.

자주하는 질문 :

❓ 데이터 사이언스란?

⚡ 최고의 데이터 과학 서적은 무엇입니까?

다음은 초보자와 고급 데이터 과학자를 위한 최고의 데이터 과학 중 일부입니다.

• Data Science from Scratch: First Principles with Python
• 초보자를 위한 데이터 과학
• 데이터 집약적인 애플리케이션 설계
• 빅데이터: A Rev우리가 살고, 일하고, 생각하는 방식을 변화시킬 솔루션
• 데이터로 스토리 텔링 : 비즈니스 전문가를위한 데이터 시각화 가이드

✅ 데이터 과학을 어떻게 배울 수 있나요?