데이터 과학을 위한 통계

데이터 과학을 위한 통계: 데이터 분석에서 머신러닝까지 50가지 핵심 개념 / 피터 브루스, 앤드루 브루스 지음/ 이준용 옮김을 참고하여 공부하고 정리하는 스터디 포스팅입니다.

 

 

데이터 과학을 위한 통계

 

도서 선정 이유

 

데이터 과학에 대해 공부하면서 수많은 용어들을 접하게 된다. 평소에 알고 있던 용어들도 존재하지만 새로운 용어들도 많이 접하게 된다. 데이터 과학의 기본은 통계라고 생각이 든다. 하지만 나는 공부를 하면서 항상 통계의 기본 개념들이 부족하다는 생각이 들었다. 본 책에서는 통계의 핵심 개념들을 소화하기 쉽고, 따라 하기 쉽게 정리를 하였다. 또한 데이터 과학의 관점에서 어떠한 개념들이 중요하고, 많이 쓰이는지 등에 관해 이유를 들어가며 설명하고 있다. 더 나아가 책에서는 머신러닝 알고리즘에 담긴 통계학적 의미들도 정리되어 있다. 실제로 공부를 하면서 헷갈리는 용어들이 있을 때 구글링을 통해 해결을 해왔는데, 이 책을 참고하면 더 효율적으로 해결할 수 있을 것 같다는 생각이 들었다. 따라서 책을 참고하여 공부하고 정리하면서 데이터 과학에서 중요한 핵심 용어들을 공부하고자 한다.

 

 

도서 추천 대상

 

이 책은 데이터 과학을 공부하는 모든 사람들에게 추천해 주고 싶다. 특히 나와 같이 통계에 관해 부족하다는 생각이 드는 사람들에겐 더욱더 추천해 주고 싶다. 그리고 R 프로그래밍 언어에 대해서 어느 정도 공부를 해온 사람들이면 이 책을 읽는데 훨씬 수월할 것이다. 그 이유는 책에서 R을 활용하여 예제들을 설명하고 있기 때문이다. 그냥 책을 정독하는 것보다 실습과 같이 공부하다 보면 훨씬 이해가 잘 가고 기억에도 남기 때문에 R에 대한 경험이 없는 사람들은 이 책을 통해서 R도 같이 공부해보는 것도 좋은 방법이라고 생각한다.