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Head First Statistics: 실생활 예제로 배우는 정말 쉬운 통계 이야기

한빛미디어

번역서

판매중

  • 저자 : 돈 그리피스
  • 번역 : 임백준
  • 출간 : 2012-04-26
  • 페이지 : 720 쪽
  • ISBN : 9788979147278
  • 물류코드 :1727
초급 초중급 중급 중고급 고급
5점 (4명)
좋아요 : 46
"지루한 통계학 책은 이제 내려놓으세요. 이 책은 심지어 우리 집 고양이마저 좋아합니다."
-캐리 컬릿

더 빠르고 더 재미있는 특별한 통계학 학습법
고3의 수능 백분율, 주식 투자자의 등락폭, 쇼핑몰 방문자의 구매 연령 비교 등 실생활에서 굉장히 자주 데이터를 접하고 분석한다. 더군다나 근래는 클라우드 환경이 구축됨에 따라 빅데이터를 처리하는 기술을 고민하고 구현하는 움직임이 많아져 분석과 통계에 대한 수요가 높아지고 있다. 그러나 여전히 분석과 통계는 어렵다는 인식의 한계가 있다. 하지만, 『Head First Statistics: 실생활 예제로 배우는 정말 쉬운 통계 이야기』는 알찬 내용과 재미있는 형식을 도입해 어렵고 지루할 틈을 주지 않는다.

이 책으로 무엇을 배울 수 있을까요?
히스토그램, 확률 분포, 카이자승 검정 등을 놀이동산에 가는 것보다 더 흥미롭게 풀어주는 통계학 책이 있다면 정말 근사한 일이 아닐까? 『Head First Statistics』 는 대화체의 문장과 스포츠 통계 분석, 도박, 처방약 테스트에 이르는 진짜 있을 법한 생활 속 사례를 들어 건조하고 지루한 주제를 흥미롭게 만들어 통계의 중요한 원리를 가르쳐준다. 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 설명해 주는 원리는 통계학 과목 시험을 치르거나 AP 통계학 시험을 준비하는 독자 외에도 그냥 통계 분석에 호기심이 있는 모든 독자들이 통계학을 습득하는 데 도움을 준다. 또한, 이러한 통계학 원리를 우리의 삶에 적용하는 방식을 보여주기도 한다.

이 책이 특별한 이유는 무엇일까요?
새로운 개념을 학습하려고 고군분투할 정도로 여러분이 한가하다고 생각하지 않습니다. 최신의 인지과학과 학습이론을 바탕으로 만든 이 책을 읽다 보면 여러 개념을 동시에 인지하는 학습 경험을 맛보게 될 것입니다. 『Head First Statistics』는 글자가 너무 많아 수면제 역할을 하는 책이 아니라 볼거리가 많고 머릿속에 쏙쏙 들어오게 구성되어 있습니다.
저자

돈 그리피스

돈 그리피스는 영국의 우수한 대학교에서 수학 명예 학위를 받으면서 수학자로서의 삶을 시작했습니다. 이후로 그녀는 소프트웨어 개발 경력을 쌓아왔으며, 현재는 IT 분야에서 20년 이상의 개발 경력을 갖고 있습니다.
『Head First Android Development』를 집필하기 전에 돈은 다른 헤드 퍼스트 책인 『Head First Statistics』, 『Head First 2D Geometry』, 『Head First C』를 집필했습니다. 그녀는 남편과 함께 두뇌가 조금 더 활발하게 몰입할 수 있는 상황에서 핵심 개념과 기술을 배울 수 있도록 「The Agile Sketchpad」라는 비디오 과정도 만들었습니다. 헤드 퍼스트 책이나 비디오를 만드는 시간 외에는 태극권 기술 연마, 독서, 달리기, 보빈 레이스, 요리 등을 합니다. 특히 멋진 남편 데이비드와 함께 시간을 보내는 것을 즐깁니다.
역자

임백준

한빛미디어에서 『팟캐스트 나는 프로그래머다』, 『임백준의 아카 시작하기』, 『폴리글랏 프로그래밍』, 『누워서 읽는 퍼즐북』, 『프로그래밍은 상상이다』, 『뉴욕의 프로그래머』, 『소프트웨어 산책』, 『나는 프로그래머다』, 『누워서 읽는 알고리즘』, 『행복한 프로그래밍』을 출간했고, 로드북에서 『프로그래머 그 다음 이야기』를 출간했다. 삼성SDS, 루슨트 테크놀로지스, 도이치은행, 바클리스, 모건스탠리 등에서 근무했고 현재는 맨해튼에 있는 스타트업 회사에서 분산처리, 빅데이터, 머신러닝과 관계된 업무를 수행하고 있다. 지디넷코리아와 한겨레신문에 정기적으로 칼럼을 기고하고 있고, 〈나는 프로그래머다〉 팟캐스트 방송 호스트로 활약 중이다.

