신간소개 2020. 7. 6. 11:00

 

  ● 저자: 후지 토시쿠니, 와타나베 료이치

  ● 역자: 김태현

  ● 페이지: 208

  ● 판형: 사륙배판변형(182*253)

  ● 도수: 4도

  ● 정가: 20,000원

  ● 발행일: 2020년 7월 17일

  ● ISBN: 978-89-97924-72-1 93000

 

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Sample_Data Visualization.pdf
1.92MB

_도서 내용

데이터 시각화를 배워 비즈니스에 적용할 수만 있어도 보는 눈은 극적으로 달라진다. 무슨 말인지 모를 보고서는 명확하게 바뀌고 무엇보다 읽는 사람의 시간을 극적으로 절약할 수 있다. 이 책은 잘 정리된 보고서처럼 읽는 사람의 시간을 아껴 빠르게 데이터 시각화 능력을 길러주는 책이다. 기초 이론은 간단 명쾌하게 정리되어 있으며 Before & After 데이터 시각화 사례 72가지는 여러분의 잘못된 데이터 시각화 습관을 단번에 교정할 수 있게 해준다.

이 책에서 제시하는 기법들을 토대로 자신만의 발전된 데이터 시각화 기법을 만들어 가길 바란다.

 

핵심키워드 #데이터시각화_사례 #데이터시각화 #프레젠테이션 #태블로

 

_대상 독자

데이터 표현에 고민이 많은 직장인

데이터 이론과 표현법을 공부하고 싶은 학생

 

_목차

 

추천의 글

작가의 글

옮긴이의 글

 

이론편 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

1. 데이터 활용 시대의 도래

1.1 개요

1.2 이 책의 구성과 읽는 법

1.3 높아지는 데이터의 가치

1.4 누구나 데이터를 활용하는 시대

1.5 비교력

 

2. 데이터 시각화

2.1 데이터 시각화의 목적

2.2 데이터 시각화의 효과 - 그래프에서 읽어낼 수 있는 것

2.3 데이터 시각화의 종류

2.4 마무리하며

 

3. 데이터 시각화에 관한 정의 및 연구

3.1 데이터의 종류

3.2 시각 속성과 게슈탈트의 법칙

 

4. 데이터 시각화의 법칙

4.1 데이터 시각화를 위한 용도별 분류

4.2 차트 유형을 선택하는 법칙

4.3 차트 유형 목록

 

실전편- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

5. Hop! 인포메이션 디자인의 기본

5.1 색의 기본색은 강조하고 싶은 요소에 사용한다

5.2 색의 기본색의 수는 최소한으로 사용한다

5.3 색의 기본채도는 낮을수록 좋다

5.4 색의 기본색상이 다른 2색의 사용은 주의한다

5.5 색의 기본색 사용의 모순을 피해야 한다

5.6 색의 기본색이 가지고 있는 이미지를 의식한다

더보기

5.7 색의 기본하나의 색에는 하나의 역할만 부여한다

5.8 색의 기본누구에게도 부담되지 않는 배색을 사용한다

5.9 색의 기본무의미한 배경색은 사용하지 말자

5.10 장식의 기본불필요한 테두리 선은 붙이지 않는다막대 그래프

5.11 장식의 기본불필요한 테두리 선은 붙이지 않는다숫자표

5.12 장식의 기본불필요한 장식은 하지 않는다막대 그래프

5.13 장식의 기본불필요한 장식은 하지 않는다꺾은선 그래프

5.14 장식의 기본너무 굵지도 너무 가늘지도 않게 한다막대 그래프

5.15 장식의 기본너무 굵지도 너무 가늘지도 않게 한다꺾은선 그래프

5.16 장식의 기본눈금선은 될 수 있으면 눈에 띄지 않게 설정한다

5.17 장식의 기본여러 개의 레이블을 사용하지 않는다

5.18 장식의 기본불필요한 장식을 제거하는 단계별 방법

5.19 장식의 기본⑩ 3D차트는 사용하지 않는다 - 1

5.20 장식의 기본⑪ 3D차트는 사용하지 않는다 - 2

5.21 막대 그래프의 기본양을 비교할 때는 막대 그래프를 사용한다

5.22 막대 그래프의 기본축은 반드시 0에서 시작한다

5.23 막대 그래프의 기본비교용 막대 수를 과도하게 늘리지 않는다

5.24 막대 그래프의 기본배치 순서에 의미를 둔다

5.25 꺾은선 그래프의 기본경향을 파악하고 싶을 때는 꺾은선 그래프를 사용한다

5.26 꺾은선 그래프의 기본축은 잘라내도 괜찮다

5.27 꺾은선 그래프의 기본위아래에 여백을 둔다

 

5

5.28 숫자표의 기본배치 순서를 항상 의식한다

5.29 숫자표의 기본숫자표는 자리 수를 맞춰서 오른쪽으로 정렬한다

5.30 숫자표의 기본수치는 가로보다 세로로 비교한다

5.31 차트 선택의 기본① 90도 회전 문자열은 읽기 어렵다

5.32 차트 선택의 기본연속성이 없으면 꺾은선 그래프는 부적절하다

5.33 차트 선택의 기본숫자표에서는 경향을 확인할 수 없다

5.34 차트 선택의 기본원 그래프는 상세한 비교에는 적합하지 않다

5.35 차트 선택의 기본원의 크기로 양을 비교하기는 어렵다

5.36 차트 선택의 기본구성비도 트렌드는 꺾은선 그래프로 작성한다

5.37 차트 선택의 기본적절한 차트 선택하는 단계별 방법

 

6. Step! 차이를 낳는 테크닉

6.1 보기 쉬운 차트를 만드는 요령범례의 표시 위치에 신경을 쓴다

6.2 보기 쉬운 차트를 만드는 요령눈금은 자연스러운 간격으로 매긴다

6.3 보기 쉬운 차트를 만드는 요령시간축은 가로축이 기본이다

6.4 보기 쉬운 차트를 만드는 요령보조선을 활용한다

6.5 보기 쉬운 차트를 만드는 요령경향선을 활용한다

6.6 잘못된 인식을 피하는 기술그래프와 레이블의 불일치 회피

67 잘못된 인식을 피하는 기술이중축으로 표시하면 이해하기 어렵다

6.8 잘못된 인식을 피하는 기술같은 축을 이중축으로 하지 않는다

6.9 잘못된 인식을 피하는 기술마이너스 값은 아래쪽 방향으로 해야 자연스럽다

6.10 잘못된 인식을 피하는 기술데이터 결손은 알기 쉽게 표시한다

6.11 다양한 차트와 사용법누적형 막대의 강조 요소는 최하단에 표시한다

6.12 다양한 차트와 사용법점유는 그 목적을 명확하게 세운다

6.13 다양한 차트와 사용법두 개의 지표들 사이의 관계성은 산포도로 만든다

6.14 다양한 차트와 사용법산포도는 가로축에 원인, 세로축에 결과를 표시한다

6.15 다양한 차트와 사용법점의 중복은 투과성으로 해소한다

6.16 다양한 차트와 사용법다차원 산포도는 보기 어렵다

6.17 다양한 차트와 사용법플랫 차트를 유용하게 활용하자

6.18 다양한 차트와 사용법원 그래프보다 도넛 차트가 좋다

6.19 다양한 차트와 사용법면 그래프로 경향과 규모를 동시에 보여준다

6.20 다양한 차트와 사용법면 그래프를 늘어놓고 비교한다

6.21 다양한 차트와 사용법하이라이트 테이블을 사용해서 직감적으로

6.22 마음을 사로잡는 실천 테크닉조사 데이터의 시각화 - 1

6.23 마음을 사로잡는 실천 테크닉조사 데이터의 시각화 - 2

6.24 마음을 사로잡는 실천 테크닉조사 데이터의 시각화 단계

6.25 마음을 사로잡는 실천 테크닉기준점을 맞춰서 비교한다 - 1

6.26 마음을 사로잡는 실천 테크닉기준점을 맞춰서 비교한다 - 2

 

