'통계 학습을 위한 핵심요소', '통계 학습 입문', '데이터 분석 역량 핵심요소' 원서 소개

2019. 1. 14. 17:33Data Science/Data Analytics


데이터 분석에 대해 공부하기 위한 방법에는 어떤게 있을까?


가장 좋은 방법은 통계에 대해 관심을 갖고, 대학, 대학원을 거쳐 통계학, 계량경제학, 산업공학 등 관련 학과에서 꾸준히 공부하는 것일 것이다.


공부 방법을 조금 더 깊이 들어가보면,

1) 멘토(예: 관련 분야 교수님, 구루, CEO 등)를 만나 가르침을 받는다.

2) 다양한 교육기관 온라인 영상으로 배운다.

3) 스스로 관련 원서를 찾아 독학한다.


등 여러가지 길이 있을 것이다.


이중 '3번 스스로 관련 원서를 찾아 독학한다.'을 통해 통계, 데이터 분석 및 빅데이터 분석에 나아가고자 하는 사람들에게 도움이 되고, 스스로도 배우기 위해 3번 공부법을 이 블로그를 통해 진행하고자 한다.


3번으로 하기 위해 선택한 3가지 원서는 아래와 같다(출간일 순).


1. "The Elements of Statistical Learning"

(통계 학습을 위한 핵심요소)

by Hastie, Tibshirani and Friedman(2009, Srpinger) - 764 pages

* Source: https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn, 현재 기준 2017년 1월, 12번째 개정


2. "An Introduction to Statistical Learning with Applications in R"

(R 기반 애플리케이션과 함께하는 통계 학습 입문)

by Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani (2013, Springer) - 440 pages

* Source: http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/index.html, 현재 기준 2017년 6월 7번째 개정


3. "The Elements of Data Analytic Style"

(데이터 분석 역량 핵심요소)

by Jeff Leek(2015, Leanpub) - 98 pages

* Source: https://leanpub.com/datastyle


통계 수식 표현, 깊이 등 난이도로 보면 1 > 2 > 3 순으로 어렵고,

책 양도 1 > 2 > 3 순이다.


처음 통계 접하면, 2 > 3 > 1 순으로 공부하는 게 좋을 듯 하다.

이에, 2번부터 차례차례 공부하고 관련 지식을 공유하고자 한다.


원서대로 번역하여 공유하면 가장 좋겠지만, 해당 책들은 아마존, 반스앤노블 등 해외 유통사 통해 정식으로 판매되는 책이다. 따라서 저작권 권리를 얻지 못하는한, 원문 번역본을 그대로 게재하지 못하고, 원서를 보고 공부한 내용과 의견 등을 차례로 게재하고자 한다.