통계는 딥러닝을 이해하는 열쇠다 << 59가지 통계학 궁금증 완전 정복 >>

 

● 제 목   

59가지 통계학 궁금증 완전 정복
 

● 저 자   

 
황성원
스위스 취리히 연방 공과대학교 통계학과에서 석사 학위를, 영국 케임브리지 대학교 유전학과에서 박사 학위를 취득했다. 바이오 테크 기업에서 통계 컨설턴트로 활동하며 산업계에서 실무 경험을 쌓았다. 현재 케임브리지 대학교 의학 연구 위원회 생물 통계 연구소에서 박사 후 연구원으로 연구를 수행하고 있다. 하계와 산업계를 넘나드는 경험을 통해 통계학의 중요성과 직관적 이해의 가치를 더 많은 사람과 나누고자 책을 집필하고, 블로그 및 유튜브 활동을 하고 있다. 학문적 엄밀함과 대중적 접근성을 조화롭게 담아내는 데 힘쓰고 있다.
 
 

● 서 평   

통계에 대한 책을 처음으로 읽게 되었고 처음으로 포스팅을 해본다.
좋은 기회를 주신 레뷰, 길벗 출판사, 저자에게 감사를 드리며 통계의 문을 활짝 열어보자.
 

 
통계 즉 통계학은 필자에게는 좀 각별하다.
학부 때 통계학 관련 전공 강의를 수강한 적도 있고 통계 담당 교수님과 교류도 많았다.
SAS 프로그램을 이용해서 통계 분석을 하기도 하며 많은 관심을 가졌었다.
필자가 통계에 관심이 많다는 걸 알고 담당 교수님은 미국 유학을 간다고 하면 도와주겠다고까지 하셨는데 그때는 유학에 대한 자신감이 없었다. 아니 자립심이 뛰어난 성격을 가지고 있지 않아서라고 하는 게 맞는 것 같다.
세상살이와 인생이 어려워 보이지 않는 지금 나이에 20대로 돌아간다면 통계 관련 직업을 선택할 확률이 매우 높다고 생각한다. 국내에서 찾아본다면 통계청에 입사를 목표로 매진을 했을 것이다.
 

 
 
책의 표지를 지나면 제일 먼저 만나는 책의 내용은 저자 소개이다.
저자 소개에서 제일 맘이 들었던 점은 이론과 실무에 능통하다는 점이다.
실무를 해보지 않은 박사나 전문가들이 쓴 글은 마음에 와닿지 않는 경우가 많다. 이론은 완벽할지 몰라도 겉만 도는 듯한 느낌을 받는 적이 많았기 때문이다.
 
이 책을 읽으면서 가장 크게 느낀 점은 재활용도 잘 분리하고 모으면 자원이 되듯 숫자 즉 데이터도 통계학적으로 잘 모아서 활용하면 많은 방법과 분야로 활용이 가능하다는 점이다.
 
통계는 데이터를 다루는 사람에게 있어 더 이상 선택이 아닌 필수라고 할 수 있다. 특히 딥러닝, 머신러닝 같은 기술이 각광받는 시대에 통계학의 기반 없이 모델을 활용한다는 것은 마치 기초 공사 없이 고층 빌딩을 세우는 것과 다르지 않다. 지난달 지하철 붕괴사고처럼 겉으로 보기엔 그럴싸하지만 결국 이론과 데이터분석 기술에서 밑천이 드러난다고 할 수 있다.
 
책은 총 59개의 질문을 중심으로 구성되어 있다.
 

 
이 책은 단순히 통계에 입문하려고 하는 사람들을 위한 입문서는 아니다. 통계학에 대한 실질적 이해를 통해 데이터 분석가로서 한 단계 도약하고자 하는 이들에게 실용적인 데이터와 통계 사이의 간극을 메우고, 실무와 이론을 연결하려는 사람들에게 통찰을 제공하는 실용서이다.

