현재 웨이페어(Wayfair)에서 데이터 과학자로 일하고 있으며, 50년 이상 베이지안 통계를 사용해 실제 비즈니스 문제를 해결해왔다. 운영 중인 블로그 countBayesie.com에서 확률에 관해 자주 이야기한다. 『Get Programming with Haskell』(Manning, 2018)의 저자로 미국 매사추세츠주 보스턴에 살고 있다.
베이지안 통계는 매우 유용하다는 것 외에도 아주 재미있을 것이다.
베이지안 추론을 배우는 데 도움을 주기 위해 LEGO 블록, 〈트와일라잇 존〉, 〈스타워즈〉 등을 살펴볼 것이다. 문제에 대해 일단 확률적으로 생각하기 시작하면 모든 곳에서 베이지안 통계를 사용하기 시작할 것이다. 매우 빠르고 재미있게 읽을 수 있도록 구성됐으므로, 페이지를 넘겨 베이지안 통계로의 모험을 시작해보자.