예스24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 도서를 제공받고 작성한 리뷰입니다.무언가를 배우는 데 더딘 편이다. 그래서 그런지 무언가를 배우는 게 좋다. 파이썬을 써 보는 중이다. 즉, 배워가는 중이다. 파이썬은 재미있다. 그렇다고 코딩을 하며 프로그램을 돌리는 일을 좋아하는 건 아니다. 내가 만든 코드가 작동하며 결과가 나오는 모습을 보는 일이 재밌다. 경제학을 공부하고 있다. 경
"[파이썬으로 배우는 통계학 교과서], 바바 신야" 내용보기
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예스24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 도서를 제공받고 작성한 리뷰입니다. 무언가를 배우는 데 더딘 편이다. 그래서 그런지 무언가를 배우는 게 좋다. 파이썬을 써 보는 중이다. 즉, 배워가는 중이다. 파이썬은 재미있다. 그렇다고 코딩을 하며 프로그램을 돌리는 일을 좋아하는 건 아니다. 내가 만든 코드가 작동하며 결과가 나오는 모습을 보는 일이 재밌다. 경제학을 공부하고 있다. 경제 모형을 분석하기 위해서는 통계 프로그램이 필요하다. 파이썬은 많은 분야에서 다양하게 활용되고 있음을 알고 있다. 내가 파이썬에서 필요로 하는 부분은 그 다양함 속의 일부분에 지나지 않을 것이다. 그런 면에서 내가 파이썬을 배우고 알아가는 것은 매우 더딘 편일 것이다. 이 책의 서평단에 참여하게 된 동기 역시 파이썬이 크다. 책 제목에 파이썬만 들어가면, 우선은 눈길부터 가는 요즘이다. 그 정도로 파이썬은 지금 내 관심의 한 가운데 있는 프로그램이다. 다만, 앞서 말한 것처럼 내가 사용하고자 하는 분야의 책은, 콕 찍어 말한다면, 좀 다르긴 하다. 그렇다고 통계학이랑 경제학이랑 전혀 다른 분야는 아니다. 경제학 중에서도 계량경제학이라는 분야가 있고, 계량경제학의 기본은 통계학이다. 통계학을 모르면 계량경제학을 할 수 없고, 계량경제학을 할 수 없으면, 내가 좋아하는 경제 분석에는 접근조차 할 수 없다. 처음 학부에서 계량경제학 수업을 들을 때의 충격은 정말 경제학을 전공해도 괜찮을까 하는 생각을 하게끔 만들었다. 경제학과는 보통 고등학교의 문과생들이 진학한다. 그런데 통계학이라니... 두려움이 생기기 마련이다. 요즘은 데이터 분석을 위한 프로그램들도 많아졌고, 단순히 이론과 실습을 분리해서 배우던 때와는 많이 다른 환경이라 두려움이 먼저 생기지는 않을 것이다. 그럼에도 여전히 많은 경제학과 학생들에게 가장 어려운 과목은 계량경제학이나 통계학일 것 같다. 그런면에서 이 책은 너무 잘 나온 책이다. 우선 이론과 실습을 함께 할 수 있게 구성되어 있다. 통계학이든 계량경제학이든 이론만 배울 때는 무겁기 한이 없다. 조금만 수식이 많아지고 복잡해지면 금세 집중력이 흐트러지게 되어 있다. 이 책은 이론도 쉽게 설명하지만, 그 이론들을 직접 실습하면서 실제 데이터로 이론의 결과를 확인할 수 있게 되어 있다. 너무 좋은 구성이다. 그리고 이론의 설명도 길고 장황하지 않다. 오히려 너무 간결한 건 아닌가, 싶을 때도 많았다. 그래서 좋았다. 너무 길게 설명하는 것은 오히려 헷갈릴 수 있다. 그렇지 않아서 좋았다. 짧게 짧게 읽어 나가면서 실습 부분을 길게 가져간 것은 지루할 틈을 주지 않아 집중력을 높이게 했다. 마지막으로는 이 책의 구성이다. '통계학 교과서'라는 제목과 어울리게 통계학의 기초는 물론 기본적인 내용을 담고 있다. 또한 모형의 기초적인 설명, 분석 방법 등에 대해 친절하게 설명하고 있다. 끝부분에는 최근에 많은 관심을 받고 있는 머신러닝에 대해서도 간략하게 맛을 보여주면서 마지막까지 집중력이 흐트러지지 않게 붙잡아 주었다. 다만, 아쉬운 점도 있었다. 번역서 임을 감안해도 다소 어색한 표현들이 등장하곤 하는데, 그러한 표현들이 이해가 잘 되지 않아 흐름이 가끔 끊기곤 했다. 예를 들면, '이는 모집단이 완전히 분명하다는 것을 의미합니다'와 같은 문장은 몇 번을 앞 뒤 문장들과 견주어 읽어 보아도 그 의미를 알 수 없었다. '완전히 분명하다는 것'은 무슨 의미일까? 또 통계학 책이기에 통계 관련 용어들이 많이 등장한다. 한글로 비교적 의미가 잘 전달되게 번역이 잘 되어 있지만, 영문 병기가 대부분 안 되어 있는 경우가 많았다. 다른 통계학 책에서는 같은 의미의 용어를 다르게 번역할 경우 번역 용어만 가지고는 두 개의 용어가 같음을 인지하지 못하는 경우도 발생한다. 영문 표기가 용어들마다 되어 있었더라면, 나중에 다른 책을 보더라도 더 잘 이해할 수 있었을 것 같다. 장점에 비하면 단점은 그저 소소할 뿐이다. 통계학 책을 많이 본 것은 아니지만, 그동안 봤었던 통계학 책들 중에서는 이 책이 가장 이해하기 쉽고 끝까지 볼 수 있었던 유일한 책이었다. #리뷰어클럽리뷰 #파이썬으로 배우는 통계학 교과서 #바바신야 #윤웅식 #한빛미디어 |
'인생이란 우연이란 사건이 연속으로 이어져 만들어진 소설이다'옛날 어느 소설에서 읽었던 내용의 글귀이다. (그대로 가져온 문구는 아님을 밝힘) 어찌 보면 인생은 우연. 즉 사건의 연속이 모여진 하나의 큰 사건일 수 있다.그렇다면 사건이란 무엇일까? 사건이란 어떠한 특정 상황이 일정한 확률로 발생하는 것을 의미한다. 여기서 의미하는 일정한 확률이란, 수많은 환경 변수들이 복
