책 소개
우리가 살고 있는 현대 사회는 데이터의 시대라고 할 수 있다. 인터넷과 모바일 기술의 발전으로 데이터는 사회, 경제를 비롯한 여러 분야에서 새로운 가치를 창출하는 핵심 자원이 되어 ‘21세기의 원유’라고 불리고 있다. 따라서 미래 사회에서 문제를 해결해 나가는 데는 데이터를 기반으로 한 융합적 사고 과정이 더욱 중요할 것으로 전망된다. 이 교과서는 데이터 기반의 문제를 파이썬이라는 강력한 도구를 사용하여 기계학습으로 해결하는 과정을 경험해 봄으로써 실생활 및 다양한 교과의 데이터를 효과적으로 처리하고 분석할 수 있도록 하였다. 이 교과서는 총 5개의 대단원으로 구성되어 있으며 각 단원별 구성 내용은 다음과 같다. ‘Ⅰ. 데이터와 데이터 윤리’ 단원에서는 데이터에 대한 이해를 바탕으로 데이터 활용 사례를 탐색한다. 그리고 데이터 편향과 수집 윤리를 이해하여 데이터에 대한 올바른 태도를 기른다. ‘Ⅱ. 데이터 수집과 전처리’ 단원에서는 데이터 유형을 이해하고 데이터를 수집하여 전처리하는 활동을 통해 데이터 관리 능력을 기른다. ‘Ⅲ. 데이터 모델링과 시각화’ 단원에서는 데이터 모델링과 시각화 과정을 이해함으로써 기계학습에 필요한 데이터를 준비할 수 있는 능력을 기른다. ‘Ⅳ. 데이터와 기계학습’ 단원에서는 기계학습의 개념과 특징을 이해하고 분류 모델과 회귀 모델을 만들거나 구현하는 과정을 통해 문제를 창의적으로 해결하는 능력을 기른다. ‘Ⅴ. 데이터 융합 프로젝트’ 단원에서는 데이터 융합 프로젝트 과정을 이해하고 사례를 경험해 봄으로써 데이터 기반의 교과 및 실생활 프로젝트를 스스로 기획하고 수행할 수 있는 능력을 기른다. 이 교과서를 통해 학생들이 실생활 및 다양한 학문 분야에서 마주치는 문제들을 데이터를 활용하여 능동적으로 해결하는 능력을 길러 미래의 융합형 인재로 성장하는 토대가 되기를 기대한다. - 저자 일동
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차례 머리말 이 책의 구성과 특징 Ⅰ 데이터와 데이터 윤리 ➊ 데이터의 이해 1 데이터와 빅데이터 함께하기 오늘 하루 동안 인터넷에 남긴 데이터 2 빅데이터 활용 함께하기 사회 각 분야의 빅데이터 활용 사례 조사 정리 학습 배운 내용 확인을 위한 중단원 마무리 읽을거리 데이터 관련 진로 ➋ 데이터 윤리 1 데이터 편향 함께하기 택시 기사, 학교 밖 청소년의 대화와 나의 편견 2 데이터 수집 윤리 함께하기 누군가 나의 개인 정보를 불법적으로 수집한다면? 도전 과제 딜레마 상황을 통한 나의 가치관 살펴보기 정리 학습 배운 내용 확인을 위한 중단원 마무리 읽을거리 AI의 편견을 만드는 데이터 편향 대단원 마무리 Ⅱ 데이터 수집과 전처리 ➊ 데이터 수집 1 데이터의 종류 함께하기 일상생활 속의 데이터 탐색 2 데이터의 종류에 따른 수집 방법 함께하기 정형 데이터 수집 방법 익히기 함께하기 비정형 데이터 수집 방법 익히기 3 데이터 수집하기 읽을거리 마라톤 완주를 위해 주행 기록을 적다가 관리 앱까지 개발 함께하기 그림 속 정보 데이터화 해보기 도전 과제 펭귄 데이터 수집해 보기 정리 학습 배운 내용 확인을 위한 중단원 마무리 읽을거리 