The Hundred-Page Machine Learning Book: 지은이 - 안드리 부르코프(Andriy Burkov) 옮긴이 - 남기혁 외 2명 25,000원 | 2019년 08월 30일 펴냄; 1960년대의 초창기 기술부터 지금까지 나온 머신 러닝 기법 중에서 실전에서 유용하면서 머신 러닝 입문자가 기초를 다지는 데 딱 필요한 만큼 설명하는 책이다.

파이썬과 수치 해석 2/e: 지은이 - 로버트 요한슨(Robert Johansson) 옮긴이 - (주)크라스랩 50,000원 | 2019년 08월 30일 펴냄; 파이썬을 사용해 과학과 공학 분야에 빈번히 등장하는 연산 문제를 해결하는 방법을 설명한다.

Machine Learning 머신 러닝: 지은이 - 케빈 머피(Kevin P. Murphy) 옮긴이 - 노영찬, 김기성 60,000원 | 2015년 08월 31일 펴냄; 수 세기 동안 통계학과 공학의 중심이 된 확률 이론을 사용하는 데이터로부터 습득될 수 있는 머신을 만들기 위한 최적 방식 채택

예측 분석 모델링 실무 기법: 지은이 - 토마스 밀러(Thomas W. Miller) 옮긴이 - 정사범 40,000원 | 2014년 12월 30일 펴냄; <가트너>에서 선정한 2015년 10대 전략기술 중의 하나인 '고차원분석'을 하기 위한 데이터 예측 분석기술을 실무사례 위주로 설명하는 책이다. 이 책은 데이터 기반 의사결정이 실제로 기업의 경쟁력에 어떻게 도움이 되는지 알고 싶어하는 경영자, 데이터 실무 분석역량을 키우고 싶은 데이터 분석가 모두를 대상으로 한다. 이 책을 통해 실제 현실에서 발생한 데이터를 사용하여 예측 분석문제를 해결해야 하는 데이터 분석가가 되어 관련된 다양한 문제를 직접 해결해 볼 수 있다. 그 밖에도 해당 문제를 실제로 해결하기 위한 R프로그램 코드를 가지고 설명한다. 독자는 이 책에서 제공하는 현실에서 일어나는 다양한 문제를 예측 분석방법으로 직접 해결해 보면서 분석 역량을 한층 더 높일 수 있을 것이며, 현실의 문제를 해결하는 데 예측 분석 기술이 어떻게 활용되고 있는지 구체적으로 이해할 수 있다.