독자리뷰
머신러닝에 입문하고자 할 때 반드시 읽어볼 만 한 책
ggang***
2021-05-23
데이터 과학을 위한 통계(2판)
데이터 과학의 관점에서 통계 핵심 개념과 기법을 필요한 것만 골라 소개하는 책. EDA, 표본분포, 유의성 검정, 회귀분석, 분류, 통계적 머신러닝, 비지도 학습 등 오늘날 데이터 분석과 머신러닝 분야에서 널리 사용하는 주제로 구성됐다.
- 저자 : 피터 브루스 , 앤드루 브루스 , 피터 게데크
- 번역 : 이준용
- 출간 : 2021-05-07
한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.
이전 버전을 읽었는데 이전 버전은 R 코드만 제공되서 파이썬으로 머신러닝을 주로 하던 입장에서 조금 불편했는데 새로운 버전에서는 파이썬 코드가 제공되서 일단 너무 좋았습니다.
머신러닝을 처음 입문하시는 분들이 통계의 기본적인 개념을 별로 중요하지 않게 생각하고 넘어가는데 통계의 기본적인 개념을 알고 접근하는 것과 그렇지 않은 것은 알고리즘을 이해하는 부분에서 많은 차이가 나는것 같습니다.
이 책은 이러한 기본적인 통계의 개념을 쉽게 설명합니다.
최근에 치러진 빅데이터 분석기사 필기 시험에서도 통계의 개념들이 많이 출제되었는데 비 전공자들이 이 책을 읽고 시험에 응시했으면 많은 도움이 되었을 것 같습니다.