7. Jump! BI툴로 차이를 만든다

7.1 BI활용법맵을 유효하게 활용한다

7.2 BI활용법스크롤은 가급적 만들지 않는다

7.3 BI활용법필터는 사용하지 않는다

7.4 BI활용법드릴다운 기능을 활용한다

7.5 BI활용법스파게티 차트 해소법

7.6 BI활용법조합해서 과제해결 - 스파게티 차트편

7.7 BI활용법조합해서 과제해결경향과 규모의 양립편

7.8 BI활용법조합해서 과제해결비율과 양의 양립편

7.9 BI활용법대시보드도 KISS의 법칙

 

찾아보기

 

_주요 내용 

기초 이론과 실전 사례를 통해 배우는 데이터 커뮤니케이션

[이론편] 데이터 문맹에서 벗어나기 위한 첫걸음

_데이터가 무엇이고 왜 중요한지를 배운다.

_데이터 시각화의 목적은 커뮤니케이션이라는 것을 잊지 않는다.

_데이터의 종류를 알고 속성을 익힌다.

_데이터 시각화의 필수 이론을 습득한다.

 

[실천편] Before & After로 배우는 데이터 시각화 방법

_사례를 통해 배우는 인포메이션 디자인의 나쁜 예와 좋은 예(색상, 채도, , 숫자, 그래프, 차트 등)

_데이터 시각화 수준을 높여주는 실용적인 26가지 테크닉

_BI 툴로 차이를 만들어내는 방법

  

 

이 책은 이런 데이터의 시대에, 데이터가 구사하는 새로운 언어를 이해하기 위한 필독서입니다.

이론 편에서는 독자들이 꼭 알아야 할 데이터의 기본 개념을 다양한 도식으로 매우 쉽게 설명하고 있으며. 실전 편에서는 정보의 올바른 표현법과 다양한 응용 방법이 잘 표현되어 있습니다.

특히, 데이터 관련 업종 진출과 데이터 표현에 고민이 많은 직장인, 더욱 심도 있는 데이터의 이론과 표현법을 공부하고 싶은 학생들이라면 꼭 읽어야 할 교과서 같은 책이라고 생각합니다. 현재 국내에 데이터 관련 서적이 많지 않고 어려운 책이 대부분이지만, 독자의 눈높이에 맞춘 이 책을 통해 데이터라는 미지의 영역에 한 걸음 내디딜 수 있는 계기가 되었으면 좋겠습니다.

_정도천 (인포크리에이티브 대표, 크리에이티브 디렉터)

 

데이터 시각화 입문』이라는 제목처럼 기본기를 탄탄하게 해줄 수 있는 구조와 법칙에 대해 꼼꼼하게 정리되어 있습니다. 종종 잘못된 데이터 시각화로 인해 많은 오해와 잘못된 판단과 실행을 한 경험은 누구나 있을 것입니다. 데이터 시각화에 있어 당연하다 생각되는 기본이 무시될 때 그래프와 도표는 잘못된 정보로 변질되어 버리기 때문에 경험하는 사례들입니다. 이 책에 제공하는 기본과 다양한 Before After의 상황별 시각화 효과를 학습한다면 왜 기본이 중요한지를 깨달을 수 있을 것입니다.

디테일에 숨어있는 작은 요소들까지 꼼꼼히 알려주고 있어 수준의 차이를 만들어내는 데이터 시각화를 경험할 수 있을 것입니다. 특히 데이터 시각화의 입문자에게는 기반을 단단히 해주고, 직관적인 시각화를 구축하는 데 길라잡이가 될 것입니다.

_장석현 프로( SK 텔레콤,  전 카카오 UX 파트장)

 

혹시 많은 시간과 노력을 투입한 데이터 분석 결과물이 동료들이나 의사 결정권자들에게 제대로 전달되지 않거나 오해를 일으켜 어려움을 경험한 적이 있다면 데이터 시각화 입문은 데이터에 대한 이해, 종류, 시각화의 이론 및 실제 사례 등을 통해서 데이터 시각화의 전문가로 다가서게 하는 데 많은 도움을 줄 것이라고 확신합니다.

경영/디자인 전공 학생들에게는 실무에서 표현되는 다양한 데이터의 시각화 사례를 공부할 수 있고, 분석 및 기획 보고서 작성이 빈번한 실무자들에게는 원포인트 레슨과 같이 핵심을 꿰뚫는 다양한 예제를 통해 성공적인 분석 보고서 및 기획/전략안을 작성하는 데 도움을 얻을 수 있습니다. 그리고 의사 결정권자라면 데이터 시각화를 통해 좀더 효율적이고 정확한 데이터 기반의 의사 결정을 하는 데 많은 도움을 얻을 수 있습니다.

또한 데이터 시각화에 대한 이론적 배경에 대해서도 지루하지 않을 만큼의 적절한 설명은 데이터 시각화에 대한 근본적인 이해를 가질  있도록 하며 이는 데이터 시각화 활용에 있어  도서의 내용을 단순히 모방하는 것이 아닌 스스로 변형하고 개선하는 능력을 갖게 할 것이라 믿습니다.

백인섭(삼성전자 Product Manager, 스토리로 이해하는 UX 디자인 프로세스 저자)

 

우리는 데이터의 중요성과 가치가 크게 부각되는 ‘데이터’의 시대에 살고 있습니다전문 데이터 분석가가 아니라 하더라도, HR, 영업, 마케팅 등 다양한 영역에서 매일매일 데이터를 의미 있는 정보로 만들어 의사결정을 해야 하는 위치에 놓이게 됩니다.

데이터를 활용함에 있어 우리가 잊지 말아야 할 것이 있습니다데이터 자체는 도구이며, 그 도구를 통해 의미 있는 스토리를 만들어 내는 것은 바로 우리에게 달려 있다는 것입니다

이 책의 1~5장은 데이터의 역사와 정의, 그리고 데이터를 그래픽으로 표현하는 핵심적인 방법 등을 알려주어 데이터 해독 능력(Data Literacy)을 기를 수 있는 기본 지식을 제공합니다. 5~7장은 기본적인 지식을 바탕으로 실제로 업무에 활용할 수 있는 실용적인 테크닉을 함께 소개하며특히 7장에서는 데이터 시각화의 세계적 선두주자인 태블로를 활용하여정제되지 않은 데이터를 유의미한 데이터로 변화시키는 모습을 시각화를 통해 보여줍니다.
이 책은 바로 데이터로 이야기를 만드는 법, 즉 데이터 스토리텔링의 방법을 알려주고 있습니다.

김성하(태블로 코리아 지사장) 

 

_저자 소개

지은이 

후지 토시쿠니

주식회사 Truestar 매니징 디렉터. Truestar activation 주식회사 대표.

2002년 동경공업대학 이학부 졸업 후 마케팅 컨설턴트, 스포츠 어패럴의 머천다이즈를 거쳐, 2011년부터 주식회사 Truestar에 합류했다. 데이터 분석과 전략 컨설팅 업무에 종사했고, 2013년부터 BI마운팅과 도입 지원 등 솔루션 사업에 뛰어들었다. 현재는 컨설팅 사업 전개를 총괄하고 있다. 2015년에 BI 마운팅 지원을 전문적으로 전개하는 자회사 Truestar activation을 설립해 대표를 겸하고 있다.

 

와타나베 료이치

주식회사 NTT 데이터 컨설팅 & 마케팅 사업부 솔루션 컨설팅 총괄부 과장.

