2019년 12월 이후로 전 세계가 COVID-19로 힘들어하고 지쳐가면서 우리는 매일 확진자 수가 얼마일지를 궁금해하지만, 갑자기 늘거나 줄지 않는 한 그냥 숫자로만 넘기고, 그 추세 또는 추이에 대해서는 뉴스에서 정리해주지 않는다면 크게 관심을 두지 않는 것이 일반적인 현실일 겁니다.
또한 대선이 다가오면서 현직 대통령과 대선후보들, 그리고 정당별 지지율 변화에 대한 뉴스도 많아지는데요,
이렇게 우리 주위에 항상 존재하는 시계열 데이터에 대해 얼마나 알고 있고, 또 얼마나 잘 다룰 자신이 있나요?
이 책은 1999년부터 지금까지 우리나라의 교육통계 업무를 수행했던 저자가 20여 년간의 경험을 바탕으로 빅데이터와 머신러닝, R과 파이썬으로 대표되는 시대의 변화에 따라 시계열 데이터를 단순 통계에 그치지 않고 데이터 사이언스로 나아가기 위해 저술한 책입니다.
저술 동기를 좀 더 부연하자면...
어려운 수학 공식들이 범람하고, 너무 잘 실행되는 실행 코드만 있는 시계열 데이터에 대한 기존 책들은 대학교재용이 대부분이라 저자분 스스로가 깔끔하게 정리된 샘플 데이터가 아닌 우리가 쉽게 얻을 수 있는 실제 데이터를 사용하고 싶어서, 어려운 수학 공식에 대한 이해 없이 다른 머신러닝 툴박스 돌리듯이 시계열 알고리즘을 돌려 보고 싶어서, 이론 위주의 설명이 아닌 코드 위주의 설명으로 시계열 데이터를 다뤄 보고 싶어서... 입니다. (답답해서 내가 쓰고 만다!)
책은 7월 20일에 출간될 예정인데, 예약 판매 기간에 구입하시는 분은 아마 그전에 받을 수 있지 않을까 싶습니다. 책 내용이 궁금하신 분들은 아래의 HTML 기반의 미리 보기와 샘플 PDF를 참고해 주시기 바랍니다.
■ 샘플 PDF(표지, 차례, 저자 머리말, 추천사, 베타리더 후기, 1장 '시계열 데이터', 3장 '시계열 시각화' 일부, 6장 '시계열 forecasting Part II - 시계열 예측 모델' 일부)
■ 도서구매 사이트(가나다순)
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