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통계학을 배우려는 사람들에게 가장 큰 장벽은 "어디서부터 시작해야 할지 모르겠다"는 막연함일 것이다.

'파이썬으로 배우는 통계학 교과서'는 통계 수식과 파이썬 코드라는 두 가지 도구를 활용해 통계학의 기초부터 머신러닝 응용까지 자연스럽게 이어주는 구성인데, 처음 통계를 배우는 사람들에게도 부담 없이 접근할 수 있게 만들어 준다.

통계학은 단순히 수식과 개념을 배우는 것을 넘어, 데이터를 다루고 분석하며 현실 문제를 해결하는 데 활용되는 학문인데, 이 책은 그런 점에서 이론과 실습의 균형을 훌륭하게 잡아준다. 파이썬을 기반으로 한 실습 예제가 풍부해서, 단순히 "통계란 무엇인가"를 배우는 데 그치지 않고 "이것을 어떻게 쓸 것인가"를 자연스럽게 익힐 수 있도록 구성되어 있다. 책의 구성이 초보자도 쉽게 따라갈 수 있도록 점진적으로 난이도를 높이는 방식이라 부담 없이 읽어나갈 수 있었다. 통계학에 필요한 수학적인 개념이 나오더라도 너무 어렵게 설명하지 않고, 파이썬 코드와 실제 데이터 활용을 통해 직관적으로 이해할 수 있게 해주는 점이 매력적이었다. 특히, 이론에서 끝나는 것이 아니라 데이터를 직접 다뤄보며 실질적인 통찰을 얻을 수 있는 실습 중심의 접근법은 큰 장점이다.

무엇보다 좋았던 점은 단순히 통계학 개념을 배우는 데서 멈추지 않고, 현대 데이터 분석과 머신러닝 트렌드까지 다뤄준다는 점이다. 이는 통계학이 과거의 학문이 아니라, 여전히 활발히 발전하고 있는 도구라는 걸 잘 보여준다. 마지막 장에서 선형 모델과 신경망을 연결하며 통계학과 머신러닝 간의 관계를 설명하는 부분은 특히 흥미로웠다. 이런 흐름 덕분에 학문적인 이해와 실무적인 활용이라는 측면에서 유용하게 읽었다.

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이 책은 통계를 처음 배우는 대학생, 데이터를 다루고 싶지만 통계가 낯선 직장인, 또는 파이썬을 활용해 데이터 분석의 기본기를 다지고자 하는 사람들에게 추천한다. 딱딱하고 어렵게 느껴질 수 있는 통계학을 파이썬이라는 친숙한 도구와 함께 배우면서, 실용적인 통찰력을 얻을 수 있을것이다. "데이터 분석에서 머신러닝까지" 기초부터 실전까지 통계학의 흐름을 체계적으로 이해하고 싶은 사람에게 최고의 입문서가 될 것이다.

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P.S.

개인적인 경험을 덧붙이자면, 학교 다닐 때 나는 수학을 좋아했지만, 통계는 지루하고 흥미롭지 않게 느껴졌다. 평균, 분산 같은 개념들이 단순히 공식을 외워 문제를 푸는 작업처럼 보였고, 데이터를 추정하거나 검정하는 이유도 이해하기 어려웠다. 그러나 프로그래밍을 배우며 통계를 새롭게 보게 되었다. 파이썬과 R 같은 도구를 통해 데이터를 분석하고 시각화하며, 통계적 개념들이 현실 문제를 해결하는 데 얼마나 유용한지 깨달았다. 통계는 단순히 숫자를 다루는 학문이 아니라 데이터를 통해 세상을 이해하고 미래를 예측하는 도구였다. 이제는 프로그래밍과 통계의 시너지가 수학적 아름다움만큼이나 매력적임을 느끼며, 통계가 흥미롭고 실용적인 학문임을 자신 있게 말할 수 있다.

