[리뷰]데이터 과학을 위한 통계 2판

 

 

[대상 독자]

- 통계학을 전공으로 공부하지 않은 데이터 과학자

- 통계 이론을 몰라 어려움을 겪는 데이터 과학자

- 필요한 이론을 적재적소에 활용하고 싶은 데이터 과학자

- 일반인 대상의 통계책은 너무 쉽게 느껴지는 사람

- 파이썬이나 R언어에 익숙한 사람

 

[주요 내용]

-데이터 과학의 초석인 탐색적 데이터 분석 시작하기

-임의표본추출로 편향을 줄이고 고품질 데이터셋을 얻는 방법

-실험설계 원칙을 적용해 타당한 결론을 도출하고 명확한 답을 찾는 방법

-회귀분석으로 결과를 추정하고 이상을 탐지하는 방법

-범주를 예측하고 찾아내는 주요 분류 기법

-데이터로 학습하는 통계적 머신러닝 기법

-레이블 없는 데이터에서 의미를 추출하는 비지도 학습 기법

 

[서평]

 

각 장의 내용중 어려운 용어에 대해서 따로 찾아 보지 않게 용어 정리 해서 보기가 편하다.

 

개념 설명부분에서 핵심 개념은 마지막에 정리해서 한눈에 볼수 있다.

책에서 못다룬 내용은 더 읽을 거리로 인터넷에서 찾아 볼수 있게 url을 제공 하고 있다.

 

비슷한 용어와 혼돈 하기 쉬운 용어를 쉽게 설명 하고 있다.

 

수식에 대해서 note로 좀더 자세하게 보충 설명을 한다.

 

저자의 내공이 담겨 있는 노하우 팁을 얻을수 있다.

 

실습 코드는 R과 파이썬의 코드를 제공 하고 있다.

 

이 책은 R이나 파이썬 프로그래밍 언어에 익숙하고 이전에 통계학을 잠깐이라도 접해본 경험이 있는 데이터 과학자들이 보면 좋은 책이다. 이 책에서 소개하는 방법은 통계학과 어느 정도 연관되어 있다. 데이터 과학과 관련된 통계의 핵심 개념을 쉽게 배우고, 따라 하기 쉽게 소개하며, 참조할 만한 읽을 거리를 정리한다. 데이터 과학의 관점에서 어떤 개념들이 정말 중요한지 그 이유를 잘 설명 하고 있다.

 

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