2004년 와세다대학 사회과학부 졸업 후 그해 NTT데이터에 입사했다. 10년 동안 기업의 데이터 활용에 매진했다. 2011년부터 2012년에는 북미 지사에 부임해 현지 기업의 BI 도입을 위해 힘썼다. 현재는 일본 태블로(Tableau) 1인자로서 글로벌 기업의 BI/DWH 시스템 및 데이터 활용의 구상 책정/도입/정착화 컨설팅을 담당하고 있다.

 

옮긴이

김태현

소프트웨어 엔지니어. 번역가.

애플리케이션 프로그래밍으로 시작했지만 일본으로 이주하면서 임베디드 소프트웨어 분야로 전업했다. 현재는 소프트웨어 개발에 더해서 책 번역에도 힘을 쓰고 있다. 로드북에서 <Xcode4로 시작하는 아이폰 프로그래밍> <머신러닝 데이터 전처리 입문(출간예정)>을 번역하였다.

 

_상세 이미지

                                                                                                _

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오탈자 정보 2020. 7. 6. 10:59

오탈자 신고: chief@roadbook.co.kr 또는 댓글로 남겨주세요)

(2020년 7월 현재, 1판 1쇄 기준)

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오시는 길 2020. 6. 12. 16:46

서울시 서초구 방배동 455-16 메종슈에뜨 201호

(사당역 11번 출구)

 

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로드북 출판사 위치 안내  (0) 2020.06.12
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신간소개 2020. 6. 1. 17:24

 

  ● 저자: 조휘용

  ● 페이지: 320

  ● 판형: 사륙배판형(188*257)

  ● 도수: 2

  ● 정가: 22,000원

  ● 발행일: 2020년 6월 8일

  ● ISBN: 978-89-97924-58-5 93000

 

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[샘플원고]

Sample_Deep Learning Basic.pdf
3.87MB

_도서 내용

텐서플로우 2.x 기반의 실습형 딥러닝 입문서다. 초급자용 실습예제 165개를 수록했고 실전 연습문제 15개를 스스로 풀어본다면 딥러닝 초급을 탈출하여 스스로 학습할 줄 아는 독자로 거듭날 수 있을 것이다. 다른 프로그래밍 입문서와 같이 딥러닝 학습 또한 반복 실습만이 입문 단계를 벗어나기 위한 가장 빠른 방법이다. 이 책이 제시하는 학습 방법인, 데이터를 수집하고 모델을 만들며 학습을 시키는 패턴을 꾸준하게 반복 학습하다 보면 다음 단계로 나아가는 길을 찾을 수 있을 것이다.

 

_대상 독자

딥러닝을 처음 공부하고자 하는 학생이나 개발자

선수지식: 파이썬 문법을 이해할 수 있어야 함

 

_목차 

지은이의 글

편집자이자 베타테스터의 글

일러두기

 

1장 준비하기

1.1 시작하며

1.2 케라스란

1.3 케라스 준비하기

1.4 무료 클라우드 사용하기

1.5 API 문서 활용하기

정리해봅시다

 

[함께 해봐요] 텐서플로우를 설치할 가상환경 만들어 보기

[함께 해봐요] 텐서플로우 CPU 버전 설치하기

[함께 해봐요] 텐서플로우 GPU 버전 설치와 테스트

[함께 해봐요] 구글 드라이브 연동하기

[함께 해봐요] 캐글 노트북에서 결과물 얻는 방법

 

2장 살펴보기

2.1 머신러닝 프로세스 간략히 살펴보기

2.2 용어 살펴보기

2.3 데이터셋 살펴보기

2.4 커뮤니티 살펴보기

정리해봅시다

 

[함께 해봐요] 임의로 클래스 확률을 지정하여 그린 ROC 곡선 (chapter02/roccurve.py)

 

3장 기본기 다지기

3.1 기본 연산 해보기

3.2 신경망

3.3 케라스에서의 개발 과정

정리해봅시다

실습해봅시다

 

더보기

[함께 해봐요] 텐서의 차원과 기본 연산 (basic_calc.ipynb)

[함께 해봐요] 즉시 실행 모드를 통한 연산 (basic_calc.ipynb)

[함께 해봐요] 텐서에서 넘파이로, 넘파이에서 텐서로 (basic_calc.ipynb)

[함께 해봐요] @tf.function (basic_calc.ipynb)

[함께 해봐요] OR 게이트 구현해보기 (perceptron.ipynb)

[함께 해봐요] 벡터의 내적 (perceptron.ipynb)

[함께 해봐요] XOR 게이트 구현해보기 + 다층 퍼셉트론 (perceptron.ipynb)

[함께 해봐요] 여러 가지 활성화 함수 (perceptron.ipynb)

[함께 해봐요] 경사하강법 실험해보기 (perceptron.ipynb)

 

4장 신경망 적용해보기

4.1 MNIST Fashion-MNIST

4.2 보스턴 주택 가격 예측

4.3 빙산인가? 선박인가?-1

‘나의 이해도를 측정하자’ 3번 문제

4.4 무슨 옷과 무슨 색?-1

정리해봅시다

실습해봅시다

번외_캐글을 통해 능력 향상시키기

 

[함께 해봐요] MNIST 데이터셋 다운받기 (mnist.ipynb)

[함께 해봐요] 데이터의 형태 확인하기 (mnist.ipynb)

[함께 해봐요] 데이터 그려보기 (mnist.ipynb)

[함께 해봐요] 검증 데이터 만들기 (mnist.ipynb)

[함께 해봐요] 모델 입력을 위한 데이터 전처리 (mnist.ipynb)

[함께 해봐요] 모델 입력을 위한 레이블 전처리 (mnist.ipynb)

[함께 해봐요] 모델 구성하기 (mnist.ipynb)

[함께 해봐요] 소프트맥스와 시그모이드 값의 비교 (mnist.ipynb)

[함께 해봐요] 학습과정 설정하기 (mnist.pynb)

[함께 해봐요] 모델 학습하기 (mnist.ipynb)

[함께 해봐요] history를 통해 확인해볼 수 있는 값 출력하기 (mnist.ipynb)

[함께 해봐요] 학습 결과 그려보기 (mnist.ipynb)

[함께 해봐요] 모델 평가하기 (mnist.ipynb)

[함께 해봐요] 학습된 모델을 통해 값 예측하기 (mnist.ipynb)

[함께 해봐요] 예측값 그려서 확인해보기 (mnist.ipynb)

[함께 해봐요] 모델 평가 방법 1?혼동행렬 (mnist.ipynb)

[함께 해봐요] 모델 평가 방법?2 분류 보고서 (mnist.ipynb)

[함께 해봐요] MNIST 데이터셋 다루기: 전체 코드 (mnist.ipynb)

[함께 해봐요] Fashion-MNIST 데이터셋 다운받기 (fashion-mnist.ipynb)

[함께 해봐요] 데이터 그려보기 (fashion-mnist.ipynb)

[함께 해봐요] 전처리 및 검증 데이터셋 만들기 (fashion-mnist.ipynb)

[함께 해봐요] 첫 번째 모델 구성하기 (fashion-mnist.ipynb)

[함께 해봐요] 학습 과정 설정 및 학습하기 (fashion-mnist.ipynb)

[함께 해봐요] 두 번째 모델 구성하기 (fashion-mnist.ipynb)

[함께 해봐요] 두 모델의 학습 과정 그려보기 (fashion-mnist.ipynb)

[함께 해봐요] 보스턴 주택 가격 데이터셋 다운받기 (boston.ipynb)

[함께 해봐요] 데이터 형태 확인하기 (boston.ipynb)

[함께 해봐요] 데이터 전처리 및 검증 데이터셋 만들기 (boston.ipynb)

