데이터 과학을 위한 통계학 마스터를 위한 무료 도서 5권
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데이터 과학에 능숙해지기 위해서는 탄탄한 수학적 배경 지식을 갖추는 것이 중요합니다. 이러한 기본적인 수학적 역량 중에서도 통계적 지식은 데이터 과학자에게 없어서는 안 될 필수 역량입니다.
실제로 통계 지식을 습득하는 것은 특히 수학과 컴퓨터 과학 이외의 학문적 배경을 가진 사람들에게는 어려울 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 이러한 노력을 촉진하는 데 도움이 되는 수많은 자료가 있습니다. 특히, 데이터 과학의 맥락에서 통계적 개념을 이해할 수 있도록 설계된 무료 출판물을 엄선했습니다.
가장 주목할 만한 점은 이러한 텍스트의 대부분이 통계적 원리를 다루는 데 있어 대화형 방법론을 채택하고 있으며, 이는 데이터 과학자의 역량 내에서 통계 분석을 효과적으로 활용하는 데 필요한 실제 적용과 일치한다는 점입니다. 따라서 통계에 관한 이러한 저작물에 제시된 내용을 검토하고 이해하는 것이 현명할 것입니다.
입문 통계학 이 책은 일반적으로 대학에서 한 학기 동안 진행되는 통계학 입문 강좌에서 다루는 내용을 다루는 통계학 입문서입니다.
OpenStax를 통해 무료로 이용할 수 있고 저명한 주제 전문가 그룹이 집필한 이 교재는 이론 중심이 아닌 응용 중심 전략을 채택하고 있습니다. 각 장의 주제에 대한 연습 문제에는 실용적인 일러스트레이션이 포함되어 있습니다.
이 책은 개인의 성장과 전문성 개발에 필수적인 다양한 주제를 아우르며 다양한 지식과 기술을 쉽게 습득할 수 있도록 설계되었습니다. 이 책을 통해 독자들은 자신이 선택한 분야에서 성공하는 데 필요한 핵심 개념과 실용적인 기술을 이해할 수 있습니다.
이 과정에서 다루는 주제는 표본 추출 및 데이터 분석 기술, 설명 및 추론 통계, 확률 이론, 확률 변수 모델링, 정규 분포 가정, 중심 한계 정리, 신뢰 구간 추정, 가설 검정 절차, 카이제곱 분포 응용, 연관성 평가를 위한 선형 회귀, F 분포 등 다양한 유형의 분산 분석(ANOVA) 등 광범위한 통계 개념을 포괄적으로 다루고 있습니다. 이러한 방법은 학술 연구와 실제 의사 결정 시나리오 모두에서 복잡한 데이터 세트를 이해하고 분석하는 데 필수적인 도구입니다.
링크: 입문 통계학 2e
현대 통계학 입문 는 OpenIntro 프로젝트의 무료 온라인 교재이며 저자 Mine Çetinkaya-Rundel과 Johanna Hardin이 집필했습니다.
이 교재는 독자들에게 통계 분석의 기본 원리를 이해하여 데이터를 효과적으로 분석하는 데 필요한 지식과 기술을 갖추도록 하는 것을 목표로 합니다. 다양한 챕터로 구성된 이 교재는 기술 통계, 확률 분포, 가설 검정, 회귀 분석 등의 주제를 다룹니다. 이러한 개념을 심도 있게 학습함으로써 통계적 방법을 사용하여 데이터 집합에서 의미 있는 인사이트를 도출하는 방법을 확실히 파악할 수 있습니다.
통계학 분야는 설명적 방법을 통한 속성 탐색, 회귀 분석을 이용한 예측 모델 구축, 통계적 추론의 기본 원리, 샘플 데이터를 기반으로 모집단에 대한 추론 절차 등 데이터를 분석하고 결론을 도출하는 다양한 기법을 포함합니다. 이러한 접근 방식을 통해 통찰력을 얻고, 정보에 입각한 의사 결정을 내리고, 경험적 증거에 기반한 이론을 공식화할 수 있습니다.
링크: 현대 통계학 입문
Think Stats Allen B. Downey의 책은 Python을 사용해 통계 개념을 배우고 연습하는 데 도움이 됩니다.
