학생부 종합전형을 대비한 데이터사이언스학과 필수 학술 용어 해설집
최민재이 책은 데이터사이언스학과를 목표로 하는 고등학생들을 위한 필수 학술 용어 해설집입니다. 학생부 종합전형을 준비하는 학생들에게 특히 유용한 자료로, 데이터사이언스의 핵심 개념부터 최신 기술 동향까지 폭넓게 다룹니다. 통계학 기초, 프로그래밍 언어, 머신러닝, 빅데이터 처리 등 15개 주요 영역에 걸쳐 체계적으로 구성되어 있어 학과의 전반적인 이해를 도울 것입니다.
각 장은 해당 분야의 핵심 개념 7가지를 선별하여 상세히 설명합니다. 예를 들어, '머신러닝 개론' 장에서는 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등의 기본 개념부터 과적합과 교차검증 같은 실전적 주제까지 다룹니다. '자연어 처리' 장에서는 토큰화, 품사 태깅, 감성분석 등 텍스트 데이터 분석의 핵심 기술을 소개하며, '데이터 윤리와 보안' 장에서는 개인정보 보호, 알고리즘 편향성 등 현대 사회의 중요한 이슈를 다룹니다.
이 책은 단순한 용어 설명을 넘어 각 개념의 실제 응용 사례를 함께 제시하여 독자의 이해를 돕습니다. 예를 들어, '데이터 시각화' 장에서는 각종 그래프와 차트의 특징을 설명하고 이를 활용한 실제 데이터 분석 사례를 소개합니다. '데이터 기반 의사결정' 장에서는 A/B 테스팅, 비즈니스 인텔리전스 등의 개념을 실제 기업 사례와 연결지어 설명하여 데이터사이언스의 실용적 가치를 강조합니다. 이를 통해 학생들은 학과 선택의 이유를 명확히 하고, 학생부 종합전형에서 자신의 학업 계획을 구체적으로 설명할 수 있을 것입니다.
각 장은 해당 분야의 핵심 개념 7가지를 선별하여 상세히 설명합니다. 예를 들어, '머신러닝 개론' 장에서는 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등의 기본 개념부터 과적합과 교차검증 같은 실전적 주제까지 다룹니다. '자연어 처리' 장에서는 토큰화, 품사 태깅, 감성분석 등 텍스트 데이터 분석의 핵심 기술을 소개하며, '데이터 윤리와 보안' 장에서는 개인정보 보호, 알고리즘 편향성 등 현대 사회의 중요한 이슈를 다룹니다.
이 책은 단순한 용어 설명을 넘어 각 개념의 실제 응용 사례를 함께 제시하여 독자의 이해를 돕습니다. 예를 들어, '데이터 시각화' 장에서는 각종 그래프와 차트의 특징을 설명하고 이를 활용한 실제 데이터 분석 사례를 소개합니다. '데이터 기반 의사결정' 장에서는 A/B 테스팅, 비즈니스 인텔리전스 등의 개념을 실제 기업 사례와 연결지어 설명하여 데이터사이언스의 실용적 가치를 강조합니다. 이를 통해 학생들은 학과 선택의 이유를 명확히 하고, 학생부 종합전형에서 자신의 학업 계획을 구체적으로 설명할 수 있을 것입니다.