빅데이터 전문가 ➋ 데이터 전처리 1 데이터 전처리 함께하기 빠진 데이터를 처리하는 방법1 2 데이터 가공 함께하기 빠진 데이터를 처리하는 방법2 3 데이터 관리 함께하기 데이터 관리하기 도전 과제 펭귄 데이터에 데이터 전처리 적용해 보기 정리 학습 배운 내용 확인을 위한 중단원 마무리 읽을거리 블록체인 전문가 대단원 마무리 Ⅲ 데이터 모델링과 시각화 ➊ 데이터 모델링 1 데이터의 구조 함께하기 신체 정보를 표현하는 다양한 데이터의 속성 2 특징 데이터와 레이블 데이터 함께하기 연속형 데이터와 범주형 데이터 도전 과제 특징 데이터와 레이블 데이터 3 데이터 모델링 함께하기 데이터 세트의 핵심 속성 도전 과제 펭귄 데이터 속성 알아보기 정리 학습 배운 내용 확인을 위한 중단원 마무리 읽을거리 ChatGPT 등 AI가 대체할 10가지 직업 ➋ 데이터 시각화 1 데이터 시각화 2 데이터 필터링 함께하기 일상생활의 데이터로 상관관계 분석 후 데이터 필터링 도전 과제 데이터 시각화를 이용해 효과적인 데이터 속성 선택하기 정리 학습 배운 내용 확인을 위한 중단원 마무리 읽을거리 스마트 헬스케어 전문가 대단원 마무리 Ⅳ 데이터와 기계학습 ➊ 기계학습의 이해 1 기계학습의 개념과 특징 함께하기 일상생활 속의 분류, 회귀, 군집화 적용 사례 정리 학습 배운 내용 확인을 위한 중단원 마무리 읽을거리 기계학습 모델의 성능을 높이려면 어떻게 해야 할까? ➋ 기계학습 코드 구현 1 분류 모델 함께하기 test_size 값에 따라 생길 수 있는 문제점 도전 과제 분류 모델을 활용해 펭귄 종 구분 짓기 2 회귀 모델 함께하기 몸무게에 따른 키를 예측하는 회귀 모델 구현하기 도전 과제 펭귄의 몸무게를 예측하는 회귀 모델 만들기 정리 학습 배운 내용 확인을 위한 중단원 마무리 읽을거리 인공지능이 폐기물을 종류별로 구분한다? 대단원 마무리 Ⅴ 데이터 융합 프로젝트 ➊ 데이터 융합 프로젝트의 계획 1 데이터 융합 프로젝트 과정 함께하기 분류를 바탕으로 결과를 예측할 수 있는가? 알아두기 데이터 수집 활용 웹페이지 함께하기 프로젝트 주제 정하기 마인드맵 함께하기 데이터 융합 프로젝트 계획서 작성하기 알아두기 데이터 수집 시 고려 사항 함께하기 수집 데이터 소개하기 함께하기 수집 데이터 전처리 함께하기 데이터 모델링 및 시각화 함께하기 기계학습 모델 제작 알아두기 데이터 융합 프로젝트 발표 체크리스트 함께하기 데이터 융합 프로젝트 자기 평가표 함께하기 진로 연계 아이디어 정리 학습 배운 내용 확인을 위한 중단원 마무리 읽을거리 세계 4대 인공지능 석학의 한마디 ➋ 데이터 융합 프로젝트의 적용 1 데이터 융합 프로젝트의 사례 함께하기 데이터 수집 놀이 함께하기 데이터 전처리를 통한 문제 해결 함께하기 데이터 시각화를 통한 문제 해결 함께하기 모델 예측 정확도 높이기 함께하기 모델 사용해 보기 정리 학습 배운 내용 확인을 위한 중단원 마무리 읽을거리 모델 중심에서 데이터 중심의 AI 개발자로 대단원 마무리 정답 찾아보기 참고문헌 및 그림·사진 출처
출처: 국립중앙도서관 서지정보
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