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DataScience 책 추천(교양, 통계, 데이터과학, 머신러닝, 프로그래밍 등 )

지지플랏 2024. 6. 10. 22:49
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Last Updated 2024.10.28.

 

2018년 이후 데이터과학업계에 몸 담으면서 유용하게 공부했던 책과 컨텐츠 혹은 추천받는 책들을 모았습니다. 하지만 명심하세요 자신에게 잘 맞는 책은 지금 당장 도서관 또는 서점에 달려가서 펼쳤을 때 읽기 편한 책입니다. 아래 내용은 참고만 하세요 :) 

 

1. 교양

 

2. 통계

 

3. 데이터과학

  • 데이터과학을 위한 통계
    • 한줄평: 넓고 다양한 범위, R/Python 코드수록. 통계의 기초, 분포 그리고 나아가서 머신러닝에 대한 부분까지 포괄적으로 기술한다. 깊이는 약간 없으나 본인이 데이터과학에 입문한 사람이라면 복습해보는 경험으로, 초심자라면 메타인지를 위해 읽는 것을 추천
  • 개발자를 위한 필수수학 - Essenstial for Data Science (입문서 추천 ★)
    • 한줄평: 데이터 과학을 공부하다가 블로그글에서 알 수 없는 수식이 답답하다면 추천
요즘 통계학,머신러닝을 넘나들며 다시 공부하는 입장에서 원리는 어느정도 감이오는데 실제로 수식이나 데이터로 구현한 글을보면 가끔 마음이 답답해질때가 있습니다.  저도 미분만 공부한 공대생이라 확률/통계,선형대수에 대한 깊은 이해는 없는 편인데, 이책은 데이터과학에 필요한 전반적인 수학 지식을 안내하고있습니다.  워크북도있어서 직접 풀어본다는 점이 또 재밌는 요소 입니다. 특히 마지막 8장에는 데이터과학자가 나아갈길을 얘기하고 있는데 결국 데이터과학자는 소프트웨어 엔지니어로 가는 방향에 있다고말하는게 흥미로웠습니다. 
  • 개발자를 위한 선형대수학 (입문서 추천 ★)
    • 개발자를 위한 시리즈2, 개발자를 위한 필수수학 책이 전반적인 수학을 다룬다면, 해당 책은 벡터와 행렬을 기반으로한 선형대수학을 중점적으로 다룬다.
이 역시 개발자로 번역이 되어있지만 데이터 과학에 중점되어 있는 책이다. 특히 마음에 드는 점은 대학교 강의처럼 "엄밀한"증명이 아닌 Python으로 재현성을 보는 "약한 증명"을 통해 이해를 돕고 있다는 점이 매우 마음에 듭니다. 나아가 선형회귀와 PCA와 같은 머신러닝 기법들을 연계해서 이해 시켜주는 아주 명쾌한 책입니다.

4. 프로그래밍언어

  • SQL을 위한 데이터분석
    • 한줄평: SQL을 기본을 가르치는 책은 많다. 하지만 실제 예시를 알고 공부하는게 중요하다.

5. 기초강의

  • https://ko.khanacademy.org/
    •  살만 칸 아저씨가 운영하는 무료 교육 플랫폼. 저학년부터 대학교 과정까지의 수학을 판서로 쉽게 설명해준다.
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