근대 수리 통계학의 아버지 칼 피어슨, 수리 통계학의 창시자 로널드 피셔 등
인물로 읽는 데이터 분석과 데이터 과학 통계

우리는 데이터 홍수의 시대에 살고 있지만, 데이터 분석은 여전히 전문가의 영역으로만 치부되고 있다. 누구나 쉽게 범접할 수 있는 영역이 아니다. 전문가 집단이나 전문 기업에서나 다룰 법한 분석 기법을 우리 모두가 알 필요도 없다.
그러나 중요한 것은 이러한 복잡한 분석 기법을 적용하는 것보다 어떤 대상을 분석할지 판단하고 대상과 내 수준에 맞는 분석 기법을 선택하는 능력이다. 무슨 일이든지 알아야 지시도 하고 알아야 흥미도 생긴다.
『데이터를 부탁해』는 데이터 분석을 인문학으로 접근한다. 근대 수리 통계학의 아버지 칼피어슨과 통계학의 창시자 로널드 피셔 등 거장 13명의 이야기와 직장에서 접할 수 있는 에피소드로 데이터 분석의 기초 용어와 원리를 쉽게 풀어 설명한다.
데이터 분석 과정은 복잡하다. 그러나 분석 결과를 효과적으로 활용하는 방법 만큼은 간결하고 쉽게 이해하자는 것이다. 이러한 접근을 통해 일반인도 데이터 분석의 이유와 가치에 공감하고, 어렵기만 한 데이터 분석에 한걸음 더 다가가게 될 것이다.

● 영국의 괴짜 수학자 아브라함 드무아브르와 중심극한정리
● T-분포의 모태가 된 윌리엄 고셋과 자유도
● 프랜시스 골턴과 평균으로의 회귀
● 근대 수리 통계학의 아버지 칼 피어슨과 상관분석
● 근대 수리 통계학의 창시자 로널드 피셔와 표본
● 찰스 스피어만과 순위 상관분석
● 프랭크 윌콕슨과 순위합 검정, 부호 순위 검정
● 헨리 만과 도널드 랜섬 휘트니의 만-휘트니 검정
● 윌리엄 크루스칼과 앨런 왈리스의 크루스칼-왈리스 검정
● 고대 그리스 수학자 유클리드의 유클리드 거리
● 데이비드 콕스가 일반화하고 정리한 로지스틱
● 다니엘 베르누이와 베르누이의 정리
● 시메옹 드니 푸아송과 푸아송 분포