파이썬으로 배우는 통계학 교과서(2판)

파이썬으로 배우는 통계학 교과서(2판)

책의 구성

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데이터 분석에 필수적인 통계학 개념을 파이썬 코드와 함께 이해할 수 있도록 돕는 책이다. 이 책은 통계를 배우는 데 있어 어려운 이론과 수식을 피하고, 실제 파이썬 함수로 통계학을 실용적으로 접근할 수 있도록 구성되었다. 데이터 분석 및 머신러닝을 시작하려는 사람들에게 유용하며, 파이썬을 활용한 통계학의 기초부터 고급 모델까지 전반적인 이해를 돕는 내용을 다룬다. 책은 크게 7개의 챕터로 구성되어 있으며, 각 장은 통계학의 기초부터 파이썬을 활용한 실제 데이터 분석까지의 흐름을 체계적으로 설명한다.

 

• Chapter 1
  • 통계학의 기본 개념
  • 표본 추출, 확률분포, 확률론의 기본을 포함한 기초적인 통계학 지식
• Chapter 2
  • 파이썬과 주피터 노트북 환경을 설정하는 방법, 데이터 분석에 필요한 기본적인 파이썬 문법
  • numpy, pandas 등을 학습
• Chapter 3
  • 파이썬을 이용한 데이터 분석에 집중
  • 기술 통계부터 시작하여 데이터 시각화까지 다루고, 표본 통계량, 정규분포, 추정 및 가설 검정 등을 실습
• Chapter 4
  • 통계모델링의 기초와 함께 모델을 만드는 방법을 설명하고, 파라미터 추정 및 예측 정확도 평가
• Chapter 5 & Chapter 6
  • 정규선형모델과 일반선형모델
  • 회귀 분석과 로지스틱 회귀, 푸아송 회귀 등
• Chapter 7
  • 통계학과 머신러닝
  • 리지 회귀, 라소 회귀 등 머신러닝 기법과의 연결

 

 

후기

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파이썬으로 풀어보는 통계학

이 책은 복잡한 수학적 배경 없이 파이썬을 이용한 실용적인 코드 예시를 통해 개념을 설명하며, 점차적으로 독자가 이해할 수 있도록 돕는다. 기본 개념을 다루고, 파이썬 코드로 실습하는 방식으로 구성되어 있어, 이론을 실습을 통해 이해할 수 있게 한다. 파이썬이 익숙한 사람이라면, 통계학 입문을 이 책으로 시작해 보는 것도 괜찮다고 생각한다. 통계학을 입문하기에는 충분히 도움이 되는 책이라고 생각한다.

특히, 데이터 분석에서 필요한 기초 통계에 대한 개념을 파이썬 코드 실습을 통해 다시 한 번 익혀보는 시간을 갖는다는 점은,  책의 최종장인 통계학과 머신러닝을 연결 짓는 부분에서 볼 수 있듯  책의 강점이라 생각한다. 책의 흐름이 자연스럽고, 독자가 데이터 분석 및 머신러닝의 기초를 시작할 기회를 제공한다는 점에서 좋은 책이라 생각한다.

 

 

추천 독자

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• 통계학을 입문하고자 하는 개발자
• 파이썬과 통계학 기초를 한 번에 습득하고 싶은 사람

 

 

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