한빛미디어

처음 이 책을 받았을 때, 데이터 사이언스 스쿨 어디서 많이 들어봤는데라는 생각이 들었습니다. 

아니나 다를까, https://datascienceschool.net/ 항상 모르는 게 있으면 구글링을 통해 들어가 보는 

유명한 사이트 중에 하나 더군요.

사이트에서도 많은 도움 받았는데, 저자분의 책을 이렇게 서평 하게 돼서 영광입니다. 

이 책의 특징으로는 크게 4가지가 있습니다. 

1. 수학을 전공하지 않는 입문자와 비전공자를 위해 기초부터 시작

2. 반복되는 실습 환경설정을 스타트업 파일로 한 번에 해결

3. 6자기 데이터 사이언스용 파이썬 라이브러리 사용

4. 300여 연습 문제 제공

개발환경으로는 파이썬3.7버전을 기준으로 하며, 패키지로는 

IPython, Scikit-Learn, Jupyter Notebook, matplotlib, Numpy, Seaborn, Scipy, Pgmpy 를 사용했습니다.

★ 이 책의 구성

[0장 파이썬 설치와 사용법]

[1장 수학 기호]

[2장 넘파이(Numpy)로 공부하는 선형대수]

[3장 고급 선형대수]

[4장 심파이(SymPy)로 공부하는 미적분]

[5장 사이파이(SciPy)로 공부하는 최적화]

[6장 피지엠파이(pgmpy)로 공부하는 확률론]

[7장 확률변수와 상관관계]

[8장 사이파이로 공부하는 확률분포]

[9장 추정과 검정]

[10장 엔트로피]

특히 10장 엔트로피 부분은 수학을 전공하는 사람들에게도 필수로 읽어봐야 한다고 생각한다.

 

왜냐면 KL-divergence 나 정보 이론의 경우 배운 경험이 없기 때문에, 이러한 부분이 논문에 나오게 

 

되면 교수님도 모르는 진풍경이 일어나기도 한다.(저가 경험해봤습니다 ㅠㅠ)

 

상호정보량 같은 정보 이론을 내가 어찌알겠는가? 

 

하지만 이 책에서는 이렇게 쉽게 설명해주어서 적어도 논문을 읽거나 수식이 필요한 부분에 있어 

 

큰 도움을 받을 수 있다고 생각한다. 

 

빅데이터, AI 분야로의  진학을 희망하는 모든 사람들에게 이 책을 추천한다.