[함께 해봐요] 모델 구성하기 (boston.ipynb)

[함께 해봐요] 학습하고 평가하기 (boston.ipynb)

[함께 해봐요] K-폴드 사용하기 (boston.ipynb)

[함께 해봐요] K-폴드 결과 확인하기 (boston.ipynb)

[함께 해봐요] 데이터 불러오기 (clothes1.ipynb)

[함께 해봐요] 이미지 제네레이터 정의 및 모델 구성하기 (clothes1.ipynb)

[함께 해봐요] 데이터 제네레이터 정의하기 (clothes1.ipynb)

[함께 해봐요] 제네레이터를 통해 모델 학습시키기 (clothes1.ipynb)

[함께 해봐요] 테스트 데이터 예측하기 (clothes1.ipynb)

 

5장 컨볼루션 신경망

5.1 일단 사용해보기

5.2 컨볼루션층과 풀링층

5.3 CIFAR-10 살펴보기

5.4 빙산인가? 선박인가?-2

‘나의 이해도를 측정하자’ 3번 문제

5.5 전이 학습

정리해봅시다

실습해봅시다

 

[함께 해봐요] 데이터 살펴보기 (fashion_mnist_cnn.ipynb)

[함께 해봐요] 모델 구성하기 (fashion_mnist_cnn.ipynb)

[함께 해봐요] 모델 학습시키기 (fashion_mnist_cnn.ipynb)

[함께 해봐요] 이미지 필터 사용해보기 (use_image_filter.ipynb)

[함께 해봐요] 이미지 필터 정의하기 (use_image_filter.ipynb)

[함께 해봐요] 이미지 필터 적용하기 (use_image_filter.ipynb)

[함께 해봐요] 이미지 필터를 적용한 최종 결과 (use_image_filter.ipynb)

[함께 해봐요] 풀링 연산 구현하기 (use_image_filter.ipynb)

[함께 해봐요] model.summary( ) 함수 사용하기

[함께 해봐요] plot_model( ) 함수 사용하기

[함께 해봐요] CIFAR-10 데이터셋 다운받기 (cifar10_cnn.ipynb)

[함께 해봐요] CIFAR-10 데이터 그려보기 (cifar10_cnn.ipynb)

[함께 해봐요] CIFAR-10 데이터셋 전처리 과정 (cifar10_cnn.ipynb)

[함께 해봐요] CIFAR-10 모델 구성하기 (cifar10_cnn.ipynb)

[함께 해봐요] CIFAR-10 모델 학습하기 (cifar10_cnn.ipynb)

[함께 해봐요] CIFAR-10 학습 과정 그려보기 (cifar10_cnn.ipynb)

[함께 해봐요] 신경망 시각화해보기 (cifar10_cnn.ipynb)

[함께 해봐요] CIFAR-10 규제화 함수 사용해보기 (drop_the_overfitting_regularizer.ipynb)

[함께 해봐요] CIFAR-10 드롭아웃 사용해보기 (drop_the_overfitting_dropout.ipynb)

[함께 해봐요] CIFAR-10 배치 정규화 사용해보기 (drop_the_overfitting_BN.ipynb)

[함께 해봐요] 이미지 제네레이터를 사용하여 이미지 그려보기 (basic_image_generator.ipynb)

[함께 해봐요] 이미지 제네레이터를 사용하여 모델 학습하기 (basic_image_generator.ipynb)

[함께 해봐요] 전이 학습 사용해보기 (basic_transfer_learning.ipynb)

[함께 해봐요] 모델 동결 해제하기

[함께 해봐요] 전이 학습을 통해 학습하기 (basic_transfer_learning.ipynb)

 

6장 순환 신경망

6.1 Embedding

6.2 RNN

6.3 LSTM

6.4 Conv1D

6.5 BERT 가볍게 알아보기

정리해봅시다

실습해봅시다

 

[함께 해봐요] 토큰화 작업 수행하기 (use_embedding_layer.ipynb)

[함께 해봐요] 데이터셋 다운받기 (use_embedding_layer.ipynb)

[함께 해봐요] 데이터 형태 확인하기 (use_embedding_layer.ipynb)

[함께 해봐요] 첫 번째 데이터 확인하기 (use_embedding_layer.ipynb)

[함께 해봐요] IMDB 데이터셋에서 가장 빈번하게 사용되는 세 개의 단어

[함께 해봐요] 데이터를 동일한 길이로 맞추기 (use_embedding_layer.ipynb)

[함께 해봐요] Embedding층을 사용하여 모델 구성하기 (use_embedding_layer.ipynb)

[함께 해봐요] 모델 학습시키기 (use_embedding_layer.ipynb)

[함께 해봐요] 모델 평가하기 (use_embedding_layer.ipynb)

[함께 해봐요] 학습 과정 확인하기 (use_embedding_layer.ipynb)

[함께 해봐요] cos 함수를 이용하여 데이터 만들기 (use_SimpleRNN_layer.ipynb)

[함께 해봐요] 전처리 과정 수행하기 (use_SimpleRNN_layer.ipynb)

[함께 해봐요] 데이터 형태 확인하기 (use_SimpleRNN_layer.ipynb)

[함께 해봐요] SimpleRNN을 사용하여 모델 구성하기 (use_SimpleRNN_layer.ipynb)

[함께 해봐요] 모델 학습시키기 (use_SimpleRNN_layer.ipynb)

[함께 해봐요] 예측 결과 그려보기 (use_SimpleRNN_layer.ipynb)

[함께 해봐요] IMDB 데이터셋 사용하기 (use_SimpleRNN_layer.ipynb)

[함께 해봐요] SimpleRNN층의 출력값 변화 확인하기 (use_SimpleRNN_layer.ipynb)

[함께 해봐요] reuters 데이터셋 다뤄보기 (use_LSTM_layer.ipynb)

[함께 해봐요] 데이터셋 전처리 과정

[함께 해봐요] LSTM 층을 사용하여 모델 구성하기 (use_LSTM_layer.ipynb)

[함께 해봐요] 모델 학습시키기 (use_LSTM_layer.ipynb)

[함께 해봐요] Conv1D 층을 사용하여 모델 구성하기 (use_Conv1D_layer.ipynb)

[함께 해봐요] 모델 학습시키기 (use_Conv1D_layer.ipynb)

[함께 해봐요] 데이터 생성하기 (use_Conv1D_layer.ipynb)

[함께 해봐요] 모델 구성 및 결과 확인하기 (use_Conv1D_layer.ipynb)

 

7장 초급을 향해서-1

7.1 케라스의 모델 구성 방법

7.2 함수형 API

7.3 빙산인가? 선박인가?-3

‘나의 이해도를 측정하자’ 1번 문제

7.4 무슨 옷과 무슨 색?-2

7.5 케라스 콜백

정리해봅시다

실습해봅시다

 

[함께 해봐요] Sequential( ) 모델 구성 (make_model_three_ways.ipynb)

[함께 해봐요] 서브클래싱 모델 구성 (make_model_three_ways.ipynb)

[함께 해봐요] 함수형 API 모델 구성하기 (make_model_three_ways.ipynb)

[함께 해봐요] MNIST 데이터셋 불러오기 및 전처리 (functional_api_MNIST.ipynb)

[함께 해봐요] 함수형 API를 활용한 모델 구성 및 학습 (functional_api_MNIST.ipynb)

[함께 해봐요] 다중 입출력을 위한 데이터 생성하기 (functional_api_multi_io.ipynb)

[함께 해봐요] 다중 입출력 모델 구성하기 (functional_api_multi_io.ipynb)

[함께 해봐요] 모델 구조 그려보기 (functional_api_multi_io.ipynb)

