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'데이터 과학을 위한 통계' 책은 각종 통계 지식을 간단하지만 폭 넓게 설명하고 코드 수준의 예시까지 제공하기에 실무적으로 익히기에도 상당히 유익합니다. 특히 후반부부터는 머신러닝도 다루는데 이 부분은 상당히 괜찮았습니다. 특히 자격증 취득을 위한 시험 준비를 위해서 보는 교과서로는 상당히 괜찮은 책인 것 같습니다. 컴퓨터 관련 기술사부터 TOPCIT(소프트웨어 역량지수)에도 머신러닝 내용이 나오는데 이 교재를 보면 기본적인 답은 서술할 수 있게 됩니다. '데이터 과학을 위한 통계' 책에서는 '1장 탐색적 데이터 분석'을 시작으로 '2장 데이터와 표본분포', '3장 통계적 실험과 유의성검정', '4장 회귀와 예측', '5장 분류', '6장 통계적 머신러닝', '7장 비지도 학습'으로 이루어져 있는데 본인의 경우 용어가 낯설어서 전체 내용을 한번 읽고 여러번 내용을 반복해서 봐야했었습니다. 책의 구성은 참 좋은데 제 전문 분야가 아니다보니 빠르게 뇌로 수용되는 것 같지는 않습니다. 지금도 사실 좀 이해가 된 상태가 아닌데 여러번 더 볼 예정입니다. 구성뿐만 아니라 번역도 잘 되어있어서 읽기가 수월한 편입니다. 빠르게 통계와 머신러닝을 파이썬으로 코딩하면서 알고자하는 분에게 추천하는 책입니다.