이 책은 통계계산 관련 강의를 진행하면서 사용한 슬라이드, 파이썬 예제, 과제를 바탕으로 정리한 것이다. 강의 중 학생들이 어려워했던 개념, 수식과 알고리즘의 연결, 코드 구현 과정에서 자주 생기는 혼동을 고려하여 교재 형식으로 구성하였다.
데이터사이언스에서는 통계 이론을 이해하는 것뿐만 아니라 실제 데이터를 계산하고 해석하는 능력이 중요하다. 닫힌 형태의 해를 구하기 어려운 문제, 복잡한 모형에서의 추정, 모의실험을 통한 불확실성 평가 등을 다루기 위해서는 통계적 사고와 계산 방법, 프로그래밍 능력이 함께 필요하다.
이 책에서는 난수 생성, 수치적 최적화, 몬테카를로 방법, 부트스트랩, EM 알고리즘, 마르코프 연쇄 몬테카를로 등 통계계산의 주요 주제를 다룬다. 각 장은 핵심개념과 알고리즘을 설명한 뒤, 파이썬 코드와 실행 결과를 통해 계산 과정을 확인하고 해석할 수 있도록 구성하였다.
파이썬이 익숙하지 않은 독자를 위해 맨 앞의 1장에서 파이썬과 주피터 노트북 설치, 마크다운 사용법, 기본 문법을 간단히 정리하였다. 이 책을 통해 독자들이 통계적 원리와 계산적 구현을 함께 익히고, 데이터사이언스 문제를 다루는 기초를 다지는 데 도움이 되기를 바란다.
마지막으로 이 책을 출간하는 데 도움을 준 모든 분들과 자유아카데미 출판사 여러분께 감사의 마음을 전한다.