서문
__통계학에 임하는 여러분의 두뇌. 우리는 두뇌가 방해를 받아서 학습이 잘 되지 않을 때에도 무언가 배우려고 노력합니다. 여러분의 두뇌는 "어떤 야생 동물을 피해야 할 것인지, 벌거벗고 스노보드를 타는 것이 나쁜 생각인지 아닌지와 같은 좀 더 중요한 일을 결정하기 위해 여유 공간이 있어야 한다"고 생각합니다. 그렇다면 여러분의 두뇌로 하여금 통계학을 이해하는 것이 살아가는 데 매우 중요한 일이라고 느끼게 하려면 어떻게 해야 할까요?

1 장 정보의 시각화: 첫인상
__숫자를 보는 것만으로는 뭐가 뭔지 모르겠다고요? 통계는 혼란스러운 데이터로부터 의미를 찾아내는 작업을 도와주며 복잡한 것을 간단하게 만듭니다. 통계를 이용해서 복잡한 데이터 안에서 실제로 무슨 일이 벌어지고 있는지 파악했으면 그것을 시각화해서 다른 사람들에게 전달할 필요가 있습니다. 회사업무를 위해 멋진 차트를 만들고 싶다면 옷을 챙겨 입고, 슬라이드 제작 도구를 챙기고, 통계마을을 향해 떠나는 우리의 여행에 동참하시기 바랍니다.

2 장 중심적 경향 측정하기: 중도를 지키세요
__때로는 어떤 사물의 핵심에 다가가는 것이 필요한 일의 전부입니다. 많은 수들이 쌓여 있으면 그 안에서 일정한 패턴이나 흐름을 파악하기 어렵습니다. 큰 그림을 파악하려고 할 때 평균을 구하는 것이 종종 해야 할 일의 첫 단계인 경우가 많습니다. 평균을 알면 데이터 안에서 가장 대표적인 값이 무엇인지 쉽게 파악할 수 있기 때문에 중요한 결정을 내릴 수 있습니다. 이 장에서는 통계에서 가장 중요한 값들인 평균값(mean), 중앙값(median), 최빈값(mode)을 구하는 다양한 방법을 살펴볼 것입니다. 그러고 나면 얼마나 최대한 효과적이고 간결하게 데이터를 정리할 수 있는지 알게 될 것입니다.

3 장 변이와 분포 측정하기: 강력한 범위
__아무거나 믿을 수 있는 건 아니라고, 하지만 그걸 어떻게 알지? 평균은 데이터 집합이 가지고 있는 전형적인 값을 알려 주는 데 있어 훌륭한 역할을 수행합니다. 하지만 그렇다고 해서 모든 정보를 제공해 주는 것은 아닙니다. 이제 당신은 데이터의 중심이 어딘지 알 수 있게 되었습니다. 하지만 평균값, 중앙값, 최빈값은 데이터 집합을 정리할 때 필요한 정보를 모두 알려 주지 않습니다. 이 장에서는 범위(range)와 변화량(variation)을 분석하기 시작함으로써 여러분의 데이터 기술을 한 단계 더 올려놓을 것입니다.

4 장 확률 계산하기: 위험을 무릅쓰기
__삶은 불확실성으로 가득 차 있습니다. 때로는 1분 후에 어떤 일이 일어날지 말하는 것이 불가능할 수도 있습니다. 그렇지만 어떤 사건은 다른 사건에 비해 일어날 가능성이 높습니다. 바로 이 지점에서 확률이론이 필요합니다. 확률은 어떤 일이 발생할 가능성을 측정함으로써 미래를 예측할 수 있도록 합니다. 그리고 어떤 일이 일어날 가능성이 있는지 미리 아는 것은 우리가 정보에 기초한 결정을 내릴 수 있도록 해 줍니다. 이 장에서는 확률에 대해 자세히 알아봄으로써 미래를 우리 마음대로 조종하는 방법을 배울 것입니다!

