기존 통계학 및 계량경제학 교과서나 교육이 학생들이 현실의 데이터로 의미 있는 실증분석을 하는 것을 익히는데 부족함을 넘어 오히려 심각한 장애가 된다는 것이다. 이미 세상은 Chat GPT가 사람과 대화하는 데이터 사이언스, 인공지능의 시대이다. Chat GPT를 포함한 각종 AI에서 웬만한 통계 ㆍ계량경제학적 분석이 가능하다. 통계학, 계량경제학 교과서의 수식이나 연습문제만 열심히 풀고, 나아가 더욱 고급의 내용을 담은 계량경제학 책이나 논문만 열심히 보다가는 현실에서 의미 있는 실증분석은 아무것도 못할 수도 있겠다는 생각을 하였다. 확률론과 수리통계학의 근본적 원리와 심오한 수학적 진리까지 정확히 알아도 실제 데이터 분석을 못 할 수도 있다. 어려운 통계학 이론 문제를 손으로 푸는 것이 통계학의 본질은 아니다. 그것을 잘 하면 오히려 통계학과 계량경제학을 잘 한다는 착각을 한다. 그런 심오한 것 전혀 몰라도 데이터 분석을 잘 하는 이들도 많다. Python은 현존하는 통계 및 과학 계산을 위한 언어로서 가장 편리하다고 해도 과언이 아니다. 특히, 빅데이터를 다루고 머신러닝이나 딥러닝 등을 적용하기에 가장 좋은 언어이 다. 이 훌륭한 언어를 무료로 누구나 사용할 수 있어 교육용으로도 좋다. Python을 이용한 데이터 분석에 익숙해지면, 이론을 공부하는 것도, 데이터 사이언스에서 사용되는 R이나 Stata를 배우는 것도 훨씬 수월해진다 ‘데이터사이언스의 기초: Python을 활용한 경제경영데이터분석’는 Python과 데이터 위주로 경제경영 전공자를 통계학과 계량경제학의 세계로 이끌고자 한다. 현재 데이터 사이언스에서 수학이 그 기반을 이루는 것은 맞지만, 이미 수십년간 해오던 학문인데 지금에 와서야 인류사의 전환을 일으킬 정도로 급성장 하는 것은 새로운 기반 수학적 이론이 나온 것보다는 정보의 생산, 저장, 이동이 막대해지면서 천문학적 규모의 데이터가 지금도 이 시각에도 쌓이고 있기 때문이다. 핵심은 데이터 분석 능력을 기르는 것이다. 이론적 기반을 갖추는 것도 매우 중요하지만, 데이터 분석에 좀 더 익숙해진 다음에 해도 큰 문제가 없다고 믿는다. 이 책을 공부하는 학생에게 부탁 하건대 미적분이나 확통 몰라서 통계학이나 계량경제학이 어렵고 안되는 것이 아니니 지레 겁먹지 말기를 바란다. 수학을 몰라서가 아니라, 데이터와 Python과 같은 분석 패키지에 대한 이해와 경험이 부족한 것이 원인이다. 이 책을 통해 그 경험을 하루 빨리 시작하기 바란다.

01 서론 02 확률변수 및 확률분포 03 경제경영 분석에서 자주 나오는 분포 04 대수의 법칙과 중심극한정리 05 확률변수의 기대값 06 다변량 분포 07 표본, 표본추출 및 표본분포 08 추정 09 구간추정과 가설검정 10 파이썬에서 외부데이터 사용하기 11 단순회귀분석 12 단순회귀분석에서의 추론 13 다중회귀분석 14 다중회귀모형의 응용 15 이분산과 계열상관 16 패널자료분석 17 파이썬을 이용한 기계학습 기초 18 파이썬을 이용한 텍스트 마이닝