들어가며

Chapter 1 통계학, 빅데이터 시대를 이끌다
4차 산업혁명, 일자리가 사라져서 혁명적일까?：4차 산업혁명은 융합혁명 | 빅데이터의 곳간을 열다：데이터랩과 엔그램 | TIP：클라우드 컴퓨팅과 빅데이터 | 낱말들로 뭉게구름을 그려볼까?：텍스트 분석과 데이터 시각화 | 통계에도 역사가 있을까?：데이터의 역사와 종류 | 통계학, 데이터를 정보와 지식으로 만들다：빅데이터 시대의 통계학 | 빅데이터 시대, 통계학도 변화한다：통계학의 융합성

Chapter 2 빅데이터의 시대인가, 머신러닝의 시대인가
이제 공부는 기계가 하는 것 | Tip：인간인가, 기계인가? 그 구별법：튜링 테스트와 캡차 | 딥러닝은 심화학습：머신러닝과 딥러닝 | 머신러닝에게도 선생님이 필요할까?：머신러닝 알고리즘 | 데이터를 모으고 나누고 결과를 예측하다：머신러닝 알고리즘의 사례 | 구글, 빅데이터와 통계 모형으로 독감을 예측하다：빅데이터와 감염병 | 짝을 찾아주는 빅데이터와 머신러닝

Chapter 3 확률과 통계, 우연을 과학으로 길들이다
내기와 도박：탐욕인가, 본능인가, 아니면 과학인가 | 로또, 유일한 탈출구인가, 어리석은 게임인가：확률과 기댓값으로 바라본 복권 | 확률, 불확실한 세상에서 합리적인 결정의 길잡이가 되다：우연과 과학 | TIP：자동차를 몰고 갈까, 염소를 몰고 갈까?：몬티 홀 문제 | 우리 반에 나랑 생일이 같은 친구가 있을까?：생일 문제와 확률 | 확률이 충분히 낮은 사건은 일어나지 않을까?：보렐의 법칙 | 사느냐, 죽느냐, 그 확률이 문제로다!：보험과 확률 | 주관적 확률도 과학이 될 수 있을까?：베이즈 추론 | TIP：튜링, 베이즈 정리를 써서 독일군의 암호를 해독하다

Chapter 4 통계학, 의학과 손잡고 생명을 구하다
과학과 아트 사이에 선 의학：의학과 통계학 | 통계학과 의학, 역사 속에서 함께 발전하다：의학과 통계학의 역사 | 통계로 콜레라와 두창을 차단하다：통계와 감염병 | 임상시험 결과를 믿어도 될까?：편향과 임의화 방법 | Tip：‘차를 맛보는 여성’에 담겨 있는 파스칼의 수삼각형과 경우의 수 | 통계학적 검증을 통해 신약을 개발하다：통계학과 신약 | 병원 검사는 얼마나 정확할까?：위양성과 위음성

Chapter 5 현실 사회를 읽는 힘, 통계학과 빅데이터
집회 참석자 수는 고무줄 통계?：정치적 입장에 따라 달라지는 통계 | Tip：이라크전쟁과 어린이 사망률：통계와 정치 | 통계학, 사람들의 생각을 헤아리다：여론조사 | 케틀레, 19세기 사회를 분석하다：사회통계학 | Tip：인간은 사회적 원자일까? 사회물리학과 빅데이터 | 무엇이든 점수 매길 수 있을까?：통계학이 만드는 현실 | 한국 인구, 머지않아 자연 소멸된다：인구통계학 | 내가 왜 실업자가 아니란 말입니까?：고용통계

Chapter 6 통계학, 경제를 측정하다 : GDP와 금융리스크
경제학은 어떻게 과학이 되었을까?：경제학과 수학, 통계학 | GDP는 우리의 삶을 얼마나 잘 나타낼까?：국내총생산과 행복지수 | Tip：GDP, 아프리카의 가난한 나라 가나를 중진국으로 바꾸어놓다 | 통계지표들은 현실을 얼마나 잘 나타낼까?：물가지수와 주가지수 | 주식시세표에는 무엇이 들어 있나?： 캔들도표와 이동평균 | 모든 금융투자에는 위험이 따른다：금융리스크와 통계학 | 국가도 개인도 신용등급을 갖는다：신용평가

Chapter 7 통계학, 생물을 헤아리고 보살피다
고래와 쥐를 다 헤아릴 수 있을까?：생물 연구와 샘플링 방법 | 모든 생물은 한 가족일까?：통계학으로 생물의 계보 찾기 | 얼마나 많은 생물들이 지구에서 살다가 사라졌을까?：멸종과 통계학 | 누가 설국열차를 탈까?：보존생물학과 통계학 | 키 큰 부모한테서 키 큰 자녀가 태어날까?：유전학과 통계학 | 황우석 사태에서 무엇을 배울까?：데이터 조작과 과학 연구 | Tip：생태학은 맥락의 학문이다：생물다양성과 빅데이터

주석
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