[함께 해봐요] 모델 구조 확인하기 (functional_api_multi_io.ipynb)

[함께 해봐요] 다중 입출력 모델에서 학습 과정 설정하기 (functional_api_multi_io.ipynb)

[함께 해봐요] 다중 입출력 모델 학습하기 (functional_api_multi_io.ipynb)

[함께 해봐요] 잔차 연결을 사용하여 모델 구성하기 (residual_and_inception_module.ipynb)

[함께 해봐요] 인셉션 모듈을 사용하여 모델 구성하기 (residual_and_inception_module.ipynb)

[함께 해봐요] ResNet을 활용하여 모델 구성하기 (resnet_transfer.ipynb)

[함께 해봐요] 텐서플로우 허브 설치하기

[함께 해봐요] CIFAR-10 데이터셋 불러오기 (use_tensorflow_hub.ipynb)

[함께 해봐요] 전체 모델 구성하기 (use_tensorflow_hub.ipynb)

[함께 해봐요] 모델 학습시키기 (use_tensorflow_hub.ipynb)

[함께 해봐요] (clothes_classification/clothes3.csv)

[함께 해봐요] (clothes_classification/clothes3.csv)

[함께 해봐요] (clothes_classification/clothes3.csv)

[함께 해봐요] 케라스 콜백 사용 준비하기 (use_keras_callbacks.ipynb)

[함께 해봐요] ModelCheckpoint 콜백 사용하기 (use_keras_callbacks.ipynb)

[함께 해봐요] EarlyStopping 콜백 사용하기 (use_keras_callbacks.ipynb)

[함께 해봐요] ReduceLROnPlateau 콜백 사용하기 (use_keras_callbacks.ipynb)

[함께 해봐요] TensorBoard 콜백 사용하기 (use_keras_callbacks.ipynb)

[함께 해봐요] 텐서보드 실행하기 - 1

[함께 해봐요] 텐서보드 실행하기- 2

 

8장 초급을 향해서-2

8.1 커스터마이제이션

8.2 1×1 컨볼루션

8.3 초급 단계를 위해 한걸음 더

정리해봅시다

실습해봅시다

 

[함께 해봐요] Lambda 층 사용하기 (custom_keras_layer.ipynb)

[함께 해봐요] 커스텀 케라스층 사용하기 (custom_keras_layer.ipynb)

[함께 해봐요] Activation 함수에 직접 전달하는 방법 (custom_activation.ipynb)

[함께 해봐요] 커스텀 객체 목록을 사용하는 방법 - 1 (custom_activation.ipynb)

[함께 해봐요] 커스텀 객체 목록을 사용하는 방법 ? 2 (custom_activation.ipynb)

[함께 해봐요] RAdam 설치하기

[함께 해봐요] RAdam의 존재 알기 (custom_activation.ipynb)

[함께 해봐요] 커스텀 손실 함수 정의하기 (custom_loss.ipynb)

[함께 해봐요] 커스텀 손실 함수?MNIST 학습 (custom_loss.ipynb)

[함께 해봐요] 커스텀 평가지표 정의하여 사용하기 (custom_metrics.ipynb)

[함께 해봐요] 특정 시점에 학습률을 조정하는 커스텀 케라스 콜백 (custom_callback.ipynb)

[함께 해봐요] 커스텀 케라스 콜백을 사용하여 모델 학습시키기 (custom_callback.ipynb)

[함께 해봐요] 컨볼루션층만으로 구성한 모델 - 1 (MNIST_1×1_convolution.ipynb)

[함께 해봐요] 컨볼루션층만으로 구성한 모델 - 2 (MNIST_1×1_convolution.ipynb)

 

9장 케라스 튜너

9.1 탐색해야 할 하이퍼파라미터

9.2 케라스튜너 사용하기

9.3 케라스튜너 더 쉽게 사용하기

정리해봅시다

실습해봅시다

 

부록 A: 오토케라스(AutoKeras)

부록 B: tf.data

부록 C: 이렇게도 학습할 수 있어요!

 

[함께 해봐요] 간단한 구조의 CNN 모델 살펴보기 (keras_tuner_example.ipynb)

[함께 해봐요] 케라스 튜너 설치하기

[함께 해봐요] 케라스 튜너 모델 정의하기 (keras_tuner_example.ipynb)

[함께 해봐요] MNIST 데이터셋 준비하기 (keras_tuner_example.ipynb)

[함께 해봐요] RandomSearch 클래스 사용하기 (keras_tuner_example.ipynb)

[함께 해봐요] 탐색할 하이퍼파라미터 살펴보기 (keras_tuner_example.ipynb)

[함께 해봐요] 하이퍼파라미터 탐색하기 (keras_tuner_example.ipynb)

[함께 해봐요] 실험 결과 요약해보기 (keras_tuner_example.ipynb)

[함께 해봐요] 가장 좋은 성능의 모델 불러오기 (keras_tuner_example.ipynb)

[함께 해봐요] 모델 하이퍼파라미터 확인하기 (keras_tuner_example.ipynb)

[함께 해봐요] HyperResNet 사용하기 (keras_tuner_example.ipynb)

[함께 해봐요] (clothes_classification/tf_data_example.py)

[함께 해봐요] 데이터셋 불러오기 ()appendix/training_with_tensorflow2.0.ipynb

[함께 해봐요] 데이터셋 객체 정의하기 ()appendix/training_with_tensorflow2.0.ipynb

[함께 해봐요] 모델 구성하기 (appendix/training_with_tensorflow2.0.ipynb)

[함께 해봐요] 객체 정의하기 (appendix/training_with_tensorflow2.0.ipynb)

[함께 해봐요] 계산 발생 지정하기 (appendix/training_with_tensorflow2.0.ipynb)

[함께 해봐요] 학습 및 검증 스텝 정의하기 (appendix/training_with_tensorflow2.0.ipynb)

[함께 해봐요] 학습 진행하기 (appendix/training_with_tensorflow2.0.ipynb)

 

찾아보기

 

_주요 내용

 

입문 단계에서 포기하지 않고 다음 단계로 넘어갈 수 있게 해주는 책!

이 책을 학습한 후 점차 수학과 이론적 지식이 필요함을 느끼고, 프로세스나 기존에 제공되고 있는 서비스를 보았을 때 “과연 저기에 딥러닝을 적용하면 어떤 결과물이 나올까?”라는 생각을 하게 된다면 본격적으로 딥러닝 엔지니어, 연구자, 서비스 제공자로서의 삶이 시작된 것입니다.

 

“백견불여일타 공부법의 핵심은 반복입니다.

딥러닝도 다른 프로그래밍 입문서와 마찬가지로 반복 학습만이 입문 단계를 벗어나기 위한 가장 빠른 방법입니다. 이 책이 제시하는 학습 방법인, 데이터를 수집하고 모델을 만들며 학습을 시키는 패턴을 꾸준하게 반복 학습하다 보면 다음 단계로 나아가는 길을 찾을 수 있을 것입니다.

 

“연습문제를 직접 풀어보지 않으면 아무리 좋은 입문서라도 백약이 무효입니다.

직접 해보고 반복해서 학습해보는 것만이 낯설음을 익숙함으로 바꿀 수 있는 유일한 길입니다. 힌트까지 제공되니 반드시 혼자만의 힘으로 풀어보고 저자의 모범답안과 비교해보세요. 점핑업 되는 실력을 느낄 수 있을 것입니다.

 

 

[주요 특징]

초급자용 실습 예제 165개 수록!!

힌트와 미션이 주어지는 초급 탈출 실력 점핑용 연습문제 15개 수록!!

강의자료 제공!!

