파이썬으로 배우는 통계학 교과서 2판 - 쉽고 자세한 통계학 교과서의 정석 -

 

파이썬으로 배우는 통계학 교과서 2판

- 쉽고 자세한 통계학 교과서의 정석 -

 

이번에 소개할 책은 "파이썬으로 배우는 통계학 교과서 2판"입니다.

데이터 분석을 공부하면서 꼭 넘어야 할 산 두 가지는 수학과 통계학 입니다.

특히 통계학은 데이터 전처리부터 EDA(탐색적 데이터 분석), 변수 선택, 파생 변수 생성, 회귀, 분류 알고리즘을 이해하는데 있어서 빠짐없이 들어가기 때문에 꼭 넘어야 할 산입니다.

 

저도 데이터분석을 공부하면서 여러 권의 통계학 책을 공부했었는데요. 항상 통계를 공부하면서 딱 이거다!! 하는 책은 없었습니다. 쉬운 책은 너무 쉽고 기초적인 내용만 나와있고, 쉬운 책이 아닌 다른 책들은 통계학 전공자들이 볼 것 같이 복잡한 내용이 너무 많아서 딱 중간 레벨의 책을 찾기가 너무 어려웠습니다.

 

그리고 통계학 책을 검색하면 대부분은 excel, spss, R 을 사용하는 책이 많고 python이 나온다고 해도 R 위주의 책에 python이 조금 추가되어 있거나, 코드가 R, python이 병기 되어 있는 경우가 많고, 순수하게 파이썬으로만 되어 있는 책은 그리 많지 않았습니다.

 

그런데 이번에 소개하는 책 "파이썬으로 배우는 통계학 교과서 2판"을 보니 내용이 너무 좋더군요. 기초부터 차근차근 잘 설명해 주는데 기초에만 머무는 것이 아니라 중급 이상까지 소개하고 더군다나 코드는 모두 파이썬으로 구현되어 있고, 머신러닝 알고리즘과도 이어져서 데이터 분석을 공부하면서 통계를 같이 공부해야 하는 사람들에게 너무나 좋은 책이 었습니다. 나름 통계학 책을 많이 찾아봤었는데 왜 이 책을 지금까지 몰랐을까? 하는 생각이 절로 드는 책이었습니다.

 

그리고 이 책이 정말 마음에 들었던 점이 있는데, 그것은 통계 계산을 할 수 있는 라이브러리별 차이점과 같은 결과를 얻기 위해서 필요한 조치에 대해서 자세히 설명해 주고 있다는 점이었습니다.

파이썬에 있는 여러 라이브러리를 이용하면 통계 계산을 할 수 있는데 라이브러리별로 구현되어 있는 내용이 달라서 같은 작업을 해도 결과가 조금씩 다르게 나옵니다.

위의 내용은 책의 내용을 일부 캡쳐한 것인데요. 데이터 분석시 가장 많이 사용하는 pandas와 numpy에서 분산을 구하는 var함수가 어떻게 다르게 구현되어 있고, 어떻게 하면 같은 값을 얻을 수 있는지를 자세하게 설명해주고 있습니다.

 

scipy 라이브러리에서도 표본 분산과 불편분산을 사용할 때 어떻게 다르게 써야 하는지도 자세하게 나옵니다.

 

데이터 분석을 할 때 정확한 분석을 위해서는 다양한 통계 함수를 정확하게 사용해야 하는데요. 이 책에서 라이브러리별로 통계 계산을 할 때 어떻게 구분해서 해야하는지 자세하게 설명하고 있어서 아주 유용했습니다.

저는 이런 내용이 이 책의 가장 큰 장점이라고 생각합니다.

 

"파이썬으로 배우는 통계학 교과서 2판" 은 기초 통계부터 확률 통계, 통계적 추정, 통계 모델, 정규 선형모델, 일반화 선형 모델, 머신 러닝, 딥러닝까지 순차적으로 다루고 있습니다. 특히 머신러닝과 딥러닝 부분에서는 정규화 모델인 L1, L2 에 대해서 자세히 설명하고 있습니다.

 

간략히 위의 내용을 정리하자면

"파이썬으로 배우는 통계학 교과서 2판" 은 통계의 기초부터 중급까지 데이터 분석에 필요한 통계지식을 쉽고 자세하게 그리고 파이썬만 사용해서 설명하고 구현하고 있습니다.

내용이 쉽고 자세한 것은 물론이고, 자주 사용하는 통계 분석이 가능한 라이브러리들에 구현되어 있는 함수들이 어떻게 다르고, 같은 결과를 얻기 위해서 어떻게 사용해야 하는지 자세히 설명하고 있다는 점은 매우 큰 장점이고 다른 책들과 큰 차별점이라고 생각합니다.

데이터 분석을 공부하면서 통계를 같이 공부하려는 분들께 강력히 추천합니다.

 

"한빛미디어 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

 

 

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