Book
저서
한 권으로 배우는 도커 & 쿠버네티스
장철원 지음, 한빛미디어, 2024.04.29
이 책은 도커와 쿠버네티스의 기본 개념부터 실무 환경에서의 구축, 관리, 사용 방법까지 단계별로 설명한다. 도커와 쿠버네티스를 익히는 데 반드시 알아야 하는 내용으로 구성했다.
몬테카를로 시뮬레이션으로 배우는 확률통계 with 파이썬
장철원 지음, 비제이퍼블릭, 2023.03.08
이 책은 확률 통계 학습을 위한 기초 수학 개념부터 파이썬을 활용해 실제 배운 내용을 응용할 수 있도록 돕는다. 다양한 확률 분포의 기반이 되는 이론을 소개하고 파이썬 실습을 통해 해당 분포의 성질을 파악한다. 뿐 만 아니라, 확률 과정, 몬테카를로 시뮬레이션 이론을 파악하고 실습을 통해 해당 알고리즘의 작동 방식을 파악할 수 있다.
알고리즘 구현으로 배우는 선형대수 with 파이썬
장철원 지음, 비제이퍼블릭, 2021.12.24
선형대수는 머신러닝과 딥러닝 분야뿐만 아니라 숫자를 다루는 거의 모든 분야에서 사용됨에도 불구하고, 그 중요성에 비해 쉽게 접하기 어려운 학문이다. 하지만 이 책과 함께라면 선형대수 이론을 파이썬으로 밑바닥부터 직접 구현해 보며 선형대수의 개념을 확실하게 잡을 수 있다. 이 책은 선형대수 이론을 수식으로 설명하고 파이썬을 이용해 단계별로 구현한 후 Numpy 코드로 검증하는 과정을 거친다. 이를 통해 선형대수의 수학적 개념을 자연스럽게 이해하고 문제 해결을 위한 라이브러리 활용 방법을 학습하도록 돕는다. 이 책을 통해 선형대수를 심도 있게 이해하길 바란다.
선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬
장철원 지음, 비제이퍼블릭, 2021.01.26
『선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬』은 머신러닝의 기본적인 사용 방법뿐만 아니라 통계학, 선형대수, 최적화 이론 등 머신러닝에 필요한 배경 이론까지 다룬다. 머신러닝 알고리즘을 소개하는 것에 그치지 않고 이론적으로 이해가 필요한 부분은 수학 수식을 통해 자세히 설명함으로써, 해당 머신러닝 알고리즘의 작동 방식을 파악할 수 있다. 프로그래밍 실습은 머신러닝 파트에서는 사이킷런 라이브러리를, 딥러닝 파트에서는 텐서플로 라이브러리를 사용한다.
웹 크롤링 & 데이터 분석 with 파이썬
장철원 지음, 인사이트, 2022.01.24
인터넷 정보를 나의 필요나 업무의 요구에 맞게 불러오고 가공하고 자동화하는 모든 것들이 다 웹 크롤링이라는 IT 기술을 기반으로 한다. 이 책은 웹 크롤링 기술에 대한 안내서이자 입문서다. 그동안 파이썬이라는 언어와 크롤링의 난해한 코드로 고개를 떨구던 독자에게, 크롤링 기술은 누구나 쉽게 배울 수 있다는 것을 알려주는 책이다.