데이터 과학을 위한 통계 2판 - Practical Statistics for Data Scientists

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

데이터 분석에서 머신러닝까지
파이썬과 R로 살펴보는
50가지 핵심 개념

https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B2862122581

데이터 과학을 위한 통계(2판)

2018년 10월 2일 초판 발행
2021년 5월 7일 2판 발행

1판과 다른 2판은 어떤 내용이 추가 되었나?

1판이 발행된 후 2년 이상 지난 후에 발행된 2판은 오탈자를 수정하거나 일부 내용을 보강하는 보통의 개정판과 다르다.
새로운 저자가 투입되었고, 요즘의 데이터 과학 트랜드에 맞게 파이썬 코드를 추가하였다.
책의 구성이 더욱 풍성해졌다. 머신러닝을 포함한 데이터 과학 전반에 대해 통계적 관점에서 더욱 깊이 있게 배울 수 있는 좋은 참고서가 될 것 같다.

 

이 책은

R이나 파이썬 프로그래밍 언어에 익숙하고 통계학을 접해본 경험이 있는 데이터 과학자들을 대상으로 한다.
이 책에서 소개하는 모든 방법은 통계학과 어느 정도 연관되어 있다.
신경망과 같이 주로 컴퓨터 과학에서 진화한 방법은 다루지 않는다.
이 책의 기본 목표는 다음과 같다.
- 데이터 과학과 관련된 통계의 핵심 개념들을 소화하기 쉽고, 따라 하기 쉽게 소개하며, 참조할 만한 읽을거리를 정리한다.
- 데이터 과학의 관점에서 어떤 개념들이 정말 유용한지, 어떤 개념들이 덜 중요하고 그 이유는 무엇인지 설명한다.

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책 속의 작은 사전

용어 정리 : 처음 나오는 용어에 대해 이해를 돕기 위한 짧은 용어 정리

용어 정리

주요 개념
- 매 절마다 50 가지의 핵심 개념

주요 개념

CAUTION
- 혼돈하기 쉬운 용어에 대한 설명

CAUTION

NOTE

NOTE

더 읽을 거리
- 매 절의 끝에 더 읽으면 좋은 읽을 거리를 소개합니다.

더 읽을 거리

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이 책을 읽고 난 후의 느낀 점

이 책에 나오는 통계와 관련된 용어들은 대학교 때 통계와 관련된 과목들을 들었던 경험 덕분에 낯설지 않았고 책을 보는 데 큰 애로사항은 없었다.
독자들에 대한 지은이들과 옮긴이의 세심한 배려와 꼼꼼한 구성이 매우 좋았다.
통계학, 파이썬, R에 대한 기초 지식이 있으면 이 책을 보는 데 어렵지 않을거라고 생각한다.
이 책은 전통적인 통계학에 대한 책이 아니기 때문에 데이터 과학의 관점에서 통계 핵심 개념과 기법을 필요한 것만 골라 소개한다.
50가지 핵심 개념을 차근차근 정리하고 코드를 실행해보면, 필수 통계 지식을 빠르게 익힐 수 있겠다.