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한빛미디어

독자리뷰

데이터 과학을 위한 훌륭한 통계 레시피

sihan***

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2020-09-11

데이터 과학을 위한 통계

데이터 과학자가 고전 통계를 낱낱이 알아야 하는 것은 아니다. 이 책은 다양한 통계 기법을 데이터 과학에 적용해보며, 중요한 것과 중요하지 않은 것을 구분하는 실용적인 방법을 알려준다. EDA, 회귀분석, 분류 등 오늘날 데이터 분석과 머신러닝에서 사용하는 기법들의 근본이 되는 통계 개념을 확실하게 이해할 수 있다.

  • 저자 : 피터 브루스 , 앤드루 브루스
  • 번역 : 이준용
  • 출간 : 2018-10-02
이번 달에 리뷰 할 책은 통계학과 데이터 과학에 관한 책입니다. 이 책을 고민하실 때 가장 중요한 이야기를 먼저 하자면 `R`로 쓰여진 책 입니다. `R`에 익숙하지 않아 책을 읽으면서 코드가 쭉쭉 읽히지 않았던 점은 아쉬웠지만 통계를 다루시는 분들 중에 `R`유저가 많기 때문에 개인적인 아쉬움으로 묻어두고 리뷰를 시작하겠습니다. 책의 구성은 정말 마음에 들었습니다. 각 절을 시작하면서 다루는 핵심 용어들을 요약 정리를 해줍니다. 해당 절에서 어떤 내용을 다룰지 미리 볼 수도 있고, 개념이 헷갈릴 때 책 중간을 다시 찾지 않아도 되어서 좋았습니다. 역자 분께서 대부분의 용어를 한국어화 하셨는데 용어 정리 부분에 영어로 병기를 해주셔서 영어 명칭이 익숙하거나 인공지능 커뮤니티들에서 눈에 익은 용어를 볼 수 있어 개념 연결에 도움이 되었습니다. 통계에 다양한 개념들을 두루두루 다루고 있습니다. 하지만 개념의 가짓수에 비해서는 책의 두께가 다소 얇다는 생각이 들 정도입니다. 즉 다양한 개념은 다루고 있지만 각 개념을 세세하게 다루지는 않는 다는 의미입니다. 그렇다고 무책임하게 짧게 다루고 끝내지 않습니다. 좀 더 알고 싶은 사람을 위한 자료를 가이드하고 있습니다. 통계에 다양한 개념들을 데이터과학에 어떻게 적용하고, 어느 상황에 필요한지를 제시하고 있는 책이기 때문에 이 자료를 이용해서 진행 중이 프로젝트에 필요한 개념을 찾고, 딥 다이브 할 수 있게 도와줍니다. 이 책을 통해서 통계를 밑바닥부터 차근차근 쌓겠다는 생각으로 시작하면 실망감과 자괴감응 동시에 느끼실 수도 있습니다. 밑바닥이 없이 보기에는 아리송한 개념들이 다소 있기 때문에 기초 서적은 다른 책을 선택하시는 걸 추천합니다. 추천 대상 : 통계 공부를 했는데 데이터 과학을 하면서 어떤 개념들을 적용하는게 맞는지 헤매는 그대 난이도 : 보통 사용언어 : `R`
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