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함수형 사고 | 기본 카테고리 2017-09-28 13:20
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[도서]함수형 사고

닐 포드 저/김재완 역
한빛미디어 | 2016년 07월

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개인적으로 주제는 참 좋은데 잘 풀지 못했다는 생각이 드는 책이다. 어쩌면 내가 제대로 이해를 하지 못해서 그런걸 수 도 있는데 이 책은 절대 친절한 책이 아니다. 함수형 사고에 대해서 디테일하게 설명해 주기 보다는 팁을 주는 느낌이 강하다. 만약 자바8 람다 문법이나 스칼라 등 함수형 프로그래밍에 경험이 있는데 이게 어떤 면에서 객체지향적 사고와 다르고 더 깊게 이해하고 싶다면 이 책이 도움 되겠지만 처음부터 함수형 사고를 머리에 넣으려는 의도라면 조금 맞지 않는 책인거 같다.

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나쁜 데이터 핸드북 | 기본 카테고리 2017-09-28 13:07
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[도서]나쁜 데이터 핸드북

이든 맥컬럼 저/문현선 역
비제이퍼블릭(BJ퍼블릭) | 2013년 06월

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여러 데이터 사이언티스트들이 자기가 생각하는 데이터 과학의 팁들을 주제별로 하나씩 써서 엮은 책이다. 아무래도 '이런것은 하지 말아라'하는 식의 팁들이 많아 약간 반어적으로 책의 제목을 지은거 같다. 여느 데이터 과학 책 처럼 A부터 단계 단계 가르쳐 주는 책은 아니고 일종의 데이터 사이언티스트들의 에세이 모음집이라고 생각하면 된다. 누군가 이 책을 읽는다면 데이터 과학을 차근히 배우기 보다는 실제 일하는 사람들의 노하우를 간접 경험 한다는 것에 의의를 두면 딱 맞을 거 같다. 아무래도 이론만으로 알기 힘든 나쁜 버릇이나 나쁜 상황등이 실무에서는 많이 있는데 이런 것에 대해서 각자 에세이를 썼다고 생각하면 정확하다.


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통계학을 떠받치는 일곱 기둥 이야기 | 기본 카테고리 2017-09-06 06:45
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[도서]통계학을 떠받치는 일곱 기둥 이야기

스티븐 스티글러 저/김정아 역
프리렉 | 2016년 12월

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이 책은 통계학이란 학문에 접근하기 위하여 통계학을 구성하는 가장 중요한 요소 7가지를 뽑아 그것의 의미를 알아보고, 이를 통해 오늘날의 통계학에 대해서 다시 살펴본다. 이 7가지 요소는 자료집계, 정보측정, 가능도, 상호비교, 회귀, 실험설계, 잔차이다. 각 요소들에 대해서 저자는 친절한 설명 보다는 역사적으로 어떻게 발생하고 통계학에 어떻게 녹아들었는지 담담하게 보여준다. 그래서 읽다 보면 좀 딱딱하고 어렵게 느껴지기도 한다.


첫 번째 기둥인 자료 집계는 지금에서야 어떤 데이터에서 평균을 측정하는 것이 기본이고 당연해 졌지만 이 것이 나왔을 때 이렇게 많은 데이터를 하나의 숫자로 축소하는 것이(대표하는 것이)  얼마나 획기적인 것이었는지 말해준다. 이어서 정보 측정의 경우 과연 통계적, 혹은 과학적 판단을 하기 위해 필요한 데이터의 갯수는 어떻게 정해져 왔는지 이야기 해준다.


가능도의 경우 통계적 추론의 불확실성을 측정 가능케 했다는 의의가 있다. 상호비교는 있는 자료만으로 내부 표준을 제시하고, 효과와 효과의 유의성을 전적으로 판단할 방법을 제공한다. 회귀는 정말 강력학 통계학의 방법론인데 다변량 객체들을 따로 떼어내 기발한 다변량 분석으로 재조립해 사용하는 방법이다.


여섯번째 기둥인 설계는 통계 실험의 강력한 방법론인 무작위 실험에 대해 말하고 마지막으로 잔차는 나머지 모든 것을 하나의 변수에 묶어 퉁치려는 것이 아니라 모형화하여 오히려 수학적으로 더 섬세히 다루는 방법론이다. 


이렇게 이 책에는 통계학을 빛 내는 7가지 개념, 혹은 도구에 대해서 설명해 주는 데, 하나 조심할 것을 그것에 대해 친절한 설명이라기 보다는 기원을 찾는 것에 가깝다. 그래서 만약 그 개념에 대해 잘 모른다면 오히려 이 책을 읽고 더 헷갈리거나 크게 도움을 얻지 못 할 가능성이 크다. 반면 해당 개념에 어느정도 기본적인 지식이 있다면 이 책은 그 도구에 대한 역사적 탐구를 통해 더욱 풍부한 지식을 제공해 줄 수 있다. 


따라서 개인적으로 통계학 초보말고 어느정도 지식이 있는 사람들에게 이 책을 추천한다. 



*제 개인 블로그에 썼던 내용입니다.

http://blog.naver.com/jk4vip/221090375245

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