한빛미디어

빅데이터 분석과 머신러닝이 각광받는 세상이 도래하였다. 하지만 수학적 통계지식과 벡터연산 등 수포자들에게 빅데이터 분석과 머신러닝을 공부한다는건 먼나라 이야기와 다르지 않다. 그렇다고 이제와서 다시 수리통계학을 공부할 수도... 그럴 효용성도 떨어진다는 것 또한 사실이다. 이런 Needs를 반영한 책이 [데이터 과학을 위한 통계(Practical Statistics for Data Scientists)]이다.

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데이터과학 실무 전문가인 앤드루 브루스와 통계교육기관 설립자인 피터 브루스가 공저한 책이다. 탐색적 데이터 분석을 필두로 데이터와 표본분포, 통계적 실허모가 유의성 검정, 회귀와 예측, 분류, 통계적 머신러닝, 비지도학습에 이르기 까지 각 Chapter마다 주요개념과 용어정리가 잘되어 있다. 각자가 동일한 의미를 다른 단어로 표현하거나, 다른의미를 같은 단어로 이야기한다면 의사소통은 달나라여행을 떠나게 된다. 그렇기에 용어정리과 개념정리가 들어있어 저자와 독자가 같은 방향을 바로보고 의사소통할 수 있도록 배려하고 있는 책이라 좋았다.

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처음부터 읽어나가기 부담스러운 분들은 책 말미에 있는 index를 참고하여 필요할 때마다 찾아보며 차근차근 읽어 나간다면 더욱 알차게 이 책을 활용할 수 있을것으로 판단된다. 특히 설명이 간결하고 R언어로 제공되는 코딩 예제 또한 다운로드가 가능하니 직접 실습을 통해 공부한다면 분석기법과 통계 개념을 이해하는데 많은 도움이 될것이라 생각한다. 빅데이터 분석과 머신러닝 분야에 종사하거나 관심있으나 수학적 개념의 벽에 무릎꿇은 분들이라면 이 책을 읽어보기를 추천한다.

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