이 책에서는 우리가 흔히 머신러닝, 딥러닝이라고 부르는 데이터 분석 모델에 대해서 학습합니다. 이번 전면개정판에서는 머신러닝, 딥러닝 알고리즘을 만들어가는 각각의 단계에서 어떠한 고민을 할 수 있을지를 담는 것에 집중하였습니다. 복잡한 이론을 간결하게 정리하되, 퀴즈를 통해 실제 모델 설계 과정에서 마주하게 될 고민들을 체험하도록, 적어도 A라는 알고리즘과 B라는 알고리즘(예. RandomForestClassifier와 SVC)이 어떻게 동작하는지, 각 모델의 중요한 특징은 선명하게 머리 속에 그려낼 수 있게 도움이 되도록 각 개념의 정의와 예시를 설명하고, 다양한 퀴즈를 통해 개념을 다시 정리할 수 있도록 구성했습니다.

이 책을 읽기 위해 필요한 사전 지식이 있습니다.

__파이썬 기초 ***
__pandas *
__데이터 시각화 *

책의 내용은 위의 사전 지식을 어느 정도 숙지하고 있음을 가정하고 작성하였습니다. 만약 위의 지식에 대한 이해가 필요하다면 『파이썬으로 시작하는 데이터 분석, 전면개정판』 (2025, 아이리포) 책을 먼저 읽는 것을 추천합니다. 이 책은 순서대로 읽는 것을 권장하지만 머신러닝, 딥러닝 모델에 대해 경험이 있거나 ‘문제 해결사’ 유형의 학습 방법을 선호하는 사람의 경우 다음의 순서로 읽는 것도 좋습니다.

__유형 1: ‘이론 마스터’
이론을 탄탄히 다지고 문제 풀이를 하는 유형
순차적으로 미션을 수행하기

__유형 2: ‘문제 해결사’
문제에 먼저 부딪혀보고, 궁금한 것을 찾아보는 유형
코드 작성을 먼저하고 개념을 정리하기

실습 단원의 코드는 주어진 문제를 웹 검색이나 책의 이론을 찾아보지 않고, 스스로 작성할 수 있어야 합니다. 처음에 이 작업이 어려울 수 있습니다. 그렇다면 먼저 완성된 코드를 보고 완벽하게 이해하도록 하세요. 그 후 스스로 문제와 기본 뼈대 코드(Skeleton Code)의 내용을 채워보세요. 코드 작성이 익숙해졌다면, 스스로 데이터셋 분석 방향을 정해보고 AI 모델을 학습시켜본다면 이 책을 완벽하게 마스터한 것입니다.