aul020***
2021-05-23

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.
달마다 그렇듯 한빛미디어<나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받았습니다.
머신러닝 하면 또 통계가 빠질수 없지.
그래서 '고성능 파이썬' 대신 이거를 신청해서 읽었다.
마침 학교에서 확률과 통계 독후감 쓰기도 있었고, 학교에서 배우는 내용이랑 관련해서 더 생각해 볼 만한 것들을 기대하고 읽게 되었다.
개인적으로 확통에선 국어와 연산을 잘해야하는 '확률' 파트 보다 코끼리를 먹은 보아뱀이 등장하는 '통계' 파트를 더 선호한다.
그래도 아직 이 분야에선 머리가 파릇파릇 해서 그런지 다소 어려운내용이 좀 있었다.
그래도 전에 몇번 접해본 K-최근접이웃이라던지(가장 가까운 곳에 사는 대단한 이웃집 한국인 아님)
완전히는 아니지만 단순선형회귀처럼 신경망이나 머신러닝 책에서나온 내용들은 그나마 읽을 수 있었다.
솔직히 진짜 어렵게 느껴진 이유는 '전문용어'가 조금 많아서 그런 듯하다.
'이거는 이거야. 그래서이렇게 돼!' 하면 '아하!'하고 이해하고 넘어갈 만한 개념들이 몇몇 있지만, 조금 있다가 그게 단어로 또 나오면 '어 이게 뭐였지?' 가 된다.
결국은 본인 기억력 문제.
데이터과학을 위한 통계적 개념을 설명하는 책인 많큼, 필수적인 내용만 설명해주고 더 관심있을 사람들을 위해 파트별로 책이나 논문같은 '더 읽을거리'를 추천해주는 건 좋은 것 같다!
나중에-아마 대학갈때쯤? 관련 개념에 대해 이 책을 찾아볼 때 참고해야겠다.
요즘 한빛에서 나오는 오라일리 책들이 컬러여서 읽을 때 좋은것 같다.