 

[이 책을 제대로 활용하는 방법]

이 책은 데이터를 모으고(이 책에서는 데이터가 주어지지만) 모델을 만들어 내며 학습을 시키고 결과를 내는 등의 일정 패턴을 반복적으로 학습합니다. 이러한 학습을 통해 필요한 라이브러리를 찾아내어 활용할 수 있는 능력을 갖추게 될 것입니다. 결국엔 데이터와 모델, 이 두 가지가 핵심입니다. 이 책에서 제시하는 단편적인 예제만으로는 실용적인 예제를 만들어낼 수 없습니다. 작은 미션들(여기서는 [함께 해봐요] 예제)에 익숙해지는 약간의 고통스런 과정이 필요하고, 그 다음에 얻은 지식을 바탕으로 자신이 원하는 무언가를 스스로 만들어낼 수 있도록 해주는 것이 이 책의 목표입니다.

 

무엇보다 이 책은 “백견불여일타”라는 시리즈 이름처럼 말 그대로 “그래, 그냥 해봐(Just do it)” 같은 책입니다. 중요한 것은 따라 하며 실행해보고 에러를 내뿜을 때 고민해보고 주변의 도움을 받아가며 배우는 과정을 통해 내가 부족한 지식이 무엇인지 깨닫게 된다는 점입니다.

_편집자 & 베타테스트

 

 

_편집자 코멘트

마지막까지 학습하면서 다양한 에러를 만나게 되었습니다. 단순한 구글 드라이브 마운트 문제부터 변수명 하나 잘못되어 고생했던 적도 있었는데, 그럴 때마다 ‘다른 독자들도 같은 실수를 할 수도 있겠구나!’ 하는 생각에 많은 부분을 보완하고 수정했지만, 분명 어딘가에서는 쉽게 넘어가지 못하는 부분도 있을 겁니다. 그땐 언제든지 백견불여일타 카페에서 도움을 얻으시기 바랍니다.

그리고 역시 하이라이트는 [실습해봅시다]였습니다. 몇가지 미션들을 풀어봄으로써 딥러닝을 이해하고 적용하는 데 큰 도움이 된 파트입니다. 편집자로서 다른 프로그래밍 도서의 문제보다 스스로 풀기가 힘들었지만, 본문의 내용과 검색을 통해 가능한 저자가 제공하는 답안을 보지 않고 풀어보려고 했습니다. 놀라운 것은 [실습해봅시다]를 직접 풀어보고 난 후 이해하기 힘들었던 내용도 선명하게 머릿속에서 정리가 되는 느낌이었습니다. 이런 부분은 이 책의 가장 큰 장점이 아닌가 싶습니다.

 

_저자 소개

지은이

조휘용

https://github.com/airplane2230

 

대학원 진학 전부터 신경망에 관심을 가지고 이를 공부하기 시작했다. 신경망 기술이 많은 사회적 문제를 해결할 수 있다는 매력에 끌려 지금까지 공부하고 있으며, 대학원 과정에서 신경망 기술을 활용하여 수작업을 자동화하는 문제를 다루면서 그 믿음이 굳어졌다. 정보 격차에 관심이 많으며, 이를 해결하기 위해 개인 블로그 운영, 오픈소스 참여 등의 활동을 하고 있고, 집필까지 하게 되었다. 

 

_상세이미지

                                                                                                _

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  1.  Addr  Edit/Del  Reply Favicon of https://thrillfighter.tistory.com 콘파냐

    편집장님 얼마전 뵙고 책도 잘 받았습니다.
    시간이 없어서 아직 앞부분만 발췌해서 읽어보았는데 깔끔하게 잘 읽혔습니다.
    좋은 책 같습니다.
    파이썬의 신 - 저자입니다.^^

    2020.06.25 23:24 신고
    •  Addr  Edit/Del Favicon of https://roadbook.co.kr 로드북

      오~~ 이렇게 담벼락에서 보니 더더욱 반갑네요. 좋은 평가 해주셔서 감사합니다. 파이팅입니다!!!

      2020.06.26 09:16 신고

강의자료 2020. 6. 1. 17:23

강의자료가 필요하신 교수님이나 강사님은 연락주시면 보내드리겠습니다. 

담당: 임성춘 편집장
이메일: chief@roadbook.co.kr
TEL: 02-874-7883(010-9490-7883)


이메일로 연락하실 때는, 아래 내용을 꼭 알려주세요.

대학명(학원명), 강의과정명, 수강인원수, 수강기간, 전화번호

[샘플 다운로드]

딥러닝입문_1장.pptx
3.17MB

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자료실 2020. 6. 1. 17:23

책에서 제공하는 예제소스와 연습문제 해답입니다.

아래 이미지를 클릭하세요~~!!

 

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오탈자 정보 2020. 6. 1. 17:21

오탈자 신고: chief@roadbook.co.kr 또는 댓글로 남겨주세요)

(2020년 6월 현재, 1판 1쇄 기준)

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신간소개 2020. 5. 11. 14:46

 

  ● 저자: Yoshinao Mori

  ● 역자: 신대호

  ● 페이지: 324

  ● 판형: 사륙배판형(188*257)

  ● 도수: 2

  ● 정가: 22,000원

  ● 발행일: 2020년 5월 18일

  ● ISBN: 978-89-97924-57-8 93000

 

 

 

[오탈자사이트 바로가기]

[강컴] [교보] [반디] [알라딘] [예스24] [인터파크]

[샘플원고]

sample_Vue.js.pdf
3.35MB

_도서 내용

이 책은 프론트엔드 자바스크립트 프레임워크 Vue.js를 빠르게 배우고 현업에 적용하고자 하는 개발자 혹은 프론트엔드 입문자를 위한 책이다. 80여 개의 예제와 각 장마다 실습문제를 제공하고 있으며 마지막 장에는 Json 기반 게시판 프로젝트를 진행해봄으로써 Vue.js로 웬만한 프론트엔드 프로그램을 디자인할 수 있는 역량을 가질 수 있을 것이다.

 

_대상 독자

자바스크립트 프레임워크 Vue를 빠르게 배우고 실무에 적용하고자 하는 개발자

프론트엔드 자바스크립트 프레임워크를 배우고자 하는 프론트엔드 입문자

 

_목차 

지은이의 글

편집자이자 베타테스터의 글

일러두기

 

1 Vue.js?

01 Vue.js?

02 Vue.js데이터와 뷰를 연결해 주는 역할

03 설치해 봅시다

04 한번 실행해 봅시다

05 정리

정리해봅시다

실습해봅시다

컬럼_다른 작성법

컬럼_CSS 예제

 

[함께 해봐요] 클릭한 횟수를 표시하는 버튼 : countup.html

 

2장 데이터 표시

01 Vue 인스턴스 만들기 : new Vue

02 데이터를 그대로 표시 : {{데이터}}

03 사용할 수 있는 데이터의 종류

04 정리

 

정리해봅시다

실습해봅시다

 

컬럼_싱글 쿼테이션과 더블 쿼테이션

 

[함께 해봐요] 데이터를 있는 그대로 표시하는 예제 : hello1.html

[함께 해봐요] 데이터를 v-text로 표시하는 예제 : hello2.html

[함께 해봐요] 데이터로 HTML을 표시하는 예제 : hello3.html

[함께 해봐요] 여러 가지 데이터 형을 표시하는 예제 : datatext1.html

[함께 해봐요] JavasScript를 이용하여 표시하는 예제 : datatest2.html

[함께 해봐요] 배열값을 표시하는 예제 : datatest3.html

[함께 해봐요] 오프젝트 데이터를 표시하는 예제 : datatest4.html

[함께 해봐요] JavaScript로 만든 데이터를 표시하는 예제 : datatest5.html

[함께 해봐요] 오브젝트의 내용을 확인하는 예제 : datatest6.html

 

