파이썬으로 통계학 배우기: <파이썬으로 배우는 통계학 교과서(2판)> 리뷰

파이썬으로 배우는 통계학 교과서 - 2판 ㅣ 파이썬으로 배우는 교과서
바바 신야 지음, 윤웅식 옮김 / 한빛미디어 / 2024년 11월

한빛미디어 <나는리뷰어다>에서 2판으로 새롭게 출간한 <파이썬으로 배우는 통계학 교과서(2판)> 리뷰어를 모집하여 신청해 읽어볼 기회를 얻었다. 통계학은 데이터 분석과 의사결정의 기초가 되는 중요한 학문이지만, 단순히 수식과 이론만으로 개념을 명확히 이해하기 어렵다. 이 책은 파이썬 실습을 통해 그런 한계를 극복할 수 있도록 돕는다.

이 책은 파이썬을 활용해 각종 통계 분석 과정을 직접 구현하고, 그 결과를 확인하며 통계학의 원리를 배우는 과정을 제공한다. 단순히 읽는 데서 그치지 않고 실습을 통해 이론과 실전을 동시에 경험할 수 있어 실용적이고 학습 효과가 뛰어나다. 특히, 파이썬 통계학에 관심 있는 초보자부터 실무적 활용을 고민하는 학습자까지 폭넓게 추천할 수 있는 책이다.

체계적인 목차 구성과 학습 과정

<파이썬으로 배우는 통계학 교과서(2판)>은 통계학의 전반적인 내용을 체계적으로 학습할 수 있도록 구성되어 있다. 초반부에서는 기술통계를 다루며 데이터를 요약하고 시각화하는 기법을 배운다. 기술통계는 데이터를 정리하고 핵심 정보를 도출하는 과정으로, 평균, 중앙값, 분산, 표준편차 등 주요 지표를 활용해 데이터를 명확히 이해할 수 있도록 돕는다. 이와 함께 그래프와 표를 활용한 시각화는 통계적 해석의 기초를 다지는 데 큰 도움이 된다.

중반부에서는 확률과 분포를 학습하며 데이터를 이해하고 예측하는 데 필요한 기본 개념을 다룬다. 확률은 불확실성을 다루는 통계 분석의 핵심 도구이고, 분포는 데이터의 패턴을 파악하고 적합한 분석 기법을 선택하는 데 중요한 역할을 한다. 이후, 추론통계와 가설검정을 통해 데이터를 활용해 모집단의 특성을 추정하거나 가설의 타당성을 검토하는 방법을 익힐 수 있다.

마지막으로 통계 모델과 선형 모델을 다루며 데이터 간의 관계를 정량적으로 설명하는 방법을 배운다. 통계 모델은 데이터를 구조화하여 현실 세계의 문제를 분석하고 예측하는 데 사용되며, 선형 모델은 변수 간 상관관계를 분석하는 기본 도구다. 이 과정에서 독자는 통계학의 기초부터 머신러닝 기초까지 폭넓은 학습을 경험할 수 있다.

이번 2판은 최신 파이썬 환경에 맞춰 개정되었다. 라이브러리 업데이트와 코드 수정이 이루어져, 독자가 실습 과정에서 겪을 수 있는 불편을 최소화했다. 또한 독자 피드백을 반영해 가독성을 높였으며, 최신 분석 도구를 활용해 학습 효과를 극대화할 수 있도록 구성되었다. 덕분에 파이썬 통계학을 배우고자 하는 초보자도 최신 환경에서 안정적으로 학습할 수 있다.

이 책은 통계학의 기본 개념을 배우는 동시에 파이썬 프로그래밍 기술을 익힐 수 있다는 점에서 두 가지를 동시에 배우고자 하는 사람들에게 최적적이자 효율적인 선택이라고 생각한다. 데이터가 중심이 되는 시대에 파이썬 통계학은 전공자가 아니더라도 알아두면 무조건 도움이 될 수 있는 소양이다. 이 책은 복잡한 이론을 쉽게 풀어주고 이를 실습으로 연결하며, 독자가 실제 데이터를 분석하고 문제를 해결할 수 있는 능력을 길러준다.

<파이썬으로 배우는 통계학 교과서(2판)>은 초보자부터 실무적 활용을 고민하는 학습자까지 폭넓게 추천할 수 있는 실용서로 보인다. 데이터 분석, 통계학, 그리고 파이썬 통계학에 관심 있는 분이라면 꼭 읽어볼 만한 책이라 추천하고 싶다.

한빛미디어 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.