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'인생이란 우연이란 사건이 연속으로 이어져 만들어진 소설이다' 옛날 어느 소설에서 읽었던 내용의 글귀이다. (그대로 가져온 문구는 아님을 밝힘) 어찌 보면 인생은 우연. 즉 사건의 연속이 모여진 하나의 큰 사건일 수 있다. 그렇다면 사건이란 무엇일까? 사건이란 어떠한 특정 상황이 일정한 확률로 발생하는 것을 의미한다. 여기서 의미하는 일정한 확률이란, 수많은 환경 변수들이 복잡하게 얽히고 설키어 종장에는 앞서 말한 특정한 상황이 야기하게 되는 그것을 의미한다. 즉, 그렇기에 이러한 사건, 확률을 다루는 통계학은 우리 인간사에 있어서 때려야 땔 수 없는 가장 실용적인 학문이라 할 수 있다. 더욱이 파이썬과 같은 고수준 언어 (스크립트)는 내장된 다양한 라이브러리를 통해서 통계학에 쉽게 다가갈 수 있는 다양한 방법을 개발자들 및 학습자들에게 제공하고 있다. 이제는 통계학의 기본적 이론만 알고 있다면, 파이썬의 모듈들을 활용하여 손쉽게 본인이 원하는 통계 프로그램, 혹은 통계 유틸을 만들 수 있는 시대가 도래한 것인 것이다. 본 서는 위에서 언급한 고수준 언어인 파이썬을 이용하여 실용학인 통계를 손쉽게 이해하고 직접 학습자로 하여금 학습할 수 있는 환경을 제공하고 있다. 그렇기에 프로그래밍 언어, 특히 파이썬과 관련하여 약간의 기초가 되는 지식과 통계에 관한 관심이 있다면 이 책을 꼭 학습해 보길 권한다. 【파이썬으로 배우는 통계학 교과서를 읽고 나서 】 필자가 고등학교를 다닐 시절에는 파이썬과 같은 언어가 없었기에 (솔직히 지금처럼 프로그래밍 자체가 대중화되어 있지도 않았다) 통계학을 배울 때는 카시오 계산기를 꺼내들고 내장된 함수들을 사용하여 계산을 하곤 했던 기억이 있다. 이제는 시대가 시대인지라 약간의 프로그래밍 지식만 갖추고 있다면, 손쉽게 본인에게 필요한 통계를 직접 프로그램으로 디자인하고 구현하여 실생활에 응용할 수 있다. 아는 만큼 세상이 편해지고, 아는 만큼 자신에게 이로운 것을 손쉽게 만들 수 있는 시대에 산다는 것은 어찌 보면 현대를 사는 우리에게 가장 큰 혜택이라 할 수 있겠다. #본 도서는 "한빛미디어 ＜나는 리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. |
불과 몇년 전까지만 하더라도 통계하면 SPSS, SAS를 활용해야 했다.그러나 현재는 파이썬 또한 통계를 수행할 수 있는 솔루션으로 자리매김하고 있다. ＜파이썬으로 배우는 통계학 교과서＞는 통계학과 통계를 수행함에 있어 필요한 파이썬 기술을 설명한다.책은 다음과 같은 세가지를 주요하게 설명한다.1. 데이터는 어떻게 분석하는가2. 왜 그렇게 분석하는 게 좋은가3. 파이썬을 사용
"통계학과 파이썬을 동시에 배우는 <통계학 교과서>" 내용보기
 불과 몇년 전까지만 하더라도 통계하면 SPSS, SAS를 활용해야 했다.그러나 현재는 파이썬 또한 통계를 수행할 수 있는 솔루션으로 자리매김하고 있다. ＜파이썬으로 배우는 통계학 교과서＞는 통계학과 통계를 수행함에 있어 필요한 파이썬 기술을 설명한다.책은 다음과 같은 세가지를 주요하게 설명한다. 1. 데이터는 어떻게 분석하는가 2. 왜 그렇게 분석하는 게 좋은가 3. 파이썬을 사용해서 어떻게 분석하는가 긴밀한 관계의 두 이론을 동시에 배우고 싶은 이들이 펼치면 좋을 책이다. 각 장이 세분화 되어 있어 각각의 개요를 간략하게 설명하고자 한다. 우선, 1장은 통계학의 의의로 시작한다. 2장은 파이썬을 소개한다. 파이썬 설치 방법과 주피터 노트북 사용법을 설명하고 파이썬의 기본 문법 및 주요 라이브러리(주로 numpy, pandas)를 실습한다. 3장부터는 통계학의 개론에 대해 설명한다. 기술통계, 추론 통계와 같은 기본 개론들이다. 그 이후 7장부터 10장까지는 회귀 분석과 분산분석과 같은 분석 방법을 통합적으로 다룰 수 있는 통계 모델에 대해 설명한다. 저자는 대상 독자로 통계학을 처음 배우는 사람이나 통계학 공부를 포기했다가 다시 도전하고자 하는 사람을 꼽았다. 이러한 집필 의도로 인해 아주 기초적인 설명으로 시작한다. 또, 입문자가 보기에 자칫 어려울 수 있는 용어들 또한 쉽게 풀이 되어 기존 통계 공부에 대한 어려움을 덜 수 있다. 1장은 통계학의 사전적 정의와 그 당위성에 대해 소개한다. 통계는 기술통계와 추론통계로 크게 두 가지 범주로 나뉜다. 기술통계는 가지고 있는 데이터를 정리하고 요약하는 데 사용하는 통계학의 분야이다. 추론통계는 갖고 있지 않은 미지의 데이터를 추측하는 통계학의 분야이다. 이러한 사전적 정의는 여전히 우리에게 모호하게 느껴진다. 기술통계와 추론통계도 각각의 세부 통계 방법이 있어 천천히 학습해나갈 것이다. 도수분포, 층화분석, 상관분석에 속하는 기술통계의 세부 속성들을 이해하고 나면 상위 속성인 기술 통계의 정의도 뚜렷해질 것이다. 통계를 수행하기 위해서는 각 주제의 목적에 부합한 방법을 적용해야 한다. 그렇기에 막연히 파이썬으로 분석 기술을 배우는 것보다는 통계적 이론을 배우는 것이 훨씬 도움이 되리라 확신했다. 2장에서는 파이썬의 기본 용어와 문법에 대해 소개된다. 통계뿐만 아니라 파이썬에 대해서도 기초부터 차근차근 설명이 제공된다. 