이 책은 다양한 분야에 활용할 수 있으며, 머신러닝, 그래픽, 웹 개발 등 여러 업계에서 선 호하는 언어로 꾸준히 성장하고 있는 파이썬을 사용했다. 간결한 문법으로 입문자가 이해하 기 쉽게 프로그래밍의 기본 문법을 설명할 뿐만 아니라 수학, 과학, 예술 사이의 연관성을 발견하면서 도전적이고 재미있게 파이썬을 활용할 수 있다.
문제 해결 결과를 시각화하고자 그래픽과 도형, 동작, 색을 제공하는 프로세싱(Processing)을 파이썬과 함께 사용한다. 파이썬은 https://www.python.org/에서 무료로 제공한다. 개발자나 아티스트가 역동적이고 상호 작용하는 예술 작품이나 그래픽을 만들려고 사용하는 그래픽 라이브러리인 프로세싱은 https://processing.org/download/에서 다운로드할 수 있다.
이 책은 3개의 Part로 나눠져 있다. Part 1에서는 주로 파이썬의 기본 문법을 다루고, Part 2 에서는 파이썬과 프로세싱을 이용해 수학의 개념을 쉽게 이해할 수 있게 하며, Part 3에서는 파이썬 클래스를 사용해 과학 및 예술 영역으로 확장한다.
이 책에서 제공되는 각 예제는 빈 파일에서 시작해 단계적으로 진행 상황을 계속 확인할 수 있도록 구성돼 있으며, 예제가 완성되면 파이썬 문법의 완전한 습득과 더불어 셀룰러 오토마타나 유전자 알고리즘, 컴퓨터 예술과 같이 단순하지 않은 프로젝트 결과도 볼 수 있다.
데이터가 가속화되고 있는 상황 속에서 이 책은 데이터를 정리하고 분류해 모델을 구축하고 성능 향상을 위해 튜닝하는 다양한 기법을 제공한다.
단순선형회귀분석부터 시작해 다중회귀분석, 로지스틱회귀분석 그리고 라소 리지 회귀분석, 베이지안 회귀분석, 회귀 트리, 베깅 및 부스팅 등의 고급 회귀분석에 이르기까지 다양한 방법을 기술한다. 또한 이를 위해 데이터를 올바르게 준비하고, 모델이 최상의 성능을 발휘할 수 있도록 데이터를 처리하는 방법에 대해서도 설명한다.
이러한 모든 기법은 예제와 함께 제시되며, 각 예제는 데이터 분석에 많은 강점을 가지고 있는 파이썬 코드를 사용해 쉽게 이해할 수 있도록 구성돼 있다.
또한 후반부에 제시된 실용적인 사례는 구체적인 문제 해결 방법을 단계적으로 제시하고 있어 실생활에서 발생할 수 있는 유사한 문제에 대한 청사진으로 활용할 수 있을 것이다.
이 책은 불확실성에 대한 추론을 잘할 수 있도록 베이지안 방법을 어떻게 적용하는지 LEGO 블록, 드라마 [트와일라잇 존]과 영화 [스타워즈] 등 다양하고 흥미로운 예제를 통해 설명한다. 이미 여러분은 일상생활에서 무의식 중에 베이지안 사고를 하고 있다. 이 책은 그런 수많은 문제에 대해 베이지안 통계를 적용해 불확실성을 모델링할 수 있게 하고 제한된 정보로 더 나은 선택을 할 수 있게 한다. 베이지안 통계는 직면하고 있는 문제를 살펴보고 수학적으로 묘사하는 방법을 찾은 다음 추론을 사용해 문제를 해결토록 한다.
이 책은 3부로 구성돼 있다. 1부에서는 베이지안 사고, 불확실성의 논리 및 기본 확률 분포를 포함하는 확률에 관해 소개한다. 2부에서는 조건부 확률과 베이즈 정리를 포함하는 베이지안 확률과 사전확률을 다룬다. 3부에서는 데이터의 산포도 측정, 정규분포 및 모수 추정 도구를 포함하는 모수 추정을 다루며, 마지막 4부에서는 통계의 핵심인 가설검정으로 확장시킨다.
이 책의 유일한 요구 사항은 고등학교 때 배운 기본 대수학이다. 몇 가지 수학적인 예를 볼 수 있지만 특별히 부담스러운 것은 없다. 중요한 수학적인 배경 없이도 문제를 수학적인 방법으로 생각하는 것을 시작할 수 있도록 도와준다. 미적분학에 대해서도 기본 개념 정도를 다루지만 이 역시 사전 경험을 필요로 하지 않는다. 부록에서 책을 이해하는 데 필요한 미적분의 기본 개념을 충분히 제공할 것이다. 또한 R 프로그래밍 언어로 작성된 약간의 코드를 사용하지만 필요한 내용을 모두 부록에서 제공하고 설명하므로 R을 미리 배울 필요는 없다.
