저자가 통계분석, 머신러닝 그리고 딥러닝을 강의하면서 느꼈던 기초수학, 확률과 통계에 관한 책이다. 저자는 강의를 진행하면서 많은 학생들이 구현 언어, 알고리즘 이해 그리고 적용 방법 등을 이해하는 데 어려움을 겪고 있다는 것을 경험하였다. 특히 기초수학이 탄탄하게 잡혀 있지 않은 학생들은 알고리즘 부분을 어려워하였다. 이러한 부분이 하나의 동기가 되어서 가장 최소한의 기본지식은 무엇일지 많이 고민하였다. 이후 학생들이 이해할 수 있는 내용을 정리하고, 기초수학과 통계에 대한 알고리즘과 구현 언어를 한 권에 모아 이 책을 출간하게 되었다.

1984년 서울대 계산통계학과에 입학해 학사를 취득하고 동 대학원 통계학과에서 석사 및 박사 학위를 취득했다. 1993년, 국내 SAS에서 첫 직장 생활을 했으며 이때부터 데이터 분석 관련 컨설팅 작업을 수행했다. 1995년 유니컨설팅 회사를 창립해, 주로 제조 분야에서 데이터 분석 컨설팅 및 관련 통계 패키지를 개발했다. 1997년 유니보스를 창립해 금융 분야 데이터 분석 컨설팅 및 CRM 관련 패키지를 개발했으며, 2004년에 ㈜배닌을 창립해 오픈소스 기반의 머신 러닝 및 딥러닝 프로젝트를 수행하고 있다.

1장 파이썬 설치
1.1 개요
1.2 아나콘다를 이용한 파이썬 설치
1.3 pgmpy 설치
1.4 pandas-datareader 설치
1.5 mlxtend 설치
1.6 전체 패키지 최신버전으로 업데이트하는 방법

2장 주피터 노트북
2.1 개요
2.2 주피터 노트북 실행
2.3 노트북 생성
2.4 설명 추가
2.5 파이썬 코드 입력
2.6 셀 앞쪽에 추가
2.7 셀 뒤쪽에 추가
2.8 노트북 제목 바꾸기

3장 파이썬
3.1 개요
3.2 데이터 형
3.3 식별자의 표기
3.4 값의 할당
3.5 형 변환
3.6 열 컨테이너 인덱싱
3.7 논리 연산자
3.8 문(statement) 구성
3.9 모듈 가져오기
3.10 조건문
3.11 수학 연산과 함수
3.12 조건 반복문
3.13 컨테이너 형 일반 연산
3.14 리스트 연산
3.15 딕셔너리 연산
3.16 집합 연산
3.17 함수 정의
3.18 문자열 연산
3.19 포맷 구성하기

4장 벡터와 행렬
4.1 벡터 표현
4.2 행렬 표현
4.3 선형방정식
4.4 행렬식
4.5 고윳값과 고유벡터

5장 미분
5.1 개요
5.2 표기법
5.3 정의
5.4 도함수
5.5 고차 도함수
5.6 도함수의 계산
5.7 다변수 함수의 미분
5.8 행렬 미분

6장 적분
6.1 개요
6.2 부정적분
6.3 정적분

7장 확률과 확률변수
7.1 확률 시행과 표본공간
7.2 사건과 상대도수
7.3 확률변수
7.4 확률밀도함수
7.5 분포함수
7.6 기댓값

8장 조건부확률과 독립
8.1 조건부확률
8.2 주변분포와 조건부분포
8.3 상관계수
8.4 독립

9장 특별한 분포
9.1 베르누이 분포
9.2 이항분포
9.3 정규분포

10장 표본분포
10.1 임의표본
10.2 표본평균의 분포
10.3 카이제곱분포
10.4 (스튜던트) t 분포
10.5 F 분포

11장 정보 이론
11.1 개요
11.2 엔트로피
11.3 결합 엔트로피
11.4 조건부 엔트로피
11.5 상호정보
11.6 교차 엔트로피
11.7 쿨백-라이블러 발산

12장 통계
12.1 통계학이란?
12.2 데이터의 기술
12.3 통계분석 기법
12.4 데이터 목록

13장 데이터 기술
13.1 변수 유형
13.2 [BANK] 데이터
13.3 기술통계량

14장 통계적 추론
14.1 추정
14.2 통계적 가설

15장 모집단 분포 추론
15.1 모평균 추정
15.2 모평균 유의성 검증
15.3 모평균 비교
15.4 모분산 추정
15.5 모분산 유의성 검증
15.6 모분산 비교

16장 범주형 자료분석
16.1 개요
16.2 모비율 추정
16.3 모비율 유의성 검증
16.4 모비율 비교
16.5 동질성 검증
16.6 독립성 검증
16.7 범주형 자료분석 요약
16.8 범주 변수의 처리

17장 상관분석
17.1 정의
17.2 산점도
17.3 표본 상관계수 분포
17.4 상관계수 유의성 검증
17.5 상관계수 신뢰구간

18장 단순선형회귀분석
18.1 모수추정
18.2 회귀직선 가정
18.3 오차분산 추정
18.4 변동 분해
18.5 모수 추론
18.6 회귀직선 추론
18.7 오차 가정 검증

19장 다중선형회귀분석
19.1 모수추정
19.2 오차분산 추정
19.3 모수 유의성 검증
19.4 회귀직선 유의성 검증
19.5 오차 가정 검증
19.6 이상점 판정
19.7 영향점 판정
19.8 다중공선성 판정

20장 변수 선택
20.1 [HOUSING] 데이터
20.2 모형의 선택과 기준
20.3 교차 검증
20.4 단계적 모형 선택
20.5 능형과 라쏘 회귀