이 책에서는 윈도우에서 파이썬을 실행하였기에 윈도우를 기준으로 과정을 서술한다. 뒷장에서부터는 기술통계 및 추론통계에 대한 세부적인 이론과 실습과정을 설명한다. 이론을 설명한 뒤 주피터 노트북에서 파이썬을 실행하여 실습하는 방식이다. 통계와 파이썬을 한 번에 배울 수 있어 두 기술을 접목하는 것이 훨씬 수월하게 느껴졌다. 종합 평가 1. 통계학 및 파이썬 입문 - 이론과 용어 풀이가 상세히 설명되어 이해도가 높아졌다. 2. 통계학 이론 학습 후 파이썬 실습 수행 - 두 기술을 접목하여 동시에 학습함으로써 체득하는데 용이했다. 3. 통계학 개론 - 통계 목적에 부합하는 분석 방법을 진행할 수 있다. "한빛미디어 ＜나는리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." |
다들 연말을 잘 보내고 계실까요?2024년의 마지막 달에 한빛미디어에서 보내주신 책은파이썬과 통계학을 모두 잡을 수 있는 한 권을 보내주셨습니다.파이썬으로 배우는 통계학 교과서가 2판으로 따끈따끈하게 출시됐습니다!기존의 파이썬으로 배우는 통계학 교과서 초판과 비교하자면초보자가 보다 쉽게 통계학을 학습할 수 있도록구현 순서를 하나씩 따라가며 해설하고 있습니다.1판은 2
"통계학 입문 한 권으로 끝내자, 파이썬으로 배우는 통계학 교과서(2판)" 내용보기
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다들 연말을 잘 보내고 계실까요? 2024년의 마지막 달에 한빛미디어에서 보내주신 책은 파이썬과 통계학을 모두 잡을 수 있는 한 권을 보내주셨습니다. 파이썬으로 배우는 통계학 교과서가 2판으로 따끈따끈하게 출시됐습니다! 기존의 파이썬으로 배우는 통계학 교과서 초판과 비교하자면 초보자가 보다 쉽게 통계학을 학습할 수 있도록 구현 순서를 하나씩 따라가며 해설하고 있습니다. 1판은 2019년에 발간되었기 때문에 2025년을 앞둔 지금 코드를 실행할 때 변경된 부분이 많을 것 역시 예상됩니다. 파이썬 실습 코드를 최신 버전으로 점검 및 수정하는 것도 빼먹지 않았습니다. 추가적으로, 통계 기법의 종류 중 데이터사이언스의 근간이 되는 기술통계와 추론통계 등에 대한 실습량을 늘리고 저자가 데이터를 다루는 데 매우 중요하다 생각하는 것들, 예를 들면 층화분석, 도수분표, 분산분석 등에 대한 설명을 강화했습니다. 챕터 1에서는 통계학의 기본에 대해 이해하는 시간을 갖습니다. 통계학이 무엇인지, 그리고 통계학에는 기술통계와 추론통계가 있는데, 왜 기술통계와 추론통계가 필요한지에 대해 고민합니다. 챕터 2는 파이썬으로 통계학을 배우기 위해서, 파이썬 환경 구축과 주피터 노트북을 설치하고 파이썬의 기초 문법, 넘파이와 판다스에 대해 알아봅니다. 챕터 3부터 본격적인 통계학을 다루고 있습니다. 먼저 기술통계를 다루게 되는데, 통계적 시각으로 수식을 읽는 방법을 정립하고 도수분포, 1변량 통계와 다변량 통계, 층화 분석이 무엇인지를 배운 후 그래프를 활용해 구현하고자 합니다. 챕터 4는 확률과 확률 분포입니다. 제가 학생때는 필수로 고등학교에서 확률과 분포라는 과목 하에 배운 내용들을 다루고 있는데, 확률론, 즉 확률로 수치를 표현하는 것에 대한 이론, 확률 분포, 이항 분포, 정규 분포 등 확률로 나타낼 수 있는 분포에 대해 그 방법과 원리를 학습합니다. 챕터 5에서는 통계적 추정이 무엇인지 학습합니다. 통계적으로 무언가를 추정하고 추론한다는 것의 의미를 이해하기가 생각보다 어렵다고 생각하는데, 이 모호한 개념을 책에서는 이해하기 쉽게 말로 풀어 설명하고 있습니다. 모집단에서 표본 추출하는 과정을 시뮬레이션해보고, 모평균 및 모분산을 추정하며 정규 모집단에서 파생된 확률 분포를 그려보기도 하며 구간 추정의 개념도 다뤄봅니다. 챕터 6은 통계적 가설 검정입니다. 통계학, 데이터사이언스, 사회복지 등을 전공하셨더라면 들어보셨을 t검정 등이 여기에 속합니다. 모평균에 대한 단일 표본 t검정, 평균값 차이의 검정, 분할표 검정에 대해 알아보고 검정 결과를 어떻게 해석하는 지를 배울 수 있는데, 이 부분이 중요한 것 같습니다. 검정에 대해 어느정도 이해했다면, 이제 실제로 파이썬에서 다룰 수 있는 통계 모델을 챕터 7에서 다뤄봅니다. 선형(linear) 모델이 무엇인지, 어떻게 만드는지 원리를 이해하고 데이터는 선형 모델에서 어떻게 표현하는지, 모델에는 무엇이 있는지도 학습한 다음 파라미터를 추정하는 두 가지 방법을 다루고 있습니다. 최대 우도화라고도 불리는 가능도 최대화(maximum likelihood method)는 어떤 확률변수에서 표집한 값을 토대로 확률변수의 모수를 구하는 방법이 있고, 다른 방법은 모델의 예측값과 실제 관측값 사이의 차이를 최소화하여 파라미터를 추정하는 손실 최소화 방식도 다뤄봅니다. 다양한 방법으로 파라미터를 추정해보고, 예측 정확도를 평가해보고 가장 우수한 정확도를 출력한 파라미터를 선택하는 플로우로 학습해봅니다. 챕터 8에서는 각각 정규 선형모델을 다룹니다. 연속형 독립 변수가 하나인 경우에는 단순회귀를 사용하지요? 단순 회귀, 정규 선형 모델의 평가, 독립 변수가 여럿인 모델을 파이썬으로 구현해봅니다. 특히 이 과정에서는 소스 코드를 책에서 그대로 보여주고 있고, 이 코드를 github에서 손쉽게 접근이 가능합니다. 