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데이터 과학에 필요한 만큼만 배우는 실용주의 통계학
데이터 과학자가 고전 통계를 낱낱이 알아야 하는 것은 아닙니다.
이 책은 다양한 통계 기법을 데이터 과학에 적용해보며, 중요한 것과 중요하지 않은 것을 구분하는 실용적인 방법을 알려드립니다.
EDA, 회귀분석, 분류 등 오늘날 데이터 분석과 머신러닝에서 사용하는 기법들의 근본이 되는 통계 개념을 설명합니다.
주요 내용
- 탐색적 데이터 분석이 핵심 단계인 이유
- 임의표집으로 편향을 줄이고 고품질 데이터셋 얻는 법
- 실험계획법 원칙을 적용해 질문에 명확히 답하기
- 회귀분석으로 결과를 추정하고 이상 검출하기
- 속한 범주를 찾아내는 주요 분류 기법
- 데이터로 ‘학습’하는 통계적 머신러닝 기법
- 정답 없는 데이터에서 의미를 추출하는 비지도 학습 기법
