데이터 과학을 위한 통계

데이터 분석을 하기위해 통계가 필요해요.

통계를 학문적으로 접근하는 게 아니어서, 제가 하는 일에 접목할 수 있는 책을 찾아서 구입했어요.

 

O'reilly 출판사의 책을 번역한 한빛미디어의 [데이터 과학을 위한 통계] 2판이에요.

저자는 피터 브루스, 앤드루 브루스, 피터 게데크

 

 

여러 서점에서 판매하고, 가격은 비슷해요. (3만원대)

 

통계 용어를 정의하고, 파이썬과 R로 결과를 보여줘서 책을 읽으며 이해하기 좋은 거 같아요. 하지만, 역시 통계는 어렵네요. 실무에 적용할 때 필요한 통계 기법을 정확하게 구분해서 알고 있어야 하는 부분에 대한 이해와 공부가 필요해요.

 

결과를 얻는 방법은 파이썬, R, 엑셀 모두 가능하니까 해석이 관건이네요.

 

목차는 1장 ~ 7장으로 구성되어 있어요.

• CHAPTER 1 탐색적 데이터 분석 : 데이터 과학의 초석인 탐색적 데이터 분석 시작하기
• CHAPTER 2 데이터와 표본분포 : 임의표본추출로 편향을 줄이고 고품질 데이터셋을 얻는 방법
• CHAPTER 3 통계적 실험과 유의성검정 : 실험설계 원칙을 적용해 타당한 결론을 도출하고 명확한 답을 찾는 방법
• CHAPTER 4 회귀와 예측 : 회귀분석으로 결과를 추정하고 이상을 탐지하는 방법
• CHAPTER 5 분류 : 범주를 예측하고 찾아내는 주요 분류 기법
• CHAPTER 6 통계적 머신러닝 : 데이터로 학습하는 통계적 머신러닝 기법
• CHAPTER 7 비지도 학습 : 레이블 없는 데이터에서 의미를 추출하는 비지도 학습 기법

챕터별 주요 내용은 책 소개에서 가져왔어요.

 

제가 공부할 부분은 1장 ~ 4장에 해당하는 듯 하지만, 목표는 완독이에요. 하루에 30 쪽은 읽어보려고 노력중이에요.

읽으면서 정리할 내용도 포스팅할 예정이에요. 

 

책에서 부가적으로 설명이 필요한 부분은 더 읽을거리 라고 따로 분류해서 적어준 점도 마음에 들어요.