일반화 선형 모델을 다루는 챕터 9에서는 일반화 선형 모델이 무엇인지 기본 개념을 우선적으로 다룹니다. 이름이 다소 생소하실 수 있는데, 로지스틱 회귀가 가장 대표적인 그 예입니다. 일반화선형모델은 어떻게 모델을 평가하는 지, 그리고 푸아송 회귀를 추가적으로 학습합니다. 본 책의 마지막 챕터에서는 통계학과 머신러닝을 연결지어 머신러닝의 개념을 정확히 이해하고, 정규화와 리지 회귀, 라소 회귀의 정의를 다루고 있습니다. 그리고 이 통계적 개념을 파이썬에서 어떻게 구현해낼지를 코드 한 줄 한 줄씩 따라가며 설명해주고 있습니다. 마지막으로, 선형모델과 신경망의 개념을 연결지어 파이썬으로 신경망 모델을 구현하는 것까지 학습하게 됩니다. 본 책 파이썬으로 배우는 통계학 교과서는, 파이썬으로 구현해봄직한 통계학 개념의 범위를 매우 넓게 커버하고 있습니다. 통계에 대한 세부적인 팁보다는 통계적 용어, 기본 수식, 파이썬으로 구현하기에 집중하여 통계학 기초를 파이썬 기반으로 다지기 위해 작성된 책입니다. 본 책에 대해 가장 큰 장점이라 생각하는 것은 같은 내용을 글 -＞ 수식 -＞ 파이썬 코드로 설명하기 때문에 자칫 모호하거나 오해할 수 있는 추상적인 통계학 개념을 점차 깊이 있기 이해하고, 와닿을 수 있도록 신경쓴 것이 많이 느껴졌습니다. 통계를 모르는 개발자 분들께서 통계학적 개념을 쌓고 싶으시거나, 파이썬을 배우신 지 오래 되지는 않았지만 통계학에 대한 개념도 같이 가져가고 싶으신 분들께 추천합니다. "한빛미디어 ＜나는리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." |
한빛미디어 ＜나는리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.파이썬으로 배우는 통계학 교과서안녕하세요. 율리시스SS입니다.오늘 소개시켜드릴 도서는 '파이썬으로 배우는 통계학 교과서'입니다.파이썬은 정말 다양한곳에 사용됩니다. 특히나 대학원에서는 빅데이터 등의 데이터를 가지고 파이썬으로 빠르게 계산하거나 통계를 하거나 머신러닝을 하기도 하는 만큼 중
"파이썬으로 배우는 통계학 교과서 :: 빅데이터를 파이썬으로 통계 내보자" 내용보기
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파이썬으로 배우는 통계학 교과서  안녕하세요. 율리시스SS입니다.오늘 소개시켜드릴 도서는 '파이썬으로 배우는 통계학 교과서'입니다. 파이썬은 정말 다양한곳에 사용됩니다. 특히나 대학원에서는 빅데이터 등의 데이터를 가지고 파이썬으로 빠르게 계산하거나 통계를 하거나 머신러닝을 하기도 하는 만큼 중요한 언어인데요. 해당 도서는 파이썬으로 통계학을 공부할 수 있는 도서 입니다. 인터넷의 발전으로 수많은 데이터가 초당 어마어마하게 쌓이고 있는 시대 인데요. 다양한 데이터에 대해서 통계를 통해 데이터에 대한 통계를 좀 더 쉽게 배울 수 있는 도서입니다.  통계학의 입문서 성격을 띄며, 기술통계, 확률과 분포의 기본, 통계적 추정 및 통게적 가설검정을 다루며 이후 회귀분석과 분산분석같은 분석 및 통계에 대해서 자세히 배울 수 있는 도서입니다. 또한 예측 기술의 통계로 머신러닝과 접점을 다루어 통계학의 기초부터 흐름을 이애할 수 있도록 구성이 되어 있는데요. 통계학이 어렵게 느껴지는 이유중 하나인 이해할것이 너무 많다는 것인데 최대한 연결 관계를 파악하며 쉽게 집필했다는 점도포인트 입니다.단지 파이썬에 대해서 기초적인 연산만 알려주기 때문에 좀 더 자세한 함수 등은 파이썬 언어를 직접 공부하시는것을 추천드립니다. 파이썬 주피터를 사용하며 아나콘다 프롬프트를 사용합니다.  챕터3부터 본격적으로 통계에 대한 학습이 시작되는데요.기술통계에서는 데이터 분류, 수식을 읽는 방법, 도수 분포, 1변량 데이터 통계량, 다변량 데이터 통계량, 층화분석 등 기본적인 통계에 대해서 학습이 가능합니다. 전체적으로 In, Out에 대해서 명확하게 알려주어 보기 편하며 통계에 대해서는 그래프 등 사진이 중요하기 때문에 이해하기 편하게 사진이 많습니다. 제가 통계쪽의 개발자는 아니지만 대학교때 파이썬과 주피터로 통계에 대해서 실습한적이 있는데 빅데이터의 세상에서는 통계가 무엇보다 중요하다고 느꼈는데 다시 파이썬으로 통계에 대한 도서를 읽다 보니 대학교때의 기억이 새록새록 나는것을 느꼈습니다.요즘에는 빅데이터 테스트 용으로 다양한 사이트에서 샘플 데이터를 무료로 제공하는 사이트도 있으며 빅데이터에 대해서 통계를 하는 직업이신 분들은 파이썬이 빅데이터 처리 및 통계를 쉽게 또는 예제가 많아서 파이썬 언어를 추천드립니다.  통계학을 대학교때 배우고 나서 지금 다시 책을 접하려고 보니까 처음에는 굉장히 어려웠지만 책의 설명이 쉽게 작성되어 크게 어렵지만은 않았습니다. 데이터를 다루는데 중요한 기술과 아이디어에 대한 설명이 2판에서는 강화되어 괜찮았는데요.이론부터 학습 후 통계와 관련된 용어도 설명해주기 때문에 초보자분들도 어느정도는 쉽게 학습이 가능할것으로 예상됩니다. 단지 파이썬은 조금 알고 해당 도서를 읽는것을 추천드리며 완전 파이썬을 모르신다면 파이썬 언어는 간단하게 배우고 오는것을 추천드립니다. 실제 데이터를 다루면서 통계 이론과 실습을 배우고 싶으신 분들, 통계가 어려웠던 분들은 파이썬으로 통계를 학습하는 도서중 괜찮은 도서라고 생각됩니다.
