데이터 사이언스 스쿨 - 수학편

요즘에는 통계에서 데이터 분석을 접근하는 책, 또는 싸이킷런과 같은 파이썬 라이브러리 등을 기본으로 데이터 분석을 배우는 책은 많이 나와있어서 '데이터 분석을 위한 통계', '데이터 분석을 위한 프로그래밍'은 통계, 컴퓨터공학 비 전공자라도 데이터 분석을 위해서 어느 선까지 알아야 하는지 파악이 가능하다.
하지만 데이터 분석을 위한 수학을 주제로 접근하는 책은 많지 않아서 아쉬웠는데 마침 수학이 제일 아쉬울 때 이 책을 접하게 되어 기뻤다.

수학기호 읽는 법부터 시작해서 수열의 합과 곱을 기호 및 공식과 함께 이해하는 것부터 시작된다. 저자가 꼭 직접 써보고 연습문제 풀어가면서 공부하라고 강조하고 있는데 착실한 학생이 된 기분으로 그렇게 따라가면서 했더니 실제로 내가 모르는데 대충대충 이해하고 넘어가고 있었구나 하는 생각이 들었다.
실제로 빤한 연습문제 같지만 제법 틀리는 것 보고 충격을 좀 받았다.
연습문제 풀이를 따로 분책해서(직접 잘라서) 볼 수 있도록 되어 있는 점은 좋은 아이디어인 듯.
이참에 데이터 분석에 관한 수학은 마스터해야겠다는 생각을 가진 사람은 연습문제 노트에 꼭 풀어가면서 공부하는 것이 좋을 것 같다.

 

matplotlib(맷플롯립), pgmpy(피지엠파이)와 같은 패키지 이름도 처음 접하는 사람들에게는 한글로 어떻게 읽어야 할지 헷갈리는 경우가 많은데 이러한 새로운 패키지명 등 꼭 읽기를 알고 넘어가야 하는 용어들은 읽기 표기도 항상 언급하고 있다. 정말 저자가 기초부터 차근차근 가르치려고 하고 있구나 하는 생각이 들었다.

numpy와 선형대수, sympy와 미적분 등 데이터 분석 필수 패키지와 수학 이론들을 매핑해서 둘 다 동시에 익힐 수 있도록 한 구성도 마음에 든다.

참고로 이 책은 데이터 사이언스 스쿨의 여러 강좌 중 "수학"에 해당하는 내용이 거의 그대로 옮겨져 있다.
책을 꼭 사지 않더라도 홈페이지 강의 내용을 차근차근 보고 공부해도 될 것 같다.
하지만 나처럼 공부할 때는 뭔가 책에 긁적거리며 공부하는 타입인 사람들에게는 책 구매가 좋은 선택이 될 것 같다.