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by 이상협 Jul 16. 2021

다시 시작하는 통계 공부

통계 공부를 다시 시작했습니다.


전공의 시절에 논문을 쓸 때는 통계에 대한 아무 개념이 없는...말 그대로 무지성의 상태였습니다. 당시에 어떻게 논문을 썼나 싶습니다.


논문을 쓰지 않는 지금 오히려 통계에 대해서 더 많은 공부를 했습니다.


사실 통계 공부를 바로 시작한 건 아니었습니다.


AI, 머신 러닝에 대한 시대적 관심이 높아지면서 뒤처지지 않으려면, 당장에 써먹지는 못하더라도 배워는 놔야겠다는 생각이 들었습니다. 


머신러닝에 대해서 공부를 시작하면서 선형 회귀, 로지스틱 회귀 등 통계학적인 내용을 접하게 되었습니다.

보통은 통계에 대한 기본적인 개념이 있는 상태에서 머신 러닝을 배우는데 저는 반대로 시작한 셈입니다.


그런데 통계 관련 지식들이 머신 러닝 관련 책들에 생각보다 잘 설명돼있어서 처음에 개념을 잡기 좋았습니다.


'파이썬 머신러닝 완벽 가이드',  '혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝' 이 두 가지의 책이 특히 도움이 많이 되었습니다. 


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통계를 다시 공부하는 이유


통계에 대한 기본적인 지식들이 쌓이면서 제가 잘 모르는 통계 기법에 대해서도 관심이 가기 시작했습니다.


제 전공 분야의 의학 논문을 보면 흔히 나오는 통계 기법으로 t-test, ANOVA, chi-square test 가 있습니다.

이런 통계 기법에 대한 기초적인 이해가 부족하니 아무래도 논문을 깊이 읽는 게 힘들었습니다. 통계는 논문에서 말하고자 하는 것을 표현하는 언어라고 생각합니다. 저자는 통계라는 언어를 통해 본인이 주장하는 바를 말하는데 정작 저는 통계라는 언어를 제대로 알지 못하지 저자가 말하는 바를 이해 할 수 없었습니다.


통계에 대한 대략적인 개념이 잡힌 지금은 이 논문이 말하고자 하는 내용에 대해서 더 깊이 이해할 수 있게 된 것 같습니다. 저자가 말하고자 하는 바를 알아듣기 시작한 것입니다.


통계를 공부하면서 느낀 점은 '최대한 쉽게, 직관적으로 이해할 수 있는 설명이 중요하다'는 것이었습니다.

처음부터 수식을 들이대면 가장 중요한 본질적인 부분, '이 통계 기법을 어떤 방법을 이용해 무엇을 알고자 하는 것인가?'를 놓칠 수 있습니다.


가장 중요한 본질적인 부분을 익힌 후에 수식을 이용한 더 깊이 있는 이해가 뒤따라야 한다고 생각합니다.


Youtube 로 공부하기


'youtube가 없었으면 정말 어쩔 뻔했을까?'라는 생각을 종종 합니다. youtube에는 각종 분야의 전문가들이 재능기부라도 하듯이 본인들이 갈고닦은 지식을 일반 대중들에게 퍼주는 듯합니다. 물론 채널이 커지면서 personal branding을 얻을 수 있으며 소정의 광고수입을 얻을 수는 있겠지만(전문 분야들은 보통 조회수가 높지가 않아 실제 광고 수익도 거의 없다시피 할 것입니다.), 해당 영상을 보는 제 입장에서는 이럴 내용을 무료로 볼 수 있다는 게 정말 감사할 따름입니다.


저는 통계도 youtube로 공부했습니다. 대학원에서도 의학 통계 강의를 듣기는 했습니다. 그렇지만 강의를 들으면서 저 교수님이 도대체 무슨 말씀을 하고 계신 건지 이해가 도저히 안 가서 종강 후에도 제 머릿속에는 남는 게 전혀 없었습니다. 하지만 youtube에 올라와있는 통계 강의는 저 같은 '통알못'들에게도 가뭄의 단비처럼 이해하기 쉬운 영상들이 많았습니다.

특히 도움이 많이 된 채널은 https://www.youtube.com/c/SapientiaaDei/featured 입니다. 강의하시는 분의 정확한 이력은 알 수 없으나, 인문계열 박사 과정 마치신 분으로 보입니다. '통알못'이 무엇을 모르고, 왜 이해를 못하는지 정말 잘 간파하시고 정말 이해가 잘 되게 설명해주십니다. 

주로 통계 기법들에 대한 개념적인 이해와 논리 구조와 같은 가장 기본적인 부분들, 핵심적인 부분들의 기초를 잘 쌓을 수 있도록 해줍니다. 


학습을 할 때 가장 좋은 방법은 다른 사람이 이해 할 수 있도록  가르치는 것입니다. 

척추에 대해 비의료인도 이해하기 쉽도록 글을 쓰는 목적은, 제 전공 분야에 대해 더 깊게 이해하고자 하는 수단입니다. 마찬가지로 통계와 머신러닝에 대해서 더 깊게 이해 할 수 있도록 통계와 머신러닝에 대해 쉽고 직관적으로 이해 할 수 있는 방식으로 글을 써보고자 합니다.


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