독자리뷰
알기 쉬운 통계 책
lynnm***
2020-09-27
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
작년 5월 (2019년 5월 ) 그러니까 거의 1년하고 4개월 전? 쯤에 공부한다고 사서 읽기 시작했던 기억이 있다.
그 당시엔 지금보다 더 실력이 부족했던 터라 용어들이 괜히 익숙하지 않고 멀게 느껴지는 부분들이 있었던 거 같다.
"통계" 라는 제목 그대로, contents는 아래와 같이 이루어져 있다.
1. EDA
2. 데이터와 표본분포
3. 통계적 실험과 유의성 검정
4. 회귀와 예측
5. 분류
6. 통계적 머신러닝
7. 비지도학습
당시 내 실력이라고 한다면, 수학과 학부 4학년 2학기였고 1학년 때 기초통계수업을 1년 들었으며
금융학을 부전공하면서 들은 기초통계 및 R로 하는 데이터 분석 수업 정도,
그리고 개인적으로 동아리 및 대외활동을 하면서 공부하고 있던 AI 개념정도였다.
그래서 그런지 어렵게 느껴지지는 않았고 기초를 위한 사람이라면 잘 정리된 한국어 책 같다는 생각이 들었다.
2020년 현재 다시 펼쳐서 읽었을 때 그런 생각이 더 강해지는 거 같다.
데이터 분석을 하기 위한 통계적인 배경 지식이 필요하다면 꼭 알아야 하는 것들을 잘 담아 놓았고
변하지 않는 기초이기 때문에 사서 기반을 다지기 좋을 거 같다는 생각이 든다.