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

안그래도 요즘 Data를 다룰 일이 많아서
머신러닝 data 이론을 공부하고 있는데요
결국 통계학과 확률이론
데이터 모데링을 공부해야 합니다. 피할 수 없어요​

꼭 필요한 것만 부분부분 읽어 그 순간 써야하는 함수나 이론을 이해만 하고 넘어갔는 데 통계학을 전반적으로 한번 살펴보고 내가 어느 부분에서 발췌해 쓰고 있다라는 개념을 가져보고자 책을 집어들었습니다.
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물론 한권의 책을 읽는다고 바로 달라지는 것은 없겠지만
모든일에는 시작이 있겠죠
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통계학 입문서
"파이썬 함수로 이해하는 통계학!"
그리고 이 책은 현재 2판입니다.
그만큼 널리 읽혀졌다는 반증같습니다.
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특히 초판이 아닌데 정말 고마운 점은 파이썬 실습코드 점검 및 수정을 해줬다는 것
, 이거 당연한 것 같은 데 은근히 안되는 부분입니다.
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과거에 쓰여진 책이 현재 버젼에서 되지 않아 코드 실행부분에서 자꾸 막히면
찾아보고 수정하며 실력향상이 될 수도 있지만
책을 읽는 속도가 더뎌지고 흥미가 떨어질 수 있습니다.
일단 기초적인 이론을 설명하고 파이썬으로 실습한다​

이 간단한 기본 구조를 따르고 있습니다.
주로 세가지 관점에서 설명합니다.

데이터는 어떻게 분석하는가
데이터는 어떻게 분석하는가
왜 그렇게 분석하는 게 좋은 가

파이썬을 사용해서 어떻게 분석하는 가
보통 왜가 빠져있는 데 그 부분을 설명해주니 초보자에게 굉장한 이점으로 다가옵니다.
항상 초반 몇 챕터를 공부하다 놔버렸던 통계학 공부
이번엔 다시 학생으로 돌아간 마음으로 밑줄 쳐가며 하나하나
이론들 꼼꼼히 살펴봤습니다.

전체적으로 빠르게 개념만 익힌다기 보다는
각 챕터별로 이론이라도 확실하게 읽어보시길 권장드립니다.
특히 비슷한 단어와 같은 단어라도 뜻이 다른 경우가 있으니 기억이 안나면 앞부분으로 다시 넘겨가며 정독했습니다.
제가 지금 회사에서 할려고 하는 일도 확률모델을 만드는 것
머신러닝으로 회귀모델을 만드는 것입니다.

역시 언젠가 쓰일 이론과 기술이 아니라 바로 실무에 접해야하는 것이다 보니 더 집중하며 읽을 수 밖에 없었어요
이론을 읽어보고 수식을 이해하고 파이썬으로 구현하며 확인해봅니다.

수식은 기호들이 낯설어 다시 찾아보며 최대한 이해해보려고 노력했습니다.

그리고 파이썬으로 시뮬레이션을 해보니 직관적으로 이해하는 데 도움이 되드라구요
행여 파이썬을 아직 다 배우지 못했다 코딩에 대한 두려움이 있다라고 생각하신다면 전혀 걱정하실 필요가 없습니다.

코딩 자체는 아주 간단한 수준이며 파이썬 코드의 기본만 아시면

충분히 실습해볼 수 있습니다.
오히려 수식의  이해가 허허....
조금 어려울 수 있어요

저자도 어려우면 중간과정은 무시하고 결과만 살펴봐도 괜찮다고 하십니다만
정규분포 확률밀도함수라 다 비슷한 함수의 변형입니다.
이런분에게 추천합니다.

파이썬 기초지식은 있지만 통계는 잘 모르는 분,
파이선이 익숙하지 않지만 통계를 공부해보려는 분,
통계가 어려줘 포기했다지만 다시 도전하고자 하는 분​

저는 제조 공정에서 공정별로 나오는 데이터의 상관관계와 데이터 회귀
그리고 통계를 내보려고 책을 잡았습니다.

누구나 학습서적을 선택할 때 목적이 있겠지만
최근 머신러닝이나 딥러닝에 파이썬이 많이 사용되고 있고
데이터를 처리하는 데 파이썬을 이용한 통계학 공부는 관련 분야를 공부하는
학생이나 실제로 써보려는 현장의 엔지니어들에게
항상 통용될 것 같은 기본 서적입니다.

언젠가 raw data를 받았을 때 이건 이런 이론으로 이렇게 분석해보자 하고 바로 아이디어가 떠오를 날을 그려보며 사무실 책장 한켠에 비취해두려고 합니다.