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앵버박사 2017. 3. 4. 11:39




서론

  통계학을 전공했지만 일반인과 통계지식이 별다른 차이가 없었다. 수학보다는 개발이 더 재미있었으니까. 하지만 개발 때문에 다시 통계를 공부하게 됐다. 알다가도 모를 세상이다. 목표가 있고 그것을 위한 공부를 하기 때문인지 예전에는 재미 없고, 흥미 없었던 것들을 지금은 나름 즐기며 하게됐다.


난이도

  이 책은 내가 대학 4년동안 배웠던 대부분의 통계영역들을 다루고 있는 듯 하다. 하지만 그렇게 어렵진 않다. 수학을 정말 못하고, 일반인과 큰 차이 없는 통계지식을 가진 나한테도 많이 어렵진 않았다. 헤드퍼스트 특유의 설명이 이해력을 높였다고 본다.

  하지만 자주 간략하게 설명하고 그 다음에 자세히 풀어가는 형식이 많았는데, 간략하게 설명할 때는 머릿 속에 들어오지 않는 경우가 대부분 이었다. 대신 그 밑에 자세하게 풀어가는 과정을 통해 이해하면서 진행했다.


구성

  헤드퍼스트 답게 실생활에 있을 법한 구체적인 예제를 가지고 문제를 해결하는 형식으로 하나하나 설명해준다. 어떤 문제를 해결하려고 하는데 어떻게 해야하는지 뭔가 막혔을 때 그것을 해결하기위해 어떤 방법을 사용하는지 하나 씩 풀어나간다. 또한 연습문제가 많고 독자에게 많은 질문을 던진다. 직접 문제를 풀어보고 생각해보면서 일상적인 문제를 통계적으로 또는 수학적으로 모델링하는 연습을 하는데 많은 도움이 됐다.

  다음은 이 책에서 다루는 대략적인 내용들을 적어봤다.


그래프, 히스토그램, 기초 통계량(평균, 분산, 표준편차 등), 사분위수, 확률, 순열과 조합, 이산확률분포(기하, 이항, 포아송), 연속확률분포(정규, T, 카이제곱), 모집단과 표본 추정, 신뢰구간, 가설검정, 상관과 회귀


결론

  아마도 헤드퍼스트 보다 쉬운 통계 책은 없지 않을까 싶다. 요즘 화두인 머신러닝의 많은 부분에 통계가 사용된다. 또한 최근 가장 섹시한 직업이라는 데이터 사이언티스트가 되고자 한다면 통계는 필수다. 이처럼 자신이 원하는 것을 접해보고 그것에 통계가 필요하다고 절실히 느껴진다면 이 책을 보길 바란다.


별점 ★