더보기

3장 속성을 지정할 때

01 요소의 속성을 데이터로 지정하는 : v-bind

02 정리

 

정리해봅시다

실습해봅시다

 

컬럼_v-bind의 생략

컬럼_케밥 표기법, 카멜 표기법, 파스칼 표기법

 

[함께 해봐요] 이미지를 지정하는 예제 : bindtext1.html

[함께 해봐요] 링크를 지정하는 예제 : bindtest2.html

[함께 해봐요] align 지정 : bindtest3.html

[함께 해봐요] 인라인 스타일 지정 : bindtest4.html

[함께 해봐요] 클래스 지정 : bindtest5.html

 

 

4장 유저 입력을 연결할 때

01 입력 폼을 데이터와 연결하기 : v-model

02 정리

 

정리해봅시다

실습해봅시다

 

[함께 해봐요] 입력한 문자열을 표시하는 예제 : modeltest1.html

[함께 해봐요] 입력한 문장과 문자수를 표시하는 예제 : modeltest2.html

[함께 해봐요] 체크박스의 ON/OFF를 확인하는 예제 : modeltest3.html

[함께 해봐요] 복수의 체크박스의 ON을 배열로 만드는 예제 : modeltest4.html

[함께 해봐요] 동의에 체크하면 송신 버튼이 활성화되는 예제 : modeltest5.html

[함께 해봐요] 선택한 라디오 버튼을 표시하는 예제 : modeltest6.html

[함께 해봐요] 이미지 출력을 라디오 버튼으로 변경하는 예제 : modeltest7.html

[함께 해봐요] 문자열이 선택한 색으로 변하는 예제 : modeltest8.html

[함께 해봐요] 복수의 선택을 배열로 처리 : modeltest9.html

[함께 해봐요] 다 쓰고 나서 입력하는 예제 : modeltest10.html

[함께 해봐요] 입력 후 자동으로 수식으로 변경되는 예제 : modeltest11.html

[함께 해봐요] 입력을 자동으로 수식으로 변경하지 않는 예제 : modeltest11b.html

[함께 해봐요] 앞뒤의 공백을 자동으로 제거하는 (트림) 예제 : modeltest12.html

[함께 해봐요] 앞뒤의 공백을 자동으로 제거(트림) 하지 않는 예제 : modeltest12b.html

 

 

5장 유저 조작과 연동

01 이벤트와 연결하기 : v-on

02 정리

 

정리해봅시다

실습해봅시다

 

[함께 해봐요] 클릭하면 1이 증가하는 예제 : ontest1.html

[함께 해봐요] 클릭하면 두번째는 누를 수 없게 되는좋아~” 버튼 예제 : ontest2.html

[함께 해봐요] 클릭하면 지정된 값만큼 증가시키는 예제 : ontest3.html

[함께 해봐요] [Enter] 키를 누르면 얼럿을 표시하는 예제 : ontest4.html

[함께 해봐요] [Shift] + [Enter] 키를 누르면 얼럿을 표시하는 예제 : ontest5.html

 

6장 조건과 반복의 사용

01 조건에 따른 표시 : v-if

02 반복 표시 : v-for

03 정리

 

정리해봅시다

실습해봅시다

 

컬럼_v-show

 

[함께 해봐요] true일 때만 표시하는 예제 : iftest1.html

[함께 해봐요] true false ON/OFF로 표시하는 예제 : iftest2.html

[함께 해봐요] 클릭하면좋아~” 버튼을 삭제하는 예제 : iftest3.html

[함께 해봐요] 배열 데이터를 리스트로 표시하는 예제 : foretest1.html

[함께 해봐요] 오브젝트 배열 데이터를 리스트로 표시하는 예제 : fortest2.html

[함께 해봐요] 1×5 ~ 10×5를 반복 표시하는 예제 : fortest3.html

[함께 해봐요] 배열 데이터를 번호가 붙어 있는 리스트로 표시하는 예제 : fortest4.html

[함께 해봐요] 배열 데이터를 테이블로 표시하는 예제 : tabletest0.html

[함께 해봐요] 배열 데이터를 테이블로 표시하는 예제 2 : tabletest.html

[함께 해봐요] 버튼으로 리스트에 추가/삭제 예제 : fortest5.html

[함께 해봐요] 버튼을 클릭하면 소트하는 예제 : fortest6.html

[함께 해봐요] 짝수만 표시하는 예제 : fortest7.html

[함께 해봐요] 버튼을 클릭하면 짝수만 표시하는 예제 : fortest8.html

 

7 Google Charts와 연동 - 자바스크립트 라이브러리와 연동하는 방법

01 구글 차트란?

02 Google Charts와 연동하기

03 정리

 

정리해봅시다

실습해봅시다

 

[함께 해봐요] Google Charts에서 원 그래프를 표시하는 예제 : GoogleCharts.html

[함께 해봐요] Google Charts의 원 그래프에 버튼으로 투표할 수 있는 예제 : GoogleChartsVue.html

 

8장 데이터의 변화 감지

01 데이터를 사용한 별도 계산 : 산출 프로퍼티

02 데이터의 변화를 감지 : 감지 프로퍼티

03 정리

 

정리해봅시다

실습해봅시다

 

[함께 해봐요] 금액을 입력하면 소비세가 포함된 금액을 계산하는 예제 : computedtest1.html

[함께 해봐요] 단가와 개수를 입력하면 세금포함 금액을 계산하는 예제 : computedtest2.html

[함께 해봐요] 문장을 입력하면 남은 글자수를 표시하는 예제 : computedtest3.html

[함께 해봐요] 문자를 입력하면 그 문자를 표함한 항목만 표시하는 예제 : computedtest4.html

[함께 해봐요] 적색, 녹색, 청색의 슬라이더를 움직이면 완성된 색을 표시하는 예제 : computedtest5.html

[함께 해봐요] 입력문자를 감지하여 금지문자가 입력되면 얼럿을 띄우는 예제 : watchtest1.html

[함께 해봐요] 남은 시간이 0초가 되면 얼럿을 띄우는 예제 : timerTest.html

[함께 해봐요] 남은 시간()을 감시하여 표시하고 0초가 되면 얼럿을 띄우는 예제 : watchTest2.html

[함께 해봐요] TweenMax 테스트 : tweenMaxTest.html

[함께 해봐요] 숫자가 빠르게 올라가는 애니메이션을 보여주며 값이 증가하는 input 태그 예제 : watchtest3.html

 

9 Markdown 에디터 만들기

01 Markdown 에디터란?

02 Markdown 에디터 작성

03 정리

 

[함께 해봐요] Markdown 에디터 예제 : markdown.html

 

10장 애니메이션

01 표시/비표시 때의 애니메이션 효과 : transition

02 리스트의 트랜지션 : transition-group

03 리스트가 정렬되며 이동하는 트랜지션

04 정리

 

정리해봅시다

실습해봅시다

[함께 해봐요] 체크박스로 표시/비표시에 애니메이션 효과를 주는 예제 : transtest1.html

[함께 해봐요] 버튼을 누르면 리스트가 증감할 때 애니메이션 효과를 주는 예제 : transtest2.html

[함께 해봐요] 클릭하면 셔플하는 예제 : shuffleTest.html

[함께 해봐요] 리스트의 순서가 이동하면서 변하는 애니메이션 예제 : transtest3.html

 

11 ToDo 리스트 만들기

01 ToDo 리스트란?

02 임시 데이터로 ToDo 리스트 표시하기

03 개선 : 추가 & 삭제 기능

04 정리

 

실습해봅시다

 

[함께 해봐요] 임시 데이터로 표시하는 ToDo 리스트 : todolist1.html

[함께 해봐요] ToDo 항목의 추가&삭제 기능을 추가한 ToDo 리스트 : todolist2.html

 