 
 

이 책은 통계를 어렵게 느끼는 독자들을 위해
"왜 이 개념이 중요한가"
"실무에서 어떻게 활용되는가"
라는 질문에 집중한다.

 
각 질문은 독자가 데이터를 분석하면서 실제로 마주칠 수 있는 의문들이다. 예를 들어 ‘머신러닝에서 왜 통계가 필요한가?’라는 질문은 딥러닝 알고리즘을 구성하는 수학적 기반이 무엇인지 고민하게 만든다. 또 ‘양성과 음성이 불균형한 데이터는 어떻게 평가해야 하나?’와 같은 항목은 실제 모델링 현장에서 겪는 현실적 문제와 맞닿아 있다.

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특히 이 책을 다 읽고 기억에 킥으로 남는 부분을 몇 가지 떠올려 보려 한다.
6장의 인과관계를 평가하려면 어떻게 해야 하는가?의 궁금증에서는 변수 구성의 중요성을 알게 되었고, 10장의 차원(입력 변수에서 특징 수)을 줄이는 방법?의 궁금증에서는 차원의 줄이는 노력을 해야 유의미한 분석 결과를 얻을 수 있다는 깨달음을 얻을 수 있었다.
요리를 할 때도 원재료가 좋아야 훌륭한 요리가 나오듯이 데이터, 변수 등 초기에 고려해야 할 값들에 대해 충분한 고민이 있어야 원하는 좋은 결과를 얻을 수 있다.
 

 
‘상관관계와 인과관계의 차이’, ‘확률과 우도의 개념’, ‘정규화와 표준화의 실제적 차이’, ‘p-value가 실제로 의미하는 것’ 등 데이터분석가라면 반드시 알고 있어야 할 핵심 개념들을 직관적으로 설명하고 있다. 물론 어려운 용어들이 많이 나오지만 저자는 최대한 독자가 알기 쉽게 풀어서 설명하고 이미지까지 넣어서 이해를 돕고 있다.

 

 
특히 인상적인 점은 이 책이 특정 이론을 단순히 설명하는 데 그치지 않고, 그 이론이 갖는 의미와 한계를 함께 다룬다는 점이다. ‘최대우도추정’이나 ‘정규성 변환’ 같은 개념을 다룰 때, 수식과 함께 “왜 이렇게 계산해야 하는가”, “실제 데이터에서는 어떻게 적용되는가”라는 설명이 덧붙는다. 이는 단순히 개념을 외우는 것을 넘어서 통계적 사고 자체를 훈련시키는 데 큰 도움이 된다.
 
 

입문자에게는 친절하고, 실무자에게는 날카롭다.

 
통계를 처음 배우는 데이터사이언티스트나 데이터분석가 입장에서는 막막할 수 있는 통계 개념을 이해하기 쉽게 풀어주고, 일정 수준 이상의 지식을 가진 독자에게는 실무와 이론의 연결 고리를 제공한다. 데이터분석가라는 직군이 요구하는 핵심 역량 중 하나가 바로 "정확한 해석과 설명 능력"이라는 점에서, 이 책은 그 출발점이 되어줄 수 있다.
 
 
기술이 아무리 발전해도, 데이터의 본질은 변하지 않는다. 그 본질을 꿰뚫기 위한 도구가 바로 통계이고, 이 책은 그 도구를 실제 업무에 맞게 사용할 수 있도록 도와주는 실전 안내서다.
 
결론적으로 통계는 어렵지만, 이 책은 통계를 실제 업무에 사용할 수 있는 언어로 번역해 준다.
 

 
이론과 실무에 능통한 저자의 이야기가 더 궁금하신 분들은 아래 링크를 통해 책을 구입하거나 저자의 유튜브 채널을 통해 소통을 하면 더욱 좋은 기회가 될 수 있을 거라 생각한다.
 
 

59가지 통계학 궁금증 완전 정복 - 예스24

 
 

그림과학자

 
 
 
 
> 2025.05.23