5 장 이산확률분포 사용하기: 기대수준을 관리하세요
__일어날 것 같지 않은 사건도 일어납니다. 하지만 그 결과는 무엇일까요? 지금까지 우리는 확률이 우리에게 어떤 사건들이 얼마나 일어날 가능성이 높은지 여부를 알려 주는 것을 살펴보았습니다. 확률이 말해 주지 않은 것은 이러한 사건들이 갖는 전체적인 영향과 그것이 당신에게 무엇을 의미하는지 등입니다. 물론 당신은 룰렛테이블에서 한판 크게 벌어들이기도 할 것입니다. 하지만 그때까지 꾸준히 잃는 돈을 생각해 보면 그것이 정말 가치가 있는 일일까요? 이 장에서 우리는 확률을 이용해서 장기적인 산출물을 예측하고, 이러한 예측 자체의 확실성을 측정하는 방법을 살펴보도록 할 것입니다.

6 장 순열과 조합: 약속 정하기
__때로는 순서가 중요합니다. 사물의 순서가 의미를 갖는 상황에서 가능한 모든 경우를 일일이 따져보는 것은 시간이 매우 오래 걸리는 일입니다. 하지만 이런 종류의 정보가 어떤 확률을 계산할 때에는 결정적이라는 것이 문제입니다. 이 장에서는 이와 같은 상황에서 가능한 결과값을 하나씩 따지지 않고 빠르게 필요한 정보를 얻는 방법을 공부할 것입니다. 우리와 함께 길을 가면서 가능성을 세는 방법을 익히기 바랍니다.

7 장 기하, 이항, 푸아송분포: 사물을 분산시키세요
__확률분포를 계산하면 시간이 걸립니다. 지금까지는 확률분포를 어떻게 계산하고 사용하는지 살펴보았습니다. 하지만 그보다 더 사용하기 쉬운 방법, 혹은 계산을 빨리 할 수 있는 방법이 있으면 좋지 않을까요? 이 장에서는 특정한 패턴을 가지고 있는 특별한 확률분포들을 보여 줄 것입니다. 이러한 패턴을 익히고 나면 그들을 확률, 기대치, 분산을 기록적인 시간 내에 계산할 때 사용할 수 있게 될 것입니다. 계속 읽어 나가세요. 기하(geometric), 이항(binomial), 그리고 푸아송분포(Poisson distri b ution)에 대해 배우게 될 것입니다.

8 장 정규분포 사용하기 i: 정상적으로 되기
__이산확률분포가 모든 상황을 다룰 수 있는 것은 아닙니다. 지금까지는 정확한 값을 정할 수 있는 상황에서의 확률분포를 살펴보았습니다. 하지만 그 상황이 모든 데이터 집합을 포괄하는 것은 아닙니다. 어떤 종류의 데이터는 지금까지 보았던 확률분포에 부합하지 않습니다. 이번 장에서는 연속확률분포(contin uo us pro ba bilit y distri b utions)가 동작하는 방식을 살펴보고, 확률분포에서 가장 중요한 존재인 정규분포(normal distri b ution)를 소개할 것입니다.

9 장 정규분포 이용하기 ii: 정상을 넘어서
__모든 확률분포가 정상이라면 좋았을 텐데. 정규분포와 함께라면 삶이 훨씬 간단해질 겁니다. 전체 범위를 한꺼번에 찾아보고 게임을 하면서 즐겨도 되는데 뭐 하러 개별적인 확률을 계산하느라 땀을 흘립니까? 이 장에서는 복잡한 문제를 눈 깜짝할 사이에 푸는 방법을 살펴보고, 이러한 정규분포의 장점을 다른 확률분포에 적용하는 방법에 대해서도 배우게 될 것입니다.

10 장 통계 표본 사용하기: 표본 고르기
__통계는 데이터를 다룹니다. 그런데 데이터는 어디에서 오는 걸까요? 헬스클럽에 나오는 사람들의 나이나 게임회사의 판매실적처럼 데이터를 확보하는 것이 어렵지 않은 경우가 있습니다. 하지만 데이터를 확보하는 것이 어려운 경우라면 어떻게 할까요? 경우에 따라서는 사람들이 원하는 데이터의 분량이 너무나 거대해서 어디서부터 시작해야 하는지조차 파악하기 힘든 때도 있습니다. 이 장에서 우리는 실제 세상에서 데이터를 효과적으로 확보하는 방법, 즉 효율적이고, 정확하고, 시간과 노력을 절약해 주는 방식으로 데이터를 모을 수 있는 방법을 살펴볼 것입니다. 데이터 추출의 세계에 온 것을 환영합니다.