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통계학을 배우려는 사람들에게 가장 큰 장벽은 "어디서부터 시작해야 할지 모르겠다"는 막연함일 것이다.'파이썬으로 배우는 통계학 교과서'는 통계 수식과 파이썬 코드라는 두 가지 도구를 활용해 통계학의 기초부터 머신러닝 응용까지 자연스럽게 이어주는 구성인데, 처음 통계를 배우는 사람들에게도 부담 없이 접근할 수 있게 만들어 준다.통계학은 단순히 수식과 개념을 배우는 것을
"파이썬으로 통계학 기초 밟고 머신러닝까지..." 내용보기
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통계학을 배우려는 사람들에게 가장 큰 장벽은 "어디서부터 시작해야 할지 모르겠다"는 막연함일 것이다. '파이썬으로 배우는 통계학 교과서'는 통계 수식과 파이썬 코드라는 두 가지 도구를 활용해 통계학의 기초부터 머신러닝 응용까지 자연스럽게 이어주는 구성인데, 처음 통계를 배우는 사람들에게도 부담 없이 접근할 수 있게 만들어 준다. 통계학은 단순히 수식과 개념을 배우는 것을 넘어, 데이터를 다루고 분석하며 현실 문제를 해결하는 데 활용되는 학문인데, 이 책은 그런 점에서 이론과 실습의 균형을 훌륭하게 잡아준다. 파이썬을 기반으로 한 실습 예제가 풍부해서, 단순히 "통계란 무엇인가"를 배우는 데 그치지 않고 "이것을 어떻게 쓸 것인가"를 자연스럽게 익힐 수 있도록 구성되어 있다. 책의 구성이 초보자도 쉽게 따라갈 수 있도록 점진적으로 난이도를 높이는 방식이라 부담 없이 읽어나갈 수 있었다. 통계학에 필요한 수학적인 개념이 나오더라도 너무 어렵게 설명하지 않고, 파이썬 코드와 실제 데이터 활용을 통해 직관적으로 이해할 수 있게 해주는 점이 매력적이었다. 특히, 이론에서 끝나는 것이 아니라 데이터를 직접 다뤄보며 실질적인 통찰을 얻을 수 있는 실습 중심의 접근법은 큰 장점이다. 무엇보다 좋았던 점은 단순히 통계학 개념을 배우는 데서 멈추지 않고, 현대 데이터 분석과 머신러닝 트렌드까지 다뤄준다는 점이다. 이는 통계학이 과거의 학문이 아니라, 여전히 활발히 발전하고 있는 도구라는 걸 잘 보여준다. 마지막 장에서 선형 모델과 신경망을 연결하며 통계학과 머신러닝 간의 관계를 설명하는 부분은 특히 흥미로웠다. 이런 흐름 덕분에 학문적인 이해와 실무적인 활용이라는 측면에서 유용하게 읽었다. 이 책은 통계를 처음 배우는 대학생, 데이터를 다루고 싶지만 통계가 낯선 직장인, 또는 파이썬을 활용해 데이터 분석의 기본기를 다지고자 하는 사람들에게 추천한다. 딱딱하고 어렵게 느껴질 수 있는 통계학을 파이썬이라는 친숙한 도구와 함께 배우면서, 실용적인 통찰력을 얻을 수 있을것이다. "데이터 분석에서 머신러닝까지" 기초부터 실전까지 통계학의 흐름을 체계적으로 이해하고 싶은 사람에게 최고의 입문서가 될 것이다. P.S. 개인적인 경험을 덧붙이자면, 학교 다닐 때 나는 수학을 좋아했지만, 통계는 지루하고 흥미롭지 않게 느껴졌다. 평균, 분산 같은 개념들이 단순히 공식을 외워 문제를 푸는 작업처럼 보였고, 데이터를 추정하거나 검정하는 이유도 이해하기 어려웠다. 그러나 프로그래밍을 배우며 통계를 새롭게 보게 되었다. 파이썬과 R 같은 도구를 통해 데이터를 분석하고 시각화하며, 통계적 개념들이 현실 문제를 해결하는 데 얼마나 유용한지 깨달았다. 통계는 단순히 숫자를 다루는 학문이 아니라 데이터를 통해 세상을 이해하고 미래를 예측하는 도구였다. 이제는 프로그래밍과 통계의 시너지가 수학적 아름다움만큼이나 매력적임을 느끼며, 통계가 흥미롭고 실용적인 학문임을 자신 있게 말할 수 있다. |
오늘은 파이썬을 이용하여 배울 수 있는 통계학에 대해서 알아보겠습니다. 요즘 데이터 분석과 머신러닝이 대세인 만큼, 통계학의 중요성도 점점 더 커지고 있어요. 특히, 파이썬은 통계학을 배우는 데 있어 매우 유용한 도구로 자리 잡고 있습니다. 이번 포스팅에서는 "파이썬으로 배우는 통계학 교과서"라는 책을 중심으로 통계학의 기본 개념과 파이썬을 활용한 통계 분석 방법에 대해
"파이썬으로 배우는 통계학 교과서를 읽고" 내용보기
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오늘은 파이썬을 이용하여 배울 수 있는 통계학에 대해서 알아보겠습니다. 요즘 데이터 분석과 머신러닝이 대세인 만큼, 통계학의 중요성도 점점 더 커지고 있어요. 특히, 파이썬은 통계학을 배우는 데 있어 매우 유용한 도구로 자리 잡고 있습니다. 이번 포스팅에서는 "파이썬으로 배우는 통계학 교과서"라는 책을 중심으로 통계학의 기본 개념과 파이썬을 활용한 통계 분석 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 책 소개"파이썬으로 배우는 통계학 교과서"는 통계학의 기초부터 시작해 데이터 분석, 머신러닝에 필요한 확률과 회귀에 대한 개념까지 폭넓게 다루고 있는 책이에요. 이 책은 이론과 실습을 병행하여 독자가 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다. 