2024년 4월 추천영화 및 테마영화 안내

다디단  밤양갱을  닮은  문학

01. 이 연애에 이름을 붙인다면 / 시요일 / 구입 중

02. 그대는 나의 여름이 되세요 : 서덕준 시선집 / 서덕준 / 811.15 서223ㄱ  인문실(3층)

03. 연애의 기억 : 줄리언 반스 장편소설  / 줄리언 반스 / 구입 중

04. 이걸 내 마음이라고 하자 : 황인찬 시집 / 황인찬 / 811.15 문91문 v.194  인문실(3층)

05. 우리가 키스할 때 눈을 감는 건 : 고명재 시집 / 고명재 / 811.15 문91문 v.184  인문실(3층)

06. 패배의 신호 / 프랑수아즈 사강 / 843.914 S129cKㅈ  인문실(3층)

07. 어떤 물질의 사랑 : 천선란 소설집 / 천선란 /  구입 중

08. 그믐, 또는 당신이 세계를 기억하는 방식 : 장강명 장편소설 / 장강명 / 811.32 장11ㄱ 

    인문실(3층)

< 출처 : 예스24시 > 

저출산, 고령화, 그리고 돌봄

대한민국만이 아니라 세계가 저출산, 고령화로 향하고 있습니다. 축소하는 사회에서 돌봄은 위기의

원인이기도 하고, 결과이기도 합니다. 어떻게 이 위기를 해결할 수 있을지 고민해봅니다.

01. 돌봄, 동기화, 자유 : 자유를 빼앗지 않는 돌봄이 가능할까 / 무라세 다카오 / 정리 중

02. 초고령사회 일본이 사는 법  : 10년 앞선 고령사회 리포트 / 김웅철 / 362.60953 김67ㅊ 

   사회실(3층)

03. 우리의 관계를 돌봄이라 부를 때 : 영 케어러와 홈 닥터, 각자도생 사회에서 상호의존의 세계를

   상상하다  / 조기현 /  362.6 조19ㅇ 사회실(3층)

04. 사랑에 따라온 의혹들 :  로맨스에서 돌보는 마음까지, 찬란하고 구질한 질문과 투쟁에 관하여

   / 신성아  / 362.82 신53ㅅ  사회실(3층)

05. 만 년 동안 살았던 아이 : 조현병 엄마와 함께 / 나가노 하루 / 616.898 나11ㅇKㅈ / 자연실(4층)

06. 어머니를 돌보다 :  의무, 사랑, 죽음 그리고 양가감정에 대하여 / 린 틸먼 /  616.85 T577mKㅂ 

   자연실(4층)

07. 딸이 조용히 무너져 있었다 : 의사 엄마가 기록한 정신질환자의 가족으로 살아가는 법 / 김현아

   / 616.895 김94ㄸ  자연실(4층)

08. 돌봄과 작업 (2권) : 나를 잃지 않고 엄마가 되려는 여자들 / 김유담 / 305.4돌15ㄷ 사회실(3층) 

09. 돌봄이 돌보는 세계 : 취약함을 가능성으로, 공존을 향한 새로운 질서 / 조한진희 / 361 조91ㄷ 

   사회실(3층)

10. 새파란 돌봄 : 가족, 돌봄, 국가의 기원에 관한 일곱 가지 대화 / 조기현 / 구입 중

11. 일하는 딸 : 일하면서 부모를 돌보는 여성들을 위한 안내서 / 리즈 오도넬

   / 305.260973O26wKㅇ  사회실(3층)

12. 아프다면서 병원에도 가지 않으시고 : 노인정신의학 전문의가 알려 주는 돌봄 심리학 / 채가분

   / 610.7301 채11ㅇ  자연실(4층)

13. 돌봄 선언 : 상호의존의 정치학 / 더 케어 컬렉티브 / 306.2 T374cKㅈ  사회실(3층)

< 출처 : 예스24시 >

데이터는 예측하지 않는다 : 데이터에 관한 꼭 알아야 할 오해와 진실 / 김송규

006.312 김55ㄷ  자연과학열람실(4층)

11. 데이터 분석이 보장하는 것은 답의 진실성이 아니라, 데이터의 대표성임을 잊지 말자.

12. 문제의 본질을 읽는 것, 그래서 문제를 풀기 위해 어떤 도구를 쓸지 결정하는 능력, 그것이 곧 인문학적 능력이다.

아시다시피 데이터는 거짓말을 하지 않습니다. 거짓말을 하는 것은 데이터를 활용해 자신의 주장을 펼치는 사람입니다. 이책에서 강조하는 인문학적 소양은 바로 이러한 왜곡을 밝히고 잘못 이해하고 있는 오해를 진실과 구분짓는 데 필요한 능력입니다.

인문학적 소양이 부족하면 최신 기술을 빨리 익히는 힘은 물론이고, 기술에 앞서 풀고자 하는 문제의 본질을 보는 힘 또한 놓치게 됩니다. 이 책을 통해서 응용 수학자는 주장하는 데이터 사이언스과 인문학(고등학교 수준의 과학적 소양까지 포함한)의 중요성을 함께 고민해보았으면 합니다.

* 이런 분들에게 추천합니다.

1. 데이터 전문가로 현재 활동하고 있거나, 향후 전문가로 성장을 꿈꾸고 있는 입문자들

2. 데이터 전문가가 아닌 분 중에서는 데이터에 대한 특징을 이해해서 업무적으로 도움을 얻고자 하는 기획자, 마케터분들

15. 실패한 기업에 다시 투자하는 이유 - 성공 가능성이라는 확률에 투자하는 것이다


3부 - 데이터 사이언스 더 잘하기

16. 효용성 높이기 - 문제의 본질에 맞는 적절한 자원과 분석 도구가 중요하다

17. 수학적 사고의 중요성 - 잘못된 의사결정을 피하기 위해 데이터 리터러시가 필요하다

18. 나의 데이터 리터러시 - 나의 데이터 리터러시 수준을 측정해보자

19. 인지적 편향 깨기 - 인지적 편향을 깨는 데 필요한 것이 데이터 리터러시이다

20. 생활 속 게임이론 - 화려한 알고리즘이 허상일 때가 있다

21. 데이터 사이언스 설계 - 분석 설계를 잘하기 위해서는 실무를 꼭 알아야 한다

22. 데이터 사이언스 설계, 원포인트 레슨 - 시간, 비용, 품질을 개선하는 설계가 핵심이다

23. 문제의 본질 읽기 - 문제 해결의 기본 소양은 인문학에서 나온다


4부 - 데이터 사이언스와 인문학

24. 데이터 사이언스와 챗GPT - 모두가 챗GPT를 쓴다고 해서 안달복달할 이유는 없다

25. 인공지능의 비합리성 - 머신 러닝을 통해 나온 답이 진실이 될 수는 없다.

26. 인문학적 소양 - 문제의 본질에 접근하려는 습관만큼 중요한 것이 없다

< 내용 출처 : 교보문고 >