11 장 모집단과 표본 추정하기: 예측하기
__표본 하나만 보고도 모집단이 어떨지 예측할 수 있다면 훌륭하지 않을까요? 자신이 표본박사라고 주장하기 전에, 일단 구성한 표본을 어떻게 최선으로 사용할 수 있는지에 대해 알 필요가 있습니다. 이것은 곧 표본을 이용해서 모집단의 모습을 얼마나 정확하게 예측할 수 있는지, 그리고 그러한 예측이 얼마나 믿을만한지 말할 수 있게 되는 것을 의미합니다. 이 장에서는 표본을 아는 것이 어떻게 모집단을 아는 것으로 연결되는지, 그리고 그 반대가 어떻게 성립하는지 살펴볼 것입니다.

12 장 신뢰구간 구성하기: 신뢰를 갖고 추측하기
__표본이 올바른 결과를 낳지 않을 때도 있습니다. 모집단의 평균값, 분산, 혹은 비율에 대한 정확한 값을 추정하기 위해 점추정을 이용하는 방법을 살펴보았습니다. 하지만 이러한 추정이 얼마나 정확한지 어떻게 확신할 수 있을까요? 결국 모집단에 대한 이러한 가정들은 하나의 표본에 의존하고 있을 뿐입니다. 이러한 예측이 잘못된 것이라면 어떻게 하겠습니까? 이 장에서는 모집단의 통계를 추측하는 또 다른 방법, 즉 불확실성을 허용하는 방법에 대해 살펴보게 될 것입니다. 확률테이블을 옆에 놓기 바랍니다. 우리는 신뢰구간의 겉과 속을 모두 설명해 줄 것입니다.

13 장 가설검정 이용하기: 증거를 보세요
__들은 것이 모두 절대적으로 확실한 것은 아닙니다. 문제는 언제 그것이 사실이고 언제 그것이 사실이 아닌지 어떻게 아느냐 하는 것입니다. 가설검정은 어떤 통계적인 주장이 어느 정도 사실인지 여부를 판별하기 위해 표본을 이용하는 방법을 제공해 줍니다. 그들은 증거가 어느 정도 유용한지 판별하고, 어떤 극단적인 값이 단순한 우연으로 설명될 수 있는지, 아니면 뭔가 흑막이 있는 것인지 여부를 판단할 수 있는 방법을 제공합니다. 이 장을 살펴보는 여행에 동참하세요. 그러면 우리는 당신에게 가설검정을 이용해서 마음 속 깊은 곳에 존재하는 의심의 내용을 확인하거나 덜기 위해 가설검정을 이용하는 방법을 알려 줄 것입니다.

14 장 χ 2 분포: 무슨 일이 일어나고 있습니다.
__때로는 일들이 당신이 기대하는 것과 전혀 다르게 진행되기도 합니다. 어떤 특정한 확률분포를 이용해서 상황에 대한 모델링을 수행할 때 당신은 일들이 앞으로 어떻게 진행될지에 대해 어느 정도 예측하고 있는 것입니다. 하지만 당신이 기대하는 것과 실제로 일어나는 일 사이에 차이가 존재하면 어떻게 하겠습니까? 이러한 차이가 정상적인 움직임의 일부인지 아니면 확률모델이 가지고 있는 근본적인 문제를 의미하는지 어떻게 알 수 있을까요? 이 장에서 우리는 χ 2 분포를 이용해서 결과를 분석하고 뭔가 의심스러운 결과를 포착할 수 있는 방법에 대해 알아볼 것입니다.

15 장 상관과 회귀: 내 라인은 무엇일까요?
__두 가지 사물이 어떻게 연결되어 있는지 궁금한 적이 있었습니까? 지금까지는 남자의 키, 농구선수들의 점수, 혹은 풍선껌의 향이 얼마나 오래 가는가 하는 것처럼 한 가지 변수에 대해 설명해 주는 통계를 살펴보았습니다. 하지만 통계 중에는 변수들 사이에 존재하는 연결에 대해 말해 주는 것들도 존재합니다. 사물이 어떻게 서로 연결되어 있는지 아는 것은 실제 세상에 대한 많은 정보, 당신을 이롭게 해 주는 정보를 제공해 줍니다. 책을 계속 읽어나가면 이러한 연결과 관련된 두 가지 핵심적인 내용, 즉 상관(correlation)과 회귀(regression)에 대해 알게 될 것입니다.