12장 컴포넌트로 정리하기

01 부품으로 정리한다 : 컴포넌트

02 컴포넌트의 data function으로 만들기

03 값 전달 : props

04 정리

 

정리해봅시다

실습해봅시다

 

컬럼_Vue.js의 라이프 사이클

 

[함께 해봐요] 컴포넌트를 만들어 표시하는 예제 : comptest1.html

[함께 해봐요] 각각 다른 카운팅을 하는 컴포넌트 예제 : comptest2.html

[함께 해봐요] 컴포넌트에 값을 전달하는 예제 : comptest3.html

[함께 해봐요] 배열에서 컴포넌트를 만들어 표시하는 예제 : comptest4.html

 

13 json 데이터 다루기

01 JSON 파일을 읽어들이는 방법

02 JSON 데이터를 읽어들여 컴포넌트로 나열

03 개선 : 트랜지션 붙이기

04 정리

 

정리해봅시다

실습해봅시다

 

[함께 해봐요] JSON을 읽어 들이는 예제(JavaScript) : jsonLoad.html

[함께 해봐요] JSON을 읽어들이는 예제(Vue.js) : jsonLoadVue.html

[함께 해봐요] 배열 데이터를 컴포넌트로 나열하는 예제 : jsontest1.html

[함께 해봐요] JSON 데이터를 읽어들여 트랜지션 효과를 주는 예제 : jsontest2.html

 

14장 간단한 게시판 만들어보기

01 게시판 만들기

02 정리

 

[함께 해봐요] MyBoardList 컴포넌트 작성

[함께 해봐요] MyBoardRead MyBoardWrite 컴포넌트 작성

[함께 해봐요] 컴포넌트 관련 HTML 태그 작성

[함께 해봐요] Vue 인스턴스 작성: data 속성 선언과 컴포넌트 메소드 정의

[함께 해봐요] loadData 메소드 작성

[함께 해봐요] Json 파일 만들기

[함께 해봐요] lodaData 이벤트가 일어나면 호출되도록 HTML 태그 작성하기

[함께 해봐요] boardList boardWrite 메소드 작성

[함께 해봐요] boardRead 메소드 작성

[함께 해봐요] boardSave 메소드 작성

[함께 해봐요] boardDelete 메소드 작성

[함께 해봐요] saveBoardList 메소드 작성

[함께 해봐요] 전체 소스 practice.html

 

찾아보기  

 

_주요 내용 

[핵심 컨셉]

1. 한 땀 한 땀 작성한 예제와 연습문제

2. 누구나 따라 하며 배울 수 있는 완벽한 실습

 

[주요 특징]

[함께 해봐요] 예제 80개 수록

힌트와 미션이 주어지는 파트별 실습문제 12개 수록

Json 기반 게시판 프로젝트 제공

연습문제와 강의자료 제공.

 

“이 책은 HTML CSS를 어느 정도 알고 있으며

자바스크립트는 초보 단계인 독자를 위한 책입니다.

 자바스크립트로 안 되는 것은 거의 없습니다. 다만, 개발자마다 코딩 스타일도 다르고 같은 역할을 하더라도 프로그램 구조도 달라, 개발 효율성이 많이 떨어지게 되죠. 그래서 프레임워크가 등장한 겁니다. React, Angular, Vue가 대표적입니다. 이 책에서 다루는 Vue는 좀더 가벼운 웹 페이지를 만드는 데 사용됩니다. 배우기도 쉽고 구조도 엄청 간단합니다. 프레임워크란 개발자들이 아키텍처와 같은 고민을 덜어준다거나 공통적으로 자주 사용하는 기능을 포함하여 개발을 쉽게 도와주는 도구입니다. 그래서 어느 정도는 프레임워크 사용법을 배워야 하는 것이죠. 프레임워크도 프로그래밍 언어 못지 않게 상당히 익숙해져야 하는 학습 비용이 존재하기 때문에 다양한 프레임워크 속에서 옥석을 가려 내게 필요한 것을 선택하고 빠르게 습득하는 능력을 키우는 것도 중요합니다. 

“이제는 새로운 언어보다는 프레임워크의 시대입니다. 

프레임워크 하면 어려워할 독자들을 위해 이 책은 Vue라는 대표적인 자바스크립트 프레임워크를

쉽고 빠르게 배울 수 있도록 구성했습니다. 그리고 번역서에는 원서에는 없는 [실습해봅시다]를 넣어 독자가 응용 능력을 키울 수 있게 만들었고 마지막 챕터에 게시판 프로젝트를 추가하여 Vue의 개발 과정을 체험해볼 수 있게 구성하였습니다.

 

[이 책의 학습 방법]

개념은 스윽 한번 훑고 지나간다고 해도 [함께 해봐요] 예제는 책을 보고 한번, 그리고 책을 안보고 한번, 이렇게 두번은 반복해서 봐야 합니다. 그리고 각 장의 마지막에 제공되는 [실습해봅시다]는 가능하면 본문을 보지 않고 구현해보도록 하고 안 되면 인터넷 검색 등을 통해 다양한 방법을 찾아보고 직접 구현할 수 있을 때까지 시간을 투자해보기 바랍니다. 

 

_편집자 코멘트

처음 학습할 때는 무척 혼란스러울 것입니다. new라는 키워드를 이용해 Vue 인스턴스를 만들어내고 그 안에 el:이나 methods: 등의 여러 옵션을 거쳐 하나의 프로그램이 완성되는데, 이해가 안 되더라도 예제가 나올 때마다 따라 하다 보면, “아~ 얘네들이 Vue의 뼈대가 되며, 규칙이구나.”라는것을 금방 깨닫게 될 것입니다. 굳이 MVVM 모델을 구현한 게 Vue라는 것을 설명하지 않더라도말입니다. Vue는 리액트나 다른 프레임워크에 비하면 그 구조가 간단하다는 것도 프론트엔드 입문자가 배우기에 적합하다는 의미이기도 합니다. Vue를 시작으로 좀더 복잡한 React와 같은 다른 프레임워크에 도전해볼 것을 추천합니다. 

_저자 소개

지은이

Yoshinao Mori

컴퓨터가 이 세상에 등장한 시대부터 미니게임을 만들어 오길 30. 현재는 IOS 어플리케이션과 웹 컨텐츠 제작, 집필 활동, 관서학원대학과 성안조형대학 비상근 강사, 프로그래밍 스쿨 코프리의 강사 등 프로그래밍에 관한 폭넓은 활동을 하고 있다. <<Python 1년생>>, <<Java 1년생>>(성안당 번역), <<Xcode로 시작하는 아이폰 프로그래밍>>(로드북 번역), <<인공지능 앱을 만들어 보자!>> <<재미있게 배우는 알고리즘과 프로그래밍 도감'(마이 나비 출판), <<과연! 프로그래밍>>(SB크리에이티브) 등을 집필하였다. 

신대호

웹 개발자이다. 일본에서 웹 솔루션 관련 SI 업무를 다수 진행하였고 웹 스크립트 언어를 중점적으로 다루고 있다. 현재는 게임회사에 근무 중이며 게임 서비스에 필요한 웹 개발을 진행하고 있다. 웹 개발 영역에서 프론트 프레임워크의 중요성이 커져 React, Vue 등의 서비스 도입을 진행하였다.

_상세 이미지

 

                                                                                                _

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자료실 2020. 5. 11. 14:45

백견불여일타 카페에서 다운로드 받을 수 있습니다.

https://cafe.naver.com/codefirst

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오탈자 정보 2020. 5. 11. 14:44

오탈자 신고: chief@roadbook.co.kr 또는 댓글로 남겨주세요)

(2020년 5월 현재, 1판 1쇄 기준)




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