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2020/4 컴퓨터/IT 61위 | 현재 컴퓨터/IT 61위 |

반디앤루니스 리뷰

확률과 통계는 이공계 학생들의 필수 교양과목은 물론 컴퓨터 공학부의 전공 지식을 습득하기 위한 필수적인 과목이다. 또한 제4차 산업혁명시대에서 확률과 통계는 빅 데이터 처리를 위한 이론적인 바탕이 되고 있다. 학부에서 이십여 년 동안 확률과 통계학 강의를 하면서 컴퓨터 공학을 전공하는 학생들에게 적절한 수준의 확률 통계 개념을 교육하고자 매년 자주 교재를 바꾸어가면서 수업하였다. 하지만 많은 교재들이 컴퓨터공학 전공하는 학생들에게 그 양이 방대하고 학부는 물론이고 대학원 과정에서도 도움이 되지 않는 이론들이 많이 포함되어 있어서, 확률 및 통계 과목이 학부 학생들이 어려워하는 과목 중의 한 과목이기도 하는 것을 알았다. 이에 본 저서에서는 컴퓨터 공학부 학부와 대학원 과정에
서 도움이 되는 내용들을 심도 있게 다룰 것이며 빅 데이터 처리를 위한 도구인 R 언어를 포함하여 실제 통계이론들을 R 언어에서 어떻게 구현되고 있는지를 포함하고 있다.
이 책에서는 이공계 및 컴퓨터 공학 학부생들이 전공 전문 지식을 습득하기 위해 필요한 확률과 통계의 기본 이론을 습득하도록 한다. 확률의 기본 개념과 확률에 관한 정규 분초 이론과 주요 법칙을 설명하고 빅 데이터 분석을 위한 표본 조사 방법과 데이터 분석에 대한 최신 기법을 다룬다. 표본으로부터 모집단을 추정하는 방법과 주장하고자 하는 가설을 검증하는 방법들을 설명한다. 또한 비교하고자하는 두 집단을 비교하고 적합도를 검증하는 방법을 설명한다. 제4차 산업혁명시대의 핵심인 빅 데이터 처리를 위하여 최신 컴퓨터 언어인 R 언어의 사용법을 익히고 R 언어를 이용하여 빅 데이터를 처리하여 결과를 시각화하는 방법들을 설명한다.

출판사 리뷰

확률과 통계는 이공계 학생들의 필수 교양과목은 물론 컴퓨터 공학부의 전공 지식을 습득하기 위한 필수적인 과목이다. 또한 제4차 산업혁명시대에서 확률과 통계는 빅 데이터 처리를 위한 이론적인 바탕이 되고 있다. 학부에서 이십여 년 동안 확률과 통계학 강의를 하면서 컴퓨터 공학을 전공하는 학생들에게 적절한 수준의 확률 통계 개념을 교육하고자 매년 자주 교재를 바꾸어가면서 수업하였다. 하지만 많은 교재들이 컴퓨터공학 전공하는 학생들에게 그 양이 방대하고 학부는 물론이고 대학원 과정에서도 도움이 되지 않는 이론들이 많이 포함되어 있어서, 확률 및 통계 과목이 학부 학생들이 어려워하는 과목 중의 한 과목이기도 하는 것을 알았다. 이에 본 저서에서는 컴퓨터 공학부 학부와 대학원 과정에
서 도움이 되는 내용들을 심도 있게 다룰 것이며 빅 데이터 처리를 위한 도구인 R 언어를 포함하여 실제 통계이론들을 R 언어에서 어떻게 구현되고 있는지를 포함하고 있다.
이 책에서는 이공계 및 컴퓨터 공학 학부생들이 전공 전문 지식을 습득하기 위해 필요한 확률과 통계의 기본 이론을 습득하도록 한다. 확률의 기본 개념과 확률에 관한 정규 분초 이론과 주요 법칙을 설명하고 빅 데이터 분석을 위한 표본 조사 방법과 데이터 분석에 대한 최신 기법을 다룬다. 표본으로부터 모집단을 추정하는 방법과 주장하고자 하는 가설을 검증하는 방법들을 설명한다. 또한 비교하고자하는 두 집단을 비교하고 적합도를 검증하는 방법을 설명한다. 제4차 산업혁명시대의 핵심인 빅 데이터 처리를 위하여 최신 컴퓨터 언어인 R 언어의 사용법을 익히고 R 언어를 이용하여 빅 데이터를 처리하여 결과를 시각화하는 방법들을 설명한다.

CHAPTER 1 확률
CHAPTER 2 확률 분포
CHAPTER 3 정규분포
CHAPTER 4 기술통계학
CHAPTER 5 표본 분포
CHAPTER 6 추정
CHAPTER 7 가설검정
CHAPTER 8 두 자료의 적합도 검정
CHAPTER 9 빅 데이터 처리와 R 언어
부록