부록 i: 10가지 중요한 이야기(지금까지 설명하지 않은)
__이 모든 것에도 불구하고 공부해야 할 것이 아직도 남아 있습니다. 당신이 알아야 하는 내용이 좀 더 있습니다. 간략하게 언급하고 넘어갈 내용들이긴 하지만 무시하고 넘어갈 수는 없습니다. 이 책을 덮기 전에 다음에 나와 있는 짧지만 중요한 통계학 토막지식을 살펴보기 바랍니다.

부록 ii: 통계테이블
__믿을 수 있는 확률테이블이 없다면 어떻게 될까요? 확률분포를 이해하는 것만으로는 아직 부족합니다. 경우에 따라서 표준확률테이블에서 원하는 확률을 찾아봐야 하는 때가 있기 때문입니다. 부록 ii에서는 정규분포, t-분포, χ 2 분포의 테이블을 설명할 것입니다. 이 테이블들을 이용해서 원하는 확률을 찾아볼 수 있습니다.

  • HeadFirst Statistics

    헤드퍼스트는 항상 IT 관련 서적만 있는 줄 알고있었는데, (전에 물리학 책도 보긴 했었지만, ‘게임프로그래밍을 위한’ 이라는 전제가 붙어있어서, IT서적인줄 알았지만 아니더군요..) 이렇게 수학만 다루는 책은 처음 봤습니다. 게다가, 고등학교때 너무 어렵기도 하고, 막바지에 배우기도 해서, 포기한 뒤로는 차마 그동안 손대지 못하고 있었는데..
    헤드퍼스트라는 이름이 저에게 용기를 준걸까요? 통계학책을 선택하게 되었습니다.
    저에게는 항상 수학이 멋지게 보이고, 가슴을 두근두근 뛰게 해주는 멋진 녀석이지만, 수학은 제가 싫은지 항상 좌절감만을 주더군요. 저에게는 항상 높은 나무를 보듯이, 고개를 들고 봐야만 하는, 그런 녀석이었습니다. 그래서, 책을 고르면서도 이 책 을 봐도 모르겠으면 어쩌지? 라는 불안불안한 마음으로 책을 골랐습니다. 저는 항상 책을 보면, 서문을 꼭 보는 편입니다. 교과서든, 수학책이든, 전공책이든, 소설책이든 서문을 보면, 어떤 책이든 절 두근두근 하게 만들지요, 수학책들도 마찬가지입니다. 서문을 보면, 이 책만 보면 넌 이책에 나와있는 내용에 대해서는 완벽하게 익힐 수 있을거야! 라는듯한 메시지를 저에게 보내주는 듯 해서, 저를 용기백배하게 만들어 준답니다. 그래서, 아주 용감하게 책을 읽어나갈 수 있게 만들어 주죠. 헤드퍼스트도 마찬가지였습니다. 오, 정말 또 다시 용기 백배! 해서 책을 읽어나갈 수 있게 만들어 주더군요 ~! 그래서, 또 페이지를 넘겼습니다. 두근두근 기대를 하면서 말이지요. 근데, 딱 넘기니까 응? 당연히 증명하고, 이상한 기호들이 나오고, 또 제머리를 첫장부터 엉망진창으로 만들겠거니 했는데, 응? 내 두뇌가 돌아가는 방법? 이게 뭐지? 또 열심히 읽어보았습니다. 읽다보니 어느새 페이지를 많이 넘기고 있더군요. 이게 통계학인가? 분명히 통계학 책을 읽으면서 통계학을 공부하는데, 이건 수학을 공부하는게 아니라, 그냥 웹툰같을 것을 보는 느낌으로 슥슥 페이지가 넘어가서 신기했습니다. 그러면서도 한편으로는, 이상하다 왜 수학비슷한 것들이 안나오지 하는 의문감도 들기도 했지만요.
    얼마만큼 읽다보니, 수학같은 것들이 나오면서 통계학이 시작되긴 했지만, 신기한것은 저는 항상 학교에서 수업을 들을 때, 만약 50분 수업이라면, 선생님이 설명하시기 시작하고나서, 한 30분정도 지나면, 제 머릿속이 꽉 차는 듯한 느낌을 받으면서, 더 진도를 나가면 못 따라갈 것 같은 느낌이 마구 들면서, 속으로 그만해라 그만해라~ 주문을 외우는 편입니다. 그러다 보니까 더 집중도 안되고, 30분 정도 지나면, 멍~ 해지는게 가장 큰 문제점이었습니다. 그런데 이 책은, 신기하게도, 한 단원, 한 단원이 금방금방 끝난다는 느낌을 받았습니다. 어? 벌써 한 단원 다 읽었네? (보통 책을 읽을때, 하루에 한 단원씩 읽는 편이거든요.~) 금방 읽어버리니까, 제가 수학책을 더 읽어야 하나..? 라는 생각도 들게 하고, 어떤 날은, 다음 날 읽어야 할 것들을 조금 봐버리기도 하고. 신기한 체험을 하게 해주는 책이었습니다. 아마 헤드퍼스트 시리즈로, 미분적분학, 공업수학, 선형대수학 이런 책들이 나오면, 저는 아마 그토록 바라던 수학을 정말 제대로 알 수 있는 날이 올 것도 같네요. 꼭 나왔으면 좋겠습니다.

