tjqn***
2020-09-27

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.
장점
1. 통계의 경우 R언어가 파이썬보다 월등히 좋아 R언어를 사용하며 통계에 관한 내용을통알못 초보자 입장에서 보았을 때 용어에 대한 설명이 간단 명료하며 이해를 유도하기 위하여 어떠한 방법이 있으며 이러한 상황에 사용하면 유용한지설명한 후 예시를 보여주어 함축적이고 핵심을 잘 요약해 놓음
2. 주로 데이터 분석과 데이터 시각화에대해서 배우며 데이터 분석으로는 기술분석(평균, 중앙값, 표준편차)의 데이터를 요약하여 과거의 사실을 파악하는 방법과 진단분석(왜 발생하였는지), 예측 분석(기술분석 결과를 사용해 경향, 클러스터등을 탐지하고 예측)하는방법을 가르쳐주면서 데이터에 대한 이해도가 높아짐
단점
1. 예제 문제의 경우 주석 처리가 되어있으면좀 더 좋을 꺼 같다
2. 책을 간소화 할려고 그런지 상세하게알고 싶은 관련자료의 경우 사이트가 적혀 있으며 전체 코드의 경우 github로 확인해야 해서 어떻게보면 휴대하기 편하다는 장점이 될 수도 있고 단점이 될 수도 있을 꺼 같음
후기
1. 통계를 처음 접하는 사람이 읽으면통계가 얼마나 광범위하게 사용될 수 있는지 깨닫게 되며 빅데이터를 배우는 사람이라면 이 책을 읽어 봐야 된다고 생각함