특히, 파이썬 라이브러리를 활용한 실습이 많아 실제로 코드를 작성해보며 통계학을 배울 수 있는 점이 큰 장점이에요.  통계학의 기본 개념통계학은 데이터를 수집하고 분석하여 의미 있는 정보를 도출하는 학문이에요. 기본적으로 기술통계, 추론통계, 확률론 등으로 나눌 수 있습니다. 기술통계는 데이터를 요약하고 정리하는 방법을 다루고, 추론통계는 표본을 통해 모집단에 대한 추정을 하는 방법을 다룹니다. 이러한 기본 개념을 이해하는 것이 통계학을 배우는 첫걸음이에요. 파이썬 프로그래밍과 통계학파이썬은 데이터 분석에 매우 적합한 프로그래밍 언어로, 다양한 라이브러리(예: NumPy, Pandas, Matplotlib 등)를 통해 통계 분석을 쉽게 수행할 수 있어요. 이 책에서는 이러한 라이브러리를 활용하여 통계적 분석을 어떻게 수행하는지에 대한 실습을 제공합니다. 파이썬을 통해 통계학을 배우면, 이론뿐만 아니라 실제 데이터에 적용하는 방법도 익힐 수 있어요. 기술통계의 중요성기술통계는 데이터를 요약하고 시각화하는 데 중요한 역할을 해요. 예를 들어, 데이터의 평균, 중앙값, 분산 등을 계산하여 데이터의 전반적인 경향을 파악할 수 있습니다. 이 책에서는 기술통계의 다양한 개념을 설명하고, 이를 파이썬 코드로 구현하는 방법도 소개하고 있어요.  확률과 확률분포확률은 사건이 발생할 가능성을 수치로 나타내는 것이에요. 확률분포는 이러한 확률을 기반으로 데이터가 어떻게 분포하는지를 나타내는 함수입니다. 이 책에서는 다양한 확률분포(정규분포, 이항분포 등)에 대해 설명하고, 이를 파이썬으로 시뮬레이션하는 방법도 다루고 있어요. 모집단과 표본추출모집단은 연구의 대상이 되는 전체 집단을 의미하고, 표본은 그 모집단에서 선택된 일부를 의미해요. 통계학에서는 표본을 통해 모집단에 대한 추정을 하게 되는데, 이 과정에서 표본의 대표성이 매우 중요해요. 이 책에서는 표본추출 방법과 그 중요성에 대해 자세히 설명하고 있습니다. 통계적 가설검정가설검정은 통계학에서 매우 중요한 개념으로, 주어진 데이터에 기반하여 가설이 참인지 거짓인지를 검증하는 방법이에요. 이 책에서는 다양한 가설검정 방법(예: t-검정, 카이제곱 검정 등)을 소개하고, 이를 파이썬으로 구현하는 방법도 설명하고 있어요. 통계모델과 정규선형모델통계모델은 데이터를 설명하기 위해 수학적 모델을 사용하는 방법이에요. 정규선형모델은 가장 기본적인 통계모델 중 하나로, 독립변수와 종속변수 간의 관계를 선형적으로 표현합니다. 이 책에서는 이러한 모델을 어떻게 설정하고 분석하는지를 다루고 있어요. 통계학과 머신러닝의 관계통계학과 머신러닝은 밀접한 관계가 있어요. 머신러닝의 많은 알고리즘이 통계학의 이론에 기반하고 있기 때문에, 통계학을 잘 이해하면 머신러닝을 배우는 데에도 큰 도움이 됩니다. 이 책에서는 통계학의 기초를 바탕으로 머신러닝의 개념도 소개하고 있어요. 마무리 및 추천"파이썬으로 배우는 통계학 교과서"는 통계학을 배우고자 하는 모든 분들에게 추천할 만한 책이에요. 이론과 실습이 잘 결합되어 있어, 독자가 쉽게 이해하고 적용할 수 있도록 돕고 있습니다. 통계학의 기초를 다지고 싶다면 이 책을 통해 파이썬과 함께 통계학을 배워보세요! 이 포스팅이 통계학과 파이썬에 대한 이해를 높이는 데 도움이 되었길 바랍니다. 앞으로도 다양한 통계학 관련 내용을 다룰 예정이니 많은 관심 부탁드려요! YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다.#리뷰어클럽리뷰 #파이썬 #통계학 #기술통계 #확률 #표본추출 #가설검정 #머신러닝 #정규선형모델 #데이터분석 |
'예스24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 도서를 제공받고 작성한 리뷰입니다'명저라고 생각합니다 .1. (저자에 의하면) 이 책의 대상 독자는 통계학을 처음 배우는 사람, 또는 과거에 포기했지만 다시 도전하려는 사람입니다. 아마 통계업에 종사하지 않는 대부분의 사람들이 해당될 것이고, 저 역시 마찬가지였습니다. 이 책에선 통계 관련 증명이나 수학적인 내용을 너무 깊이 파고들지도
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'예스24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 도서를 제공받고 작성한 리뷰입니다' 명저라고 생각합니다 . 1. (저자에 의하면) 이 책의 대상 독자는 통계학을 처음 배우는 사람, 또는 과거에 포기했지만 다시 도전하려는 사람입니다. 아마 통계업에 종사하지 않는 대부분의 사람들이 해당될 것이고, 저 역시 마찬가지였습니다. 이 책에선 통계 관련 증명이나 수학적인 내용을 너무 깊이 파고들지도 않고 (물론 개념만으로도 충분히 어렵습니다만^^;;), 실제로 데이터를 조작하기 위해 필요한 부분까지만 원리를 설명합니다. 데이터만 있으면 바로 사용 가능할 정도로, 실용적입니다. 2. 그래서 정말 기초적인 개념과 쉬운 내용부터 정리되어 있기에, 각자가 필요한 부분까지 읽고 사용할 수 있습니다. 만약 정말로 깊이까지 파고들 사람이라면, 이 책을 먼저 완독하고 그 다음 단계로 진행하면 될 것 같습니다. 