  • 2010년 이후의 개발에서 가장 중요한 요소를 뽑으라면 빅 데이터라고 할 수 있을 것 같습니다. 빅 데이터를 다루기 위해 NoSQL부터 비동기 입출력 프레임워크나 하둡과 같은 기술들이 많이 등장했습니다. 하지만 프레임워크를 사용하는 것을 떠나 수 많은 데이터를 개발자 스스로 이해하려면 개발자가 통계학과 관련된 내용을 이해하고 있어야 하는 것 같습니다.
    최근 빅 데이터와 관련된 세미나를 진행하다가 데이터 시각화의 중요성을 느껴 데이터 시각화와 관련된 프로그램을 개발하느라 관련 책을 몇 권 구매했습니다. 데이터를 시각화 할 때 가장 중요한 것은 일단 개발자 스스로 데이터를 분석하는 것이기에 통계와 관련된 간단한 책을 찾았고 Head First Statistics를 선택했습니다.
    통계학을 이미 공부한지라 많은 내용을 깊게 다룰 필요도 없고 과거에 공부했던 것을 되살려줄 수 있는 책이면 충분했습니다. Head First Statistics는 이 기준에 잘 맞는 책이었습니다. 이 책도 Head First 시리즈이므로 다른 시리즈처럼 이야기를 중심으로 책을 가볍게 진행합니다. 그렇게 무거운 내용을 다루지도 않고 그렇게 깊은 내용을 다루지도 않습니다.

    이 책의 장점이라면 통계라는 무거운 주제의 과목을 부담 없이 가볍게 다룹니다. 일반적으로 통계 책을 보면 글자와 그래프가 가득해서 책을 피기가 겁나는데 그런 느낌은 들지 않았습니다. 또한 가볍게 내용을 다루지만 통계에서 중요한 내용들은 모두 다룹니다.
    두 번째 장점은 대학교 때에 통계를 배우면서 "그래서 나는 이것을 왜 배우고 있는 것인가…"하는 생각을 없애주는 것입니다. 적절한 상황을 소개하고 그 안에서 통계가 어떻게 활용되는지를 다루니 별로 내 마음 속의 반발(?)이 적었습니다.
    단점이라면 방금 장점이라고 설명했던 "가볍다."라는 것을 들 수 있겠습니다. 사실 공과 대학교 통계 시간에 배웠던 통계와 관련된 내용을 모두 다룹니다. (대학교 때에 들어본 적 없는 분포도 다룹니다.) 하지만 특정한 내용을 깊게 살펴보고자 하는 사람에게는 맞지 않는 책입니다. (그러한 경우에는 엄청나게 두꺼운 대학 교재를 읽는 것이 맞겠죠.)

    저의 경우는 과거에 공부했던 내용을 회상하고자 읽었고 이 책이 좋다고 생각합니다. 하지만 통계를 공부하고자 하는 학생들도 대학 교재를 보기 전에 재미있게 예습할 수 있는 책인 것 같습니다.

  • 저처럼 IT 관련된 일을 하고 있지 않더라도, 어디에서건 "빅데이터" 에 대한 관심이 점점 커지고 있다는건 누구나 알 수 있습니다.
    Twitter 와 같은 SNS 를 통해 수도없이 쏟아지는 데이터를 모으고 분석하는 일이나 기업에서 수 많은 고객의 상세한 행동 패턴 데이터를 다루는 등, 예전부터 "데이터가 돈" 이라는 이상적인 말들이 드디어 현실에서 실현되고 있는 것 같습니다.

