수식과 파이썬 코드로 이해하는 기초와 실전!
데이터 분석에서 머신러닝까지
파이썬으로 배우는 통계

통계학이 어렵게 느껴지는 이유 중 하나는 이해해야 할 것이 너무 많다는 점입니다. 중요한 점은 개념 간 연결 관계를 파악하는 것입니다. 이 책은 독자가 개념들이 서로 어떻게 관련되어 있는지 쉽게 이해할 수 있도록 구성되었습니다.

1장에서 6장까지는 통계학 입문서의 성격을 띠며 기술통계, 확률과 분포의 기본, 통계적 추정 및 통계적 가설검정을 다룹니다. 7장부터 10장에서는 통계모델, 회귀분석, 선형모델 등의 분석 방법을 알아봅니다. 또한 예측 기술로서 머신러닝과의 접점을 다루어 통계학 기초부터 머신러닝에 이르기까지의 흐름을 이해할 수 있도록 구성했습니다.

통계에 관한 세세한 노하우와 팁보다는 통계 용어와 기본 수식, 간단한 파이썬 문법으로 구현하는 데 집중하여 통계학 기초를 다지기 위해 최선을 다했습니다. 글, 수식, 파이썬 코드로 같은 내용을 세 번에 걸쳐 설명하므로 점차 깊이 있게 내용을 이해할 수 있을 것입니다. 통계를 모르는 개발자나, 파이썬이 익숙하지 않지만 통계를 공부해보려는 독자가 데이터 분석에 필요한 통계를 배우려 한다면 이 책을 추천합니다.

초판과 달라진 점

● 초보자가 쉽게 학습할 수 있도록 구현 순서를 따라가며 해설하는 방식으로 구성을 개선했습니다.
● 이 책은 파이썬을 사용해 데이터를 분석하고 싶은 분들을 위한 책입니다. 파이썬 실습 코드를 점검하고 수정했습니다.
● 기술통계, 추론통계 실습 등에 대한 내용이 늘었습니다. 데이터를 처리하는 데 매우 중요한 기술이나 아이디어를 설명하는 부분이 늘었고, 층화분석과 같은 실용적인 기술도 절을 할애해 설명을 더했습니다.

주요 내용

● 통계학 기본
● 파이썬 기초와 주피터 노트북 설정
● 기술통계
● 확률과 확률분포
● 통계적 추정과 가설검정
● 통계모델
● 정규선형모델과 일반화선형모델
● 통계학과 머신러닝