이 종합 가이드를 활용하면 파이썬 프로그래밍 언어에 대한 숙련도를 활용하여 정보를 효율적으로 처리하는 데 필수적인 통계 및 확률 원리를 철저히 파악할 수 있습니다. 학습 과정에서 사용자는 간결한 Python 스크립트를 작성하고 실제 데이터 세트 샘플을 사용하여 통계의 기본 개념에 대한 이해를 공고히 할 기회를 갖게 됩니다.
다루는 주제는 다음과 같습니다:
탐색적 데이터 분석(EDA)은 데이터 세트의 기본 구조와 패턴을 이해하는 데 중점을 두고 데이터 세트를 분석하고 요약하는 데 사용되는 기법입니다. 여기에는 확률 질량 함수, 누적 분포 함수, 확률 밀도 함수를 사용한 분포 모델링, 가설 검정 또는 선형 회귀를 통한 변수 간의 관계 조사 등 다양한 통계적 절차가 포함됩니다. 또한 EDA에는 파라메트릭 모델의 매개변수 추정 기법과 변수 간의 관계를 파악하기 위한 비모수적 테스트도 포함됩니다. 다른 중요한 측면으로는 이벤트 발생 시점까지의 데이터를 다루는 생존 분석과 불확실성을 정량화하고 복잡한 시스템에 대한 통찰력을 제공하는 분석 방법도 있습니다.
링크: Think Stats 2e
계산 및 추론적 사고: 데이터 과학의 기초 아니 아디카리, 존 드네로, 데이비드 와그너의 데이터 과학을 위한 통계 기초를 배우는 데 도움이 될 것입니다.
이 책은 UC 버클리에서 제공하는 데이터 8: 데이터 과학의 기초 강좌의 보조 자료로 개발되었습니다. 이 책에서 다루는 주제는 다음과 같습니다:
앞서 언급한 목록에는 이 주제에 대한 입문 과정에서 일반적으로 가르치는 데이터 과학 영역의 여러 기본 개념이 포함되어 있습니다. 이러한 주제에는 파이썬 언어를 활용한 프로그래밍과 시퀀스 및 테이블과 같은 다양한 데이터 구조에 대한 탐색이 포함됩니다. 또한 학생들은 시각화 기법과 통계 분석 목적의 함수 및 표 구현에 익숙해집니다. 무작위성, 샘플링 방법, 경험적 분포의 해석을 이해함으로써 더 깊은 이해를 얻을 수 있습니다. 회귀 분석 및 분류 알고리즘과 함께 가설 검정 및 추정 이론을 둘러싼 복잡한 문제도 다룹니다.
해커를 위한 확률적 프로그래밍과 베이지안 방법 또는 해커를 위한 베이지안 방법은 통계의 베이지안 방법에 관한 인기 도서입니다.
순수 파이썬을 유일한 매체로 사용.
- 출처
PyMC 패키지 를 사용하면서 확률 이론과 베이지안 추론에 익숙해질 수 있습니다. 이 책의 내용은 다음과 같습니다:
베이지안 방법은 확률 이론과 베이즈 정리를 활용하여 새로운 데이터를 기반으로 매개 변수나 가설에 대한 믿음을 업데이트하는 통계 기법의 한 종류입니다. 베이지안 방법을 구현하는 데 널리 사용되는 Python 라이브러리 중 하나는 마르코프 체인 몬테카를로(MCMC) 알고리즘과 같은 여러 확률 프로그래밍 도구에 대한 인터페이스를 제공하는 PyMC입니다. MCMC 알고리즘은 목표 분포에 수렴할 때까지 일련의 중간 분포에서 반복적으로 시뮬레이션하여 복잡한 후방 분포에서 샘플을 생성하는 데 사용됩니다. 베이지안 추론의 또 다른 중요한 개념은 표본 크기가 커질수록 무작위 변수의 평균이 예상값에 가까워진다는 ‘큰 수의 법칙’입니다.사후 표본 추출 외에도 베이지안 모델을 사용하여 손실 함수를 최적화할 수 있으며, 여기서 목표는 예측된
링크의 차이를 최소화하는 것입니다: 해커를 위한 확률적 프로그래밍과 베이지안 방법
무료 통계 자료집의 편집이 여러분의 열람에 도움이 되었으리라 믿습니다. 이론적 지식과 실제 연습의 융합은 데이터 과학 분야의 숙련도를 향상시켜 전문적인 능력으로 실질적인 사실 데이터 세트에 직면했을 때보다 현명한 판단을 내릴 수 있도록 도와줍니다.