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데이터 과학자, 혹은 데이터 과학이라는 말은 이제 닳고 닳아 버릴 정도로 핫하게 이슈가 되었던 용어이다. 수 많은 데이터 과학 책이 나왔고, 그 중에 좋은 책도 있고 돈이 아까운 책도 있고 했지만 데이터 과학이라는 분야 자체가 수학, 통계, 코딩 등의 융합 학문이기 때문에 책 한권으로 다 담기에는 아무래도 모두 아쉬운 점이 있기 따름이다.또한 더블어 한국에 제대로 된 데이터 과학자가 많지 않기 때문에 대부분 어설픈 번역 책 이거나 원서를 구해 공부해야 했다. 하지만 이 책의 저자는 한국인으로써 실리콘 벨리에서 제대로 데이터 과학을 실행하신 분이다. 학문적 백그라운드와 실제 일한 경험 모두 가지고 있다보니 책 곶곶에 내공이 묻어 나오며 무엇보다 데이터 과학자로써의 후배들을 위한 팁이 돋보인다. 비록 이 책도 한권에 데이터 과학의 모든 분야를 다룰수 없고 간략하게 소개만 하는 한계를 가지고 있지만 이 저자의 인사이트나 데이터 과학자의 시각을 조금이라도 공유할 수 있다는 측면에서 높은 점수를 주고 싶은 책이다. |
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초보자에겐 약간 따라가기 힘들겠지만 통계공부를 조금 해보신 분은 헷갈리는 내용을 쉽게 정리할 수 있도록 많은 도움이 되는 책입니다 내가 왜 이제 이 책을 봤는지 후회 되네요 특히 통계의 각 개념 설명이 너무 좋았습니다 p값의 오 남용 신뢰구간의 정의 통계 결과 값의 정확한 의미 등등 값이 아닌 어떻게 해석 하는지 어떤 분석을 해야되는지 개념 설명이 쉽게 와 다았습니다 |
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통계의 개념을 어느 정도 알고, R을 다뤄본 적 있는 사람이 데이터 과학을 처음 공부해보고자 할 때 선택하면 좋은 책입니다.(통계와 R에 대한 기초적인 지식이 없는 사람에게는 다소 어렵게 느껴질 수도 있습니다.) 자주 사용되는 분류와 회귀 문제에 대한 예제가 다양하게 있어서 전반적인 과정을 대략적으로 살펴보기에 좋습니다. 소스코드와 연습문제에 대한 해답도 제공하고 있어 공부하기 편합니다. |
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"따라하며 배우는 데이터 과학"은 책 이름 그대로 데이터 사이언스를 간단한 예제를 통해 직접 해보며 익히는 입문서의 역할입니다. 간단하게 설명을 하려고 노력을 하고 있으며 데이터 사이언스라는 분야가 어떤 일을 하는지를 체험시켜 주기 위한 구성을 갖추고 있습니다. 하지만 책의 초점은 데이터 사이언스이기 때문에 그에 필요한 기초 통계와 응용 통계의 일부 (회귀 분석 등), 컴퓨터 프로그래밍에 대한 기본 사전 지식을 갖추고 학습하는 것을 추천합니다. |