시험, 생활, 교양 상식으로 나눠서 배우는 통계학대백과사전 - 실생활에 꼭 필요한 통계에 접근하는 공식, 정리, 규칙 113가지
이시이 도시아키 지음, 안동현 옮김 / 동양북스(동양문고) / 2022년 3월
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업무를 하다보면 통계 분석의 기본적인 내용이 애매모호 하거나 기억이 안나는 경우가 있다.

이런 경우 이전과 다르게 인터넷의 발달로 대부분 검색하면 바로 바로 캐치업 할 수 있다.

그렇지만 몇 번의 경험을 통해 검색한 내용이 신뢰도 있는 글이나 내용이라는 판단이 들때만 업무에 적용한다.

여기서 문제가 발생하는데, 포스팅한 분들의 각자의 현재 상황 및 이해도에 따라 검색된 글의 난이도나 설명이 천차만별이라는 것이다.

더구나 본인이 긴가민가 하는 글인 경우에는 또 다시 다른 글을 찾아보는 수고가 계속 되게 된다.

신뢰도가 가는 분의 글에 항상 내가 궁금한것이 없는 경우가 제일 슬프다.

빨리 퇴근하는 것이 목표인 상황에서 이러한 패턴이 반복되는 것은 문제 상황이다.


본인은 다행히 전공 서적이나 기술서적을 버리지 않고 쌓아두는데, 문제는 집에 있다.

정확한 레퍼런스로 쓸만한 내용이 퇴근을 해야만, 더구나 몇권 뒤져가면서 찾아봐야만 하는 것 또한 문제 상황이다.


이 책 [통계학 대백과 서전]은 그러한 문제상황을 조금 덜어 준다. 물론 검색이 편하지만 위와 같은 일을 반복하지 않기 위해

책의 목차와 찾아보기를 통해 빠르게 리뷰한 후 필요하면 추가로 검색에 들어간다.

시간이 절약되는 느낌이라 뿌듯하다. 비교적 가벼운 한권을 직장에 가져다 두면 된다.


이 책의 첫번째 장점은 색인화이다. 매우 괜찮다. (불행히도 머신러닝쪽의 내용은 포함되어 있지 않다.)

빠르게 관련 내용을 찾아볼수 있으며 부족한 부분과 없는 부분을 캐치해서 다음 행동을 할 수 있다.

두번째 장점은 시각화이다. 프로젝트의 설명자료에서는 시각화에 대한 아이디어가 의외로 많이 필요하다.

아직 적용해 본적은 없지만 설명 내용의 시각화, 표로 표현한 부분은 괜찮은 것 같다.


이 책은 찾아보고 빠르게 이해하고 적용하기 위한 목적이기에 이 책을 처음부터 끝까지 정독 하는 일은 없을 것 같다.

다만 내 퇴근 시간의 든든한 조력자가 될 수 있을 것 같아 기분이 좋다.


#통계학대백과사전 #이시이도시아키 #통계학책추천 #통계책추천 #동양북스


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해들리 위컴의 R 패키지 - 코드를 작성하고, 테스트하고, 문서화하고, 공유하라
해들리 위컴 지음, 정우준 옮김 / 제이펍 / 2019년 5월
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<번역이 매우 매끄럽고, 책의 목표 또한, 매우 명확하여 관련 주제의 완결성을 보인다.>


R관련 서적은 통계학자/통계학생 중심의 서적이 대부분이다.

그러나 이 책은 그 쪽은 아니라고 판단된다. [통계쪽 서적 아님]

본인의 생각은 Programmer (Developer)기준의 서적이며, [IT 서적/Programming 서적]

R을 대강 해본 컴싸 기반의 인력이라면 도움이 될것이다. (코딩에 욕심이 있다면 ^^;)


아이러니하게도, 본인 또한 R Package에 대해 생성해보겠다는 욕심보다는,

기존 Programming에 대한 반성과 신기한(?) Coding에 대해 알게 되었다.


1) R Package의 개발/컴파일 들에 대해 소개를 하고 있다.

 이 부분을 소개하며 여타 다른 R서적에는 소개가 잘 안된 부분에 대해 알아 볼 수있다.

 - Style

 - 내부적인 작동 방식

 - git 연계

2) 일반적인 Oreilly 스타일의 IT도서 같다. 이는 우리들에게 큰 장점이다.

3) Test 기법/Coding에 대한 설명이 있다. (Test 자동화)


통계 서적이라기 보다는 R 고급 Coding 서적이라는 생각이 들었다.

펼쳐보면 우리들이 매일 하고 있던 것들이다. (단지 R로 어떻게 하는지 몰랐을 뿐,)


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케라스 창시자의 딥러닝 with R 제이펍의 인공지능 시리즈 (I♥A.I.) 15
프랑소와 숄레.J. J. 알래어 지음, 박진수 옮김 / 제이펍 / 2019년 2월
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현재로선 대안이 없는 독보적인 존재

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케라스 창시자의 딥러닝 with R 제이펍의 인공지능 시리즈 (I♥A.I.) 15
프랑소와 숄레.J. J. 알래어 지음, 박진수 옮김 / 제이펍 / 2019년 2월
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번역 : ★★★★☆

내용 : ★★★★★


R을 이용한 Deep Learning이라니! 우선 그 자체만으로 놀랍고 흥미가 생겼다.

이것 하나만으로도 이 도서는 현재로서는 경쟁자가 없는 상태이다. (19년3월 기준)


그럼 IT 번역서의 판단 기본인 번역과 내용 내용은 어떨까?


1) 번역

번역 측면에서는, 개인적으로는 안타까운 측면이 있다.

역자분이 머릿말에서 밝혔으나.. 

다른 부분은 매우 우수한 편이나, 수학/통계학의 용어들에 있어서

통계학쪽 용어(수학 한자어)를 차용하고 있다.


이 책의 독자층이 통계학 Base인지, IT Base인지에 따라 선호도가 갈리겠으나

본인 입장에서는 어색하다. 더구나 통계학 쪽에서도 원어 자체로 강의/소통하고 있는

경향이 커지고 있기에 역자분의 판단에 대해서는 독자들의 몫으로 맡겨두어야 할 듯 하다.

(R에 관한 책이니.. 컴싸 보다는 통계 분들이 더 볼 듯 하긴 하다)


예시)

P204

벡터를 단어와 연관시키는 대중적이고 강력한 방법은 단어 매장이라고 하는 조밀한 단어 벡터를 사용하는 것이다.

(단어 매장 = word embeddings)


2) 내용

[실습 재현성]

Deep Learning을 위해 GPU 등의 H/W Support가 필요한데, 

해당 환경을 구축하기는 쉽지 않을듯하다.

본인도 해당 내용에 관해서는 눈으로 만 따라가 보았으나..

해당 환경을 구축하여 잰혀해 보고 싶은 욕심이 많이 생긴다.


다만.. 환경 구축까지도 쉽지는 않아 보인다.


[설명]

이론적인 설명은 최상 수준이다. 오히려 굉장히 매끄럽게 설명해 주고 있다.

Chapter 1의 Overview는 여타 다른 책보다 훨씬 이해가 쉬웠고 눈물나도록 고마운 부분이다.

이 책의 가치는 사실 이것만으로도 충분해 보인다.


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