    하지만, 실제로 분석을 위한 기술은 대중화 되었지만, 실제로 대용량 데이터를 분석할 수 있는 분석 전문가는 찾기 힘듭니다.
    비약적인 기술 발전에도 불구하고, 사람이 없어 많은 기업이 효과적인 성과를 얻지 못하고 있는 것입니다.

    이 도서를 선택한 것 역시 데이터 분석에 대한 기본 지식을 알고 싶었기 때문이었습니다.
    통계학은 단한번도 접한 적이 없는 저에게 통계라 함은 어려운말 투성이에 알 수 없는 수학수식으로 가득한 것으로 생각하고 있었습니다.

    하지만 이 책은 Head First 시리즈 입니다.

    주제에 대해 누구나 알기 쉽게 설명하고 있는 것 뿐이 아니라,
    한장 한장이 끝까지 흥미를 잃지 않도록 해주는 신기한 책입니다.

    초반에는, 통계학을 쉽게 접근할 수 있도록 시각화 하는 요령과 "평균","확률" 과 같은 통계을 접하지 않았더라도 어느정도 알고 있을 만한 이야기여서
    어렵지 않게 시작할 수 있습니다.
    중반부터 "확률",분포" 그리고 데이터를 효과적으로 모을 수 있는 방법과 마지막으로 이를 통해 믿을 수 있는 결과를 예측하고 분석할 수 있는 다양한 방법에 대해 이야기 하고 있습니다.

    책 중간 중간에 계속해서 나오는 "연습문제"와 "연필을 깎으며" 라는 연습문제는 반드시 풀어보고 넘어가시길 조언해 드립니다.
    저는 빠른 시간에 봐야 했기에 중간 부분 부터 풀긴 했지만, 내용을 완전히 이해하는데 상당한 도움이 되었습니다.

    또한, 내용중 정리하고 기억해야 할 부분은"핵심 통계학" 란에 간략하게 요약하고 있으며,
    이 내용만은 노트에 따로 적어두는 것도 좋은 방법이 될 것입니다.

    책을 읽고, 결국에는
    데이터를 쉽게 믿지 말아야 한다는 것과
    통계란 결국에 수많은 데이터를 효과적으로 확보하고 신뢰할 수 있는 결과를 추측하는 것이 아닌가 라고 생각하게 되었습니다.

    정말 좋은 것은,
    통계학에서 알아야 할 수 많은 지식 중에 반드시 알아야 하는 부분만 집중해서 콕 찝어 책에 담은 것 같은 느낌입니다.
    끝까지 읽고 나면, 최근 그 어느 책보다도 뿌듯함이 최고였습니다.
    그리고, 그동안 통계를 몰라 잘못 알고 있던 것들이 얼마나 많았을까 반성하게 되었습니다.

    통계를 업으로 삼고 있는 지인들은 더 많은 전문지식을 위해 다른 책도 꼭 더 봐야 한다고 조언합니다.
    하지만, 기본이 되고 꼭 필요한 부분만큼은 누구도 이해할 수 있도록 Head First 시리즈 답게 쉽게 작성되었다고 생각합니다.

    결국 칭찬을 안할 수 없는 책이네요.. 흑…

  • 이 책을 읽고나서 통계에 대한 생각과 인식이 바뀌어서 쿼리로 통계를 만드는 때에도 적지않은 도움이 되었다.쿼리를 만들거나, 통계학에 입문 하거나, 이미 통계쪽에서 일을 하고 있다면, 교과서 보다 재미 있고 딱딱 하지 않은 이 책을 한번은 꼭 보았으면 한다.(이러한 책이 교과서 라면 좋겠다.) 통계에 사용되는 기초적인 그래프 부터 시작 하여 통계에서 사용하는 용어와 표기법, 통계를 내는 방법 과 설명 등의 내용이 읽기 쉽고 이해하기 좋게 담아져 있다.책에 메모나 글씨를 쓰지 않지만, 연습 문제를 푸는 재미에 어쩔수 없이 책에 풀이에 관련된 메모를 하게 될 정도로 재미 있게 읽었다.

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Head First Statistics: 실생활 예제로 배우는 정말 쉬운 통계 이야기
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