데이터 과학 – 기초 통계
통계는 과거 통계 팩키지(SAS, SPSS, 미니탭 등)에 데이터를 넣어 돌리고 결과를 해석하는 학문으로 쉽게 생각하기도 한다. 수학적인 면에서 보면, 인문학도가 보면 어려운 수학이지만 수학을 전통으로 하는 분들이 보면 쉽게 보이는 것도 사실이다. 하지만, 통계는 데이터에 기반해서 귀납적 사고방식을 확률로 표현하는 어찌보면 쟈넷윙 박사가 정의한 컴퓨팅 사고(Computational Thinking) 에 따르면 수학적 사고(Mathematical Thinking) 와 더불어 인간 사고체계의 큰 기둥을 이루고 있는 실험적 사고(Experimental Thinking) 체계다.
2차 산업혁명 제조업의 토대가 수학을 기반으로 깔고 물리와 화학을 그 위에 올렸다면, 3차 산업혁명 금융/서비스업 정보화를 넘어, 4차 산업혁명의 기본적인 토양은 통계학과 컴퓨터공학이다. 수학 전공자가 수학적 사고를 통달하는만큼 실험적/통계적 사고를 통달하는 것은 쉬운 일이 아니다. 하지만 잊지 말아야 할 것은 컴퓨팅 사고도 성큼 다가와 있고, 선진국에서도 일부 사람들만이 하는 이 사고 체계를 하루 빨리 내재화하는 것이 정말 중요한 핵심 역량이다.
학습목차
- 데이터 과학을 위한 수학적 기초
- 확률의 역사
- 분포(Distribution)
- 표본추출(Sampling) & 설문조사(Survey)
- 코딩 기반 통계적 추론(Statistical Inference)
- 가자 인과관계 (Causal Inference)
- 통계 모형(Statistical models)
- 다변량 분석
- 채팅 로그
- 디지털 경제와 작업장(Gold Farming)