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

Last Updated 2024.08.22.

 

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

• 데이터 리터러시 
  • 데이터 문해력(입문서 추천 ★)
  • 빅데이터를 지배하는 통계의 힘(입문서 추천 ★)
  • 통계학 빅데이터를 잡다(입문서 추천 ★)
  • 양승화 - 그로스해킹
    • 한줄평: 프로덕트 데이터분석가를 희망하는 사람치고 안본사람 없을 듯! 
    • 인프런강좌: 그로스해킹 - 데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법

 

2. 통계

• 류근관 - 기초통계학(입문서 추천 ★)
  • 한줄평: 기본이면서 수식없는 책(단 기본분포,검정이 제외되어 있음)
  • Youtube - 대한민국 통계청 류근관의 통계 특강
• 여인권 - 통계개념과 원리(입문서 추천2 ★)
  • 한줄평: K-MOOC 강의와 함께 검정에 충실한책
  • KMOOC: 숙명여대 공개강의
• 김우철 - 수리통계학
  • 한줄평: 통계학에 자신이있다면(자신없는데요..)
• Hogg - 짧은시간에 쉽게배우는 수리통계학
  • 학부 2학년수준이라면?
  • 호그 수리통계학 3신기 설명
• 통계학: 파이썬을 이용한 분석(파이썬 능통자 기준 통계 입문서 추천 ★)
  • 대부분의 통계학 책은 통계인터페이스가 더 좋은 R이 우선시 되는 점이 있다. 
  • 이 책은 인하대 교수님들이 출판했음에도 불구하고 Python으로 통계방법론을 구현한다. 
  • 기본적인 내용도 튼실하고  분포에 따른 실제 예제들을 정리해주셔서 매우매우 마음에 든다. 
  • 누군가 파이썬을 공부한 사람이 추가적으로 공부한다고 하면 이 책을 추천할 것!

 

3. 데이터과학

• 박해선 - 혼자공부하는 머신러닝 + 딥러닝 (입문서 추천 ★)
  • 한줄평: 국내 대부분의 머신러닝 책을 번역하는 박해선님이 쓰신 책. 쉬운 예제가 좋다. 
• 파이썬 머신러닝 완벽가이드
  • 한줄평: 권철민님이 쓰신 개인적으로 가장 바이블스러운 머신러닝 책
  • 인프런 강의: 머신러닝 완벽가이드

• 데이터과학을 위한 통계
  • 한줄평: 넓고 다양한 범위, R/Python 코드수록, 그러나 깊이는 없는
• 개발자를 위한 필수수학(입문서 추천 ★)
  • 한줄평: 개발자라 쓰고 데이터과학이라 읽는다. 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. 

• Do it! 쉽게 배우는 파이썬 데이터분석
  • 한줄평: 김영우님이 강의에 쓰라고 무료로 주신 책(🙂)
• 고려대 산업경영공학부 김성범교수님 유튜브

4. 프로그래밍언어

• 점프투 파이썬
  • 한줄평: 이 책을 빼놓고 파이썬을 논할 수 있을까? 쉬운 설명, 무료 e-book까지 갓갓
• 점프투 파이선 라이브러리 예제편
  • 한줄평: 점프투 파이썬이 기본 모듈을 다룬다면 이 링크는 라이브러리 예제를 다룹니다.

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

5. 기초강의

• https://ko.khanacademy.org/