[나는 리뷰어다] 파이썬으로 배우는 통계학 교과서 2판

"한빛미디어 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

총평: '교과서'라는 말이 참 잘어울리는 책. 스터디 및 수업 교재로 사용해도 좋을 것 같습니다. 

책의 전반적인 구성
이 책은 통계학의 기초부터 머신러닝까지 10개의 장으로 구성되어 있으며, 각 장은 체계적이고 단계적인 학습이 가능하도록 구성되어 있습니다. 특히 통계 이론과 파이썬 실습이 균형적으로 배치되어 있어서, 책을 따라가면서 개념을 이해하고 즉시 실습해볼 수 있다는 점이 특히 좋습니다.

 

탄탄한 기초 다지기 (1-2장)
- 1장에서는 기술통계와 추론통계의 개념을 명확히 구분하여 설명하고, 왜 이러한 구분이 필요한지 실제 사례를 통해 설명합니다.
- 2장에서는 파이썬과 주피터 노트북의 기초부터 시작하여, NumPy와 Pandas까지 다루며 데이터 분석을 위한 기본 도구를 소개합니다.

실용적인 데이터 분석 기법 (3장)
- 3장은 기술통계에 대해 상세히 다루며, 데이터의 분류부터 시작하여 수식의 이해, 도수분포, 통계량 계산, 다변량 분석까지 포괄적으로 설명합니다.
- 특히 층화분석과 그래프 활용 부분에서는 실제 데이터 분석에서 자주 사용되는 기법들을 실습과 함께 다룹니다.

이론적 기반 강화 (4-5장)
- 4장은 확률과 확률분포를 다루며, 이산형과 연속형 확률변수, 여러 확률분포의 특성을 설명합니다.
- 5장에서는 통계적 추정의 개념을 소개하고, 모수 추정과 구간추정의 원리를 설명합니다.

실전 통계분석 (6-9장)
- 6장부터 9장까지는 가설검정, 통계모델, 정규선형모델, 일반화선형모델을 다루며 실제 데이터 분석에서 필요한 고급 통계기법들을 소개합니다.
- 특히 9장의 로지스틱 회귀와 푸아송 회귀 부분은 실제 데이터 분석에서 자주 사용되는 기법들을 상세히 다룹니다.

현대적 접근 (10장)
- 마지막 10장에서는 통계학과 머신러닝의 연결고리를 설명하며, 정규화, 리지 회귀, 라소 회귀, 신경망 등 현대적인 분석 기법들을 소개합니다.
- 전통적인 통계학에서 현대 머신러닝으로의 자연스러운 전환을 보여줍니다.

책 특성
체계적인 학습 구조
- 각 장은 기초 개념 설명부터 시작하여 점진적으로 심화 내용으로 발전합니다.
- 이론 설명 후에는 항상 파이썬 실습이 따라오며, 실제 데이터를 활용한 예제를 통해 개념을 강화합니다.

 

실무 지향적 접근
- NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn 등 실무에서 자주 사용되는 라이브러리들을 적극 활용합니다.
- 데이터 전처리부터 시각화, 모델링까지 실제 데이터 분석 과정을 그대로 보여줍니다.

추천 대상
이 책은 다음과 같은 분들에게 특히 추천합니다!
- 통계학을 처음 접하는 대학생이나 대학원생
- 데이터 분석가로 커리어를 전환하고자 하는 직장인
- 파이썬을 활용한 데이터 분석의 기초를 탄탄히 다지고 싶은 사람
- R이나 다른 도구로 통계를 공부했지만 파이썬으로 전환하고 싶은 사람
- 머신러닝을 배우기 전에 통계적 기초를 다지고 싶은 사람

결론
'파이썬으로 배우는 통계학 교과서 2판'은 통계학의 기초부터 현대적 응용까지 포괄적으로 다루면서도, 실습과 이론의 균형을 잘 맞춘 교재와 같은 책(실제로 교재로 사용하지 않을까 싶습니다)입니다. 특히 파이썬으로 바로 실습해볼 수 있게 안내함으로써, 배운 내용을 즉시 출력해본다는 점이 큰 장점입니다. 데이터와 AI 시대를 살아가는 모든 이들에게 필수적인 통계적 사고를 기르는 데 있어 선물같은 책이라고 생각합니다.