수식 속에 머물러 있던 통계학을 파이썬으로 이해하다

통계학은 단순한 공식과 계산 중심의 학문이 아니라 제한된 데이터로 현상을 해석하고 합리적인 판단을 내리는 강력한 사고의 틀이다. 특히 인공지능(AI) 기술이 비약적으로 발전함에 따라 그 밑바탕이 되는 통계적 원리를 이해하는 일은 어느 때보다 중요해졌다. 이 책 『보이는 통계학 with 파이썬』은 통계학 전공자라면 반드시 알아야 할 핵심 이론과 현대 데이터 분석의 필수 언어인 파이썬을 결합한 교재이다.

이 책은 모집단과 표본, 확률, 추정, 검정이라는 통계학의 전통적인 기초에서 출발하여 인공지능의 핵심 개념인 분류분석과 군집분석, 인공신경망의 기초까지 자연스럽게 확장한다. 모든 이론은 파이썬 명령문과 시각화 결과를 통해 직관적으로 '보이도록' 구성되었다. 또한 [파이썬 실습 예제 → 파이썬 예제로 배우는 절 → 파이썬 실습문제]로 이어지는 학습 흐름을 적용하여 수식으로만 접하던 통계 개념을 실제 데이터와 파이썬 실행 결과로 확인할 수 있게 했다. 이러한 실습은 주피터 노트북(Jupyter Notebook)과 구글 코랩(Google Colab) 등 다양한 컴퓨팅 환경에서도 실행할 수 있도록 구성했다.

이 책은 통계학과 및 데이터사이언스·인공지능 관련 전공의 학부 1~2학년을 주요 대상으로 하며, 파이썬이 처음이어도 코드를 따라갈 수 있도록 구성했다. 통계학의 기본기를 탄탄히 다지면서도 인공지능 시대에 요구되는 통계적 사고의 기반을 마련하고자 하는 독자에게 적합하다.