AI와 데이터 과학의 시대가 도래하면서 방대한 데이터 속에서 의미 있는 통찰을 도출하는 능력은 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. 이러한 흐름 속에서도 전통적 통계분석에 대한 깊은 이해는 여전히 데이터 과학의 핵심을 이루고 있으며, 이를 뒷받침하는 도구로서의 통계 소프트웨어의 역할은 지속적으로 강조되고 있습니다.

기존 출간한 『Stata 기초적 이해와 활용』과 『Stata 기초통계와 회귀분석』에서는 Stata를 중심으로 통계분석의 기초부터 응용까지 체계적으로 다루어 왔습니다. 기존 책을 대신하여 본서 한 권으로 재편집하였고 데이터 과학의 최신 트렌드에 발맞추어 Python 코드도 함께 제시하였습니다. 이를 통해 독자들은 Stata의 강력한 기능을 활용함과 동시에 Python의 유연성과 확장성을 경험할 수 있을 것으로 기대합니다.

데이터 과학은 단순한 통계분석을 넘어 머신러닝, 인공지능 등 다양한 분야와 융합되고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 통계학의 기초적인 원리와 분석 기법에 대한 탄탄한 이해는 데이터 과학자가 복잡한 문제를 해결하고, 신뢰할 수 있는 결과를 도출 하는 데 필수적입니다. 본서는 이러한 배경을 바탕으로 Stata와 Python을 효과적으로 활용하여 실질적인 데이터 분석 능력을 배양하는 데 중점을 두었습니다.

본서에서는 Stata와 Python을 활용한 통계분석의 기초부터 심화까지 포괄적으로 다루고자 합니다. 데이터 불러오기와 저장, 데이터 관리 명령어, 기초 통계량 계산, 데이터 시각화, 가설 검정, 회귀분석 등 데이터 과학자가 실무에서 필요로 하는 다양한 분석 기법과 방법론을 체계적으로 소개하고 있습니다. 실습을 통해 직접적인 경험을 쌓을 수 있도록 다양한 예제와 코드를 포함하였습니다.