우리는 현대 사회에서 끊임없이 쏟아지는 데이터의 홍수 속에서 살아가고 있습니다. 데이터를 이해하고, 올바르게 해석하며, 유의미한 결론을 도출하는 것은 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 이러한 배경 속에서, 확률과 통계는 데이터를 분석하고 이해하는 데 있어 가장 기초적이면서도 핵심적인 도구입니다. 본 교재는 확률과 통계의 기본 개념을 배우고자 하는 분들, 그리고 이러한 개념을 실제 데이터 분석에 적용하고자 하는 분들을 위해 마련되었습니다. 본 교재의 목표는 독자가 확률과 통계의 기본적인 이론을 이해하고, 이를 파이썬이라는 프로그래밍 언어를 통해 실제 데이터에 적용할 수 있도록 하는 것입니다. 이를 위해 우리는 먼저 파이썬 프로그래밍 환경을 설정하는 방법을 배웁니다. 이후 파이썬의 기본적인 사용 방법과 데이터 분석을 위한 다양한 라이브러리의 사용법을 학습하며, 확률과 통계의 기본 개념과 실제 데이터를 수집하고 정리하는 방법을 배우게 됩니다. 이 책은 기초 미분적분학은 배웠지만, 통계학이나 확률에 대한 경험이 없다는 점을 염두에 두고 이 분야를 쉽고 명확하게 이해할 수 있는 내용으로 준비했습니다. 통계학은 단순히 숫자를 다루는 학문이 아니라, 이 숫자들이 우리 주변 세계를 어떻게 설명하고 예측하는지를 이해하는 과정입니다. 이 책을 통해 여러분은 데이터를 분석하고, 정보를 추출하며, 불확실성 속에서 의사 결정을 내리는 방법을 배우게 될 것입니다. 이 과정에서 파이썬이라는 강력한 도구를 사용합니다. 파이썬은 그 자체로 배우기 쉽고, 강력한 프로그래밍 언어입니다. 우리는 이 언어를 통해 데이터를 처리하고 확률 및 통계적 개념을 실제로 적용해 보는 방법을 배울 것입니다. 이 책은 크게 다섯 부분으로 구성됩니다. 첫 번째, 환경 구축입니다. 파이썬과 관련 도구들을 설치하고 설정하는 방법을 배웁니다. 두 번째, 확률과 통계 기초 학습입니다. 집합과 함수, 미분과 적분 등의 기초적인 수학적 개념을 다룹니다. 세 번째, 기술통계학입니다. 자료의 정리 및 수치적 특성을 이해하고 파이썬을 통해 실습합니다. 네 번째는 확률과 확률분포입니다. 확률의 기초부터 복잡한 확률분포까지 학습합니다. 마지막으로 추측통계학입니다. 표본분포, 추정, 가설검정, 분산분석 등을 통해 데이터의 의미를 추론합니다. 각 장마다 이론 설명과 함께 실제 파이썬 코드 예제, 연습문제가 포함되어 있어 학습한 내용을 즉시 실습해볼 수 있습니다. 본 교재는 파이썬을 기반으로 하고 있지만, 프로그래밍에 대한 사전 지식이 없는 분들도 충분히 따라올 수 있도록 구성되어 있습니다. 따라서 이 교재는 데이터 분석에 관심이 있고 이 분야를 학습하고자 하는 학생들에게 적합합니다. 마지막으로, 본 교재를 통해 확률과 통계의 세계에 발을 디딜 모든 독자들이 데이터를 더 깊이 있게 이해하고 그들의 분야에서 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있는 능력을 키우기를 바랍니다.