이 책은 데이터 과학에 대한 입문서로, 데이터 과학이란 무엇인지, 어떻게 배울 수 있는지, 그리고 어떻게 활용할 수 있는지를 다룹니다. 데이터 과학을 배우기 위해 필요한 수학, 통계, 프로그래밍 등의 기초 지식을 설명하며, 실제 데이터를 다루는 과정과 데이터 분석에 필요한 도구와 기술을 소개합니다. 이 책을 통해 데이터 과학의 기본 개념과 원리를 이해하고, 실제 데이터를 분석하며 문제를 해결하는 능력을 키울 수 있습니다.

데이터 분석
데이터 시각화
기계 학습
통계 모델링
데이터 수집
예측 모델링
데이터 청소
데이터 랭글링
데이터 전처리
데이터 탐색
데이터 변환
데이터 통합
데이터 아키텍처
데이터웨어 하우징
데이터 거버넌스
데이터 품질
데이터 윤리
데이터 보안
빅 데이터
클라우드 컴퓨팅
자연어 처리
컴퓨터 시각 인식
딥 러닝
신경망
인공 지능
비즈니스 인텔리전스
데이터 중심 의사 결정
데이터 스토리 텔링
데이터 저널리즘
데이터 개인 정보
데이터 보호
데이터 저장고
데이터 검색
데이터 압축
데이터 인덱싱
데이터 분류
데이터 클러스터링
데이터 협회
데이터 융합
데이터 강화
데이터 확대
데이터 라벨링
데이터 주석
데이터 큐 레이션
데이터 공유
데이터 협업
데이터 거버넌스 프레임 워크
데이터 관리 시스템
데이터 분석 도구
데이터 과학 방법론