베이지안 통계학 교과서

1985년에 나온 책... 우리에 비해선 참 빠르지 않을 수 없다(1980년 초판이 개정되면서 베이지안 분석이 '본격적으로' 추가되는 천지개벽이 있었다).

지금은 절판된 『불멸의 이론: 베이즈 정리는 어떻게 250년 동안 불확실한 세상을 지배하였는가』에 관하여 썼던 2017년 리뷰

https://blog.aladin.co.kr/SilentPaul/9636357

페이퍼로 재정리하였다.

https://blog.aladin.co.kr/SilentPaul/12011435

R 관련 책 목록 1

  R 활용법을 안내하는 책은 정말 많지만, 우선 R 프로젝트 사이트에 2018년까지 나온 책들의 목록이 있다(2020. 9. 현재 164권이 열거되어 있다).

  https://www.r-project.org/doc/bib/R-books.html

  R language definition도 참고할 만하다. 2020. 6. 22. Version 4.0.2로 업데이트되었다.

  https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-lang.pdf

점프 투 파이썬

  기초 중의 기초. 2001년에 처음 나온 책이라는 것이 놀랍다. 나는 2016년에 초판이 나온 "Do it! 점프 투 파이썬"의 5쇄를 가지고 있는데, 작년 6월 전면 개정판이 나왔다(모르긴 몰라도 특히 최근 들어서는 상당한 판매고를 올리고 계시리라 생각된다). 얼마나 개정되었는지는 모르겠지만, 목차만 봐서는 큰 틀에서 다루는 범위가 달라진 것 같지는 않다. 진지하게 파이썬을 파시려는 분들은 이내 다른 책을 찾으셔야 하게 될 수 있다. 예컨대, Numpy나 Pandas 같은 라이브러리들은 1장 파이썬 소개에서만 간략히 언급될 뿐이다. 쉬운 내용들에서 힘을 덜 빼고 빨리 넘어가버려야 더 오래 공부할 수 있는 게 아닌가도 싶다.

무료로 볼 수 있는 몇 가지 Python 안내서

1. Edouard Duchesnay, Tommy Löfstedt, Feki Younes, Statistics and Machine Learning in Python, Release 0.3 beta (Mar 27, 2020)

ftp://ftp.cea.fr/pub/unati/people/educhesnay/pystatml/StatisticsMachineLearningPythonDraft.pdf

2. Tinniam V Ganesh, Practical Machine Learning with R and Python: 3rd Ed. (2019)

https://github.com/tvganesh/PracticalMachineLearningWithRandPython

3. Allen B. Downey, Think Stats: Exploratory Data Analysis in Python (Ver. 2.1.0)

https://greenteapress.com/thinkstats2/thinkstats2.pdf

4. Brian Heinold, A Practical Introduction to Python Programming (2012)

https://www.brianheinold.net/python/A_Practical_Introduction_to_Python_Programming_Heinold.pdf

덧&덤) 유튜브에 좋은 채널이 많은데, 창원대학교 정보통신공학과 박동규 교수님께서 "널널한 교수" 채널에 업로드해두신 영상이 대단히 촘촘하고 유익하다. 기초 파이썬, 고급 파이썬, 기초 C언어, 고급 C언어 강좌 등이 올라와있다. https://www.youtube.com/c/DonggyuPark/playlists

띵작

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