밑바닥부터 시작하는 데이터 과학 데이터 분석을 위한 파이썬 프로그래밍과 수학·통계 기초

Data Science

xvi

1

판이 나온 지

3

년이 넘었습니다. 그간 데이터 과학 업계에는 새로운 기술이 많

이 탄생했고, 그러한 기술을 토대로 세상에 실질적인 영향을 끼치기도 했습니

다. 한편으로는 빠르게 발전하는 기술을 좇아가기가 쉽지 않다고도 느끼지만,

그럴 때일수록 기본을 다지는 것이 중요하다고 생각합니다.

2

판은

1

판에서 훑었

던 데이터 과학과 기계학습의 중요한 알고리즘들에,

1

판 이후 탄생한 기술 중 핵

심적인 몇 가지(딥러닝 등)를 더해서 기초를 탄탄히 쌓을 수 있게 해줍니다.

데이터 과학은 기술적으로 발전했을 뿐 아니라, 더욱더 많은 학생 그리고 연구

자와 대중으로부터 관심을 얻기 시작하면서 한국어의 용어 면에서도 많은 논의

와 개선이 있었습니다. 예를 들어 ‘

likelihood

’의 경우

2016

년 당시에는 ‘우도’ 또

는 ‘가능도’라고 번역되곤 했고 그 어느 쪽도 정착했다고 보기 어려운 상황이었지

만, 지금은 많은 번역서가 ‘가능도’라는 용어를 채택하고 있고, 대중도 큰 어색함

없이 이 용어를 받아들이고 있는 것 같습니다. 한편으로는 아직 마땅히 자리를

잡지 못했거나 옮긴이들이 모호하다고 판단한 용어 몇 가지는 음차 했습니다. 예

를 들어 ‘

gradient

’의 경우 ‘

gradient

descent

’의 맥락에서 논의될 때는 ‘경사’로 번

역했지만, 그 ...