참고로 저는 6장 통계적 가설 검정 파트까지 완독하고 리뷰를 쓰고 있습니다. 단기간에 로지스틱 회귀와 푸아송 회귀까지 나아가기엔 비전공자로써 제 두뇌의 물리적 한계와 시간적 한계가 있기에^^; 먼저 감상을 작성하지만, 시간만 투자해서 차근 차근 따라간다면 어려움이 없을 것 같습니다. 왜냐면 개념이 조금 어려운 것 같아도, 파이썬으로 실제 과정을 진행해보면 직관적으로 이해되는 부분이 있기 때문입니다. 또 어려운 계산은 컴퓨터가 다 해주기 때문에 ㅡㅡ;; 책을 읽고 이해하고 파이썬으로 실행시켜보면 막힐 부분이 없습니다. 3. 통계는 두가지 범주로 분류된다고 합니다. 바로 기술 통계와 추론 통계입니다. 기술 통계는 우리가 흔히 말하는 데이터의 '분석'이라 할 수 있을 것 같고, 추론 통계는 내가 얻을 수 있는 자료로 미지의 데이터를 '추정'하는 이론입니다. - 일상적으로 데이터가 난무하는 세상에서, 우선 기술 통계를 알고 있다는 것은 데이터를 '해석하는 사람'에 휘둘리지 않고 올바른 자료를 볼 수 있게 해줍니다. 흔히 헷갈릴 수 있는 평균과 중앙값, 분산과 집계 방법 정도만 숙지해도 과장된 뉴스가 넘쳐나는 세상에 휘둘리지 않을 수 있습니다. 좀 더 나아가서 내가 데이터를 정리해서 그래프로 그려볼 수 있는 정도의 단계가 되면, 무서울 게 없겠죠. - 실무자라면 한정된 표본을 가지고 전체 모집단을 추측하는 추론 통계가 유용할 것 같습니다. 특히 마케팅, 영업 관련종사자에게 아주 유용할 것 같은데, 실질적으로 일반인이 이렇게까지 하기가 힘들죠. 하지만 이 책을 통해 시간만 투자하고, 데이터를 잘 정리할 열정이 있다면 불가능한 일이 아니라고 생각되었습니다. 4. 가장 인상 깊었던 부분은 모든 통계적 모델의 추정에 편의성을 위해 정규 분포를 가정해야 하는 경우가 많다는 겁니다. ＜블랙스완＞의 저자 나심 탈렙은 사회적 현상에서 정규 분포를 가정한 모델 통계적 추정을 하는데 대해 비판했었는데요. 실제로 책의 과정을 따라가다 보니 (이항 분포 또는 푸아송 분포등 선형 모델을 제외한) 연속 분포 모델 추정에서는 정규 분포를 가정하는 경우가 실제로 압도적으로 많고, 저자 또한 그래서 모델은 한계가 있을 수 있음을 지속적으로 강조합니다. 실제로 통계를 제대로 공부해 보지 않았으면 알 수 없는 내용인데, 어떤 분야든 삶에서 중요한 분야라면, 적정한 수준에서 깊게 아는 것이 필요한 것 같습니다. 5. 제가 어릴때만 하더라도 확률과 통계는 수학 책 끄트머리에 있는, 지겹고 중요하지 않은 과목중에 하나였습니다. 그러나 정보화 사회가 발전함에 따라 데이터의 처리 용량이 급증을 거듭했고, 이제 이를 능숙히 조작하고 다룰 수 있는 능력을 가진 사람들이 엄청난 우위에 서게 되었죠. 물론 전공 분야가 따로 있기는 합니다만, 시대에 뒤쳐지지 않게 일반인이 접근 가능한 정도의 통계학적 지식과 조작 능력을 가지는 것은 삶에서 아주 유용한 것 같습니다. 그게 일적으로도 사용할 수 있다면 반드시 하는게 좋겠고요. 너무 잘 봤습니다. 6. 따라만 하시면 파이썬에서 이렇게 예쁜 가우스 분포 곡선을 그릴 수 있습니다.  +오차를 누적한 시뮬레이션.  잘 읽었습니다!#리뷰어클럽리뷰 |
종이책
《파이썬으로 배우는 통계학 교과서》- 데이터 시대를 살아가는 모든이를 위한 교과서
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'예스24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 도서를 제공받고 작성한 리뷰입니다' 파이썬이나 통계학을 독학하는 사람이라면, 아마 이 책과 비슷한 표지의 책들을 어디선가 본 적이 있을 것이다. 코딩에 몰두하며 컴퓨터 앞에 앉아 수많은 자료를 서핑하다 보면, 자연스레 유명한 온라인 도서인 점프 투 파이썬이나 관련 논문들 속에서 길을 잃기 쉽다. 무엇부터 시작해야 할지 모르는 막막함
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'예스24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 도서를 제공받고 작성한 리뷰입니다' 파이썬이나 통계학을 독학하는 사람이라면, 아마 이 책과 비슷한 표지의 책들을 어디선가 본 적이 있을 것이다. 코딩에 몰두하며 컴퓨터 앞에 앉아 수많은 자료를 서핑하다 보면, 자연스레 유명한 온라인 도서인 점프 투 파이썬이나 관련 논문들 속에서 길을 잃기 쉽다. 무엇부터 시작해야 할지 모르는 막막함 속에서, 우리는 결국 원론적인 교재에 눈을 돌리게 된다. 수 많은 교재들 사이에서, 시험 전 마지막으로 훑어보는 것이 결국엔 교과서인 것처럼, 이 책은 파이썬과 통계학의 기본을 탄탄히 다지기 위한 교과서라고 볼 수 있다. 무한한 학습을 요구하는 시대에, 이 교과서는 파이썬을 통해 통계학을 시작하려는 이들에게 추천한다. 내용 및 저자 소개 저자인 바바 신야는 일본인으로서 홋카이도 대학 수산과학원을 수료하여 파이썬 관련 책을 지필하였다. 작가의 의도대로, 책의 제목이 "교과서"인 이유에는 기본적인 논리와 원리가 서술되기 때문이다. 《파이썬으로 배우는 통계학》진입 장벽을 허물고 실용적이면서도 흥미로운 통계학 학습의 길을 제시한다. 그런 점에서 저자가 이 책을 교과서라고 부르지 않았을까 싶다.  목차책의 목차는 10개 항목으로 구성되어 있다. 1) 통계학 기본, 2) 파이썬과 주피터 노트북, 3) 기술 통계, 4) 확률과 분포, 5) 통계적 가설검정, 6) 통계 모델, 7) 정규 선형 모델, 8) 일반화 선형 모델, 9) 통계학과 머신러닝 등이다. 파이썬의 기초부터 머신러닝에 이르기까지 폭넓은 내용을 다루고 있다. 책이 하나의 페이지 내에서 모든 내용을 다루기엔 한계가 있지만, 기본적인 라이브러리부터 통계 원리와 시뮬레이션 방법에 대한 기초를 잘 설명해준다. 통계와 코딩에 대한 기본 지식이 있는 사람이라면 이 책의 목차 속에서 어떤 논리로 내용을 다루는지 볼 수 있다.전반부 그렇다면, 통계란 무엇일까? 각자가 떠올리는 정의가 있을 수 있겠지만, 이 책에서는 통계를 '데이터를 잘 활용하는 방법을 배우는 학문'이라고 정의한다. 통계학의 본질은 데이터를 수집하고, 표시하며, 해석하는 과학이다. 저자가 말하는 통계학은 "우리가 실제로 얻은 데이터를 잘 활용하는 방법을 배우는 학문"이라고 정의한다. 그리고 통계학에서 우리의 관심 대상 전체는 '모집단'이라 하고, 그 중 모집단을 대표하는 일부를 '표본'이라 부른다. 실제로 얻은 표본이 바로, 이 교과서에서 활용할 '데이터'이다(pg 39). 또한, 통계학은 크게 두 가지 분야로 나눌 수 있다. 첫째는 '기술 통계'로, 이는 데이터를 정리하고 요약하는 역할을 한다. 둘째는 '추론 통계'로, 이는 우리가 가지고 있지 않은 미지의 데이터를 추측하는 과정이다. 저자는 이러한 통계학 이론과 이론에 따른 실습을 곧바로 설명해줌으로써, 독자로 하여금 실습을 통해 통계학을 익히게 해준다. 그리고 이 실습 과정에서 필요한 넘파이(Numpy: 파이썬 핵심 라이브러리)의 활용은 책의 중간부터 서술된다. 나는 특히 6단원의 가설검정을 소개하는 부분을 유념해서 읽었다. 이 부분에서는 귀무가설을 "모집단 파라미터는 ○○이다"로, 대립가설을 "모집단 파라미터는 ○○와 다르다"로 소개한다. 다만 저자가 말했듯이, 이 책은 쿤 그림을 기초적으로 배우기 위한 책이므로, "학문적으로 세밀하지 않은 표현"이 바로 이런 문장들이 아닐까 싶다. 후반부 중반부가 통계모델로 시작했다면, 후반부는 머신러닝에 대한 이론과 실습이 나와있다. 저자에 따르면, - 통계모델의 목적: 데이터를 얻는 프로세스를 이해하는 것 - 머신러닝의 목적: 미지의 데이터를 계산해서 획득하는 것 (pg479) 로 해석할 수 있다. 따라서 후반부부터는 사이킷런(scikit-learn: 파이썬에서 머신러닝을 위한 라이브러리)을 이용한 머신러닝과 기계학습의 이론과 실습이 나와있다.저자는 이 책의 특징으로 "실제 데이터를 분석하면서 이론을 배우려는 사람에게 적합"하다고 했듯이, 직접 머신러닝을 다룰 수준에 도달하면 라이브러리에서 더 나아가야 할 때가 올 것이다. 이때, 이 책을 핵심 자료집처럼 논문과 함께 참고하지 않을까 싶다. 의견 및 평가: 코딩을 배우기 시작한 사람이라면, #주석달기를 통해 각자 공부한 내용을 인터넷이나 논문에 이미 담아뒀을 것이다. 다만 그 개념적인 이해가 부실하고, 통계학 공부에 있어 보조자료가 필요하거나, 글씨로 작성하고 싶은 사람이라면, 이 교과서를 구매해서 공부하는 것을 추천한다.  책 표지 수 많은 전과들 사이에서 결국 시험기간 전에 교과서를 펼쳐보는 이유가 무엇이겠는가. 늘 그렇듯 교과서는 늘 핵심적인 내용을 담아주기 때문이다. 《파이썬으로 배우는 통계학 교과서》 책은 모처럼 나의 지식 욕구를 다시 불빛추어주었다.#리뷰어클럽리뷰 |
파이썬을 이용한 통계 이론을 적용해 보는 다양한 예제들은 이 책의 가장 큰 장점이라고 생각하며 읽었습니다.그러나, 파이썬의 개념을 알려주면서 실제 사용 예를 함께 보여주면 좋을텐데.. 목차를 보시면 아시겠지만 수학도나 통계학도가 파이썬을 이용하는 상황이 아닌 경우라며 저처럼 일반 프로그램밍 정도나 하는 사람에게는 사용성이 조금은 떨어지는 부분도 있습니다. 기본 통계
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파이썬을 이용한 통계 이론을 적용해 보는 다양한 예제들은 이 책의 가장 큰 장점이라고 생각하며 읽었습니다. 그러나, 파이썬의 개념을 알려주면서 실제 사용 예를 함께 보여주면 좋을텐데.. 목차를 보시면 아시겠지만 수학도나 통계학도가 파이썬을 이용하는 상황이 아닌 경우라며 저처럼 일반 프로그램밍 정도나 하는 사람에게는 사용성이 조금은 떨어지는 부분도 있습니다.  기본 통계 이론을 알고 있고 계시고, 많은 데이터를 다룰 수 있는 상황이신 분이라면 의미있는 결과를 낼 수 있겠네요.  이 책을 보시는 분들이라면, 자신이 가진 혹은 내가 접근할 수 있는 데이터로 어떤 의미있는 분석을 할 수 있을지 고민해 보시는 시간이 되셨으면 합니다. '예스24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 도서를 제공받고 작성한 리뷰입니다' #리뷰어클럽리뷰 |