나는 처세술 대신 데이터 분석을 택했다 : 쉽게 이해하고 활용할 수 있는 AI, Big Data 입문서

 

 

나는 처세술 대신 데이터 분석을 택했다 : 쉽게 이해하고 활용할 수 있는 AI, Big Data 입문서

005.7 정14ㄴ  자연과학열람실(4층)

 

 

책 소개

 

이 책은 "데이터는 모두에게 동등한 기회를 제공하고 있는가?"의 물음에 답하기 위해, 데이터 리터러시의 대중화에 앞장서고 있는 저자가 쓴 모두의 데이터 입문서다. 모두가 접할 수 있는 일상에서 사례를 찾았고 스토리텔링 방식과 시각적 요소를 활용하여 누구나 데이터를 이해하여 쓸 수 있도록 일반인의 관점에서 집필하여 대중화한 책이며, 단언컨대 데이터에 관한 국내 최초의 자기계발서이기도 하다. 이 책으로 데이터를 읽고 쓸 줄 알며 다가오는 인공지능 시대에 흔들리지 않은 주체가 되길 바란다.

_대상 독자
이 책은 학생, 사회인 모두를 위한 데이터 분석 입문서다.

오늘날 데이터로 이루어진 세상에서 우리는 데이터에 대해 제대로 듣고, 말하고, 읽고, 쓰는 능력을 기른 적이 없다. 그래서 필자는 모두가 이해할 수 있는 데이터 분석과 활용 역량을 말하기, 듣기, 읽기, 쓰기, 이 네 가지 관점에 대해 차근차근 설명해주는 책을 집필하였다.

데이터 분석에 관한 책을 보면 전문적인 통계 용어나 프로그래밍 언어로 설명하는 방식이 대부분이다. 데이터 활용 능력이 모두에게 필요한 능력이지만 전문가들이 쓰는 용어와 코딩으로 가려져 정작 그 중요한 원리와 가치가 묻혀 있는 것이다.
그래서 빅데이터니 인공지능이니 하는 말들이 남의 나라 이야기가 되었다고 생각한다. 이 책을 통해 기른 데이터 사고, 분석, 활용 능력을 바탕으로 여러분만의 분야에서 최고로 성장하고, 회사와 인생에서 합리적인 의사결정을 했으면 한다. 데이터는 여러분에게 ‘현상을 바라보는 통찰력’과 동시에 ‘미래를 볼 수 있는 혜안’을 줄 것이다.

 

 

 

출판사 서평

데이터 입문서, 누구나 배워야 하는 공통적인 자기계발서 영역에 들어오다!

직장에서 인정받아 연봉을 높이기 위해 혹은 투자를 잘해 좀더 잘 살아보기 위해 수많은 사람들이 오늘도 자기계발서를 읽는다. 불황기 호황기를 포함한 경제 사이클에 따라 유행하는 자기계발서의 주제도 시시각각 자주 바뀐다. 하지만, 인공지능이 우리 일상으로 파고들면서 이제는 시대와 상관없이 반드시 알아야 할 자기계별 영역이 하나가 생겼다. 바로 “데이터”다. 인공지능의 가장 기본적인 재료가 “데이터”이기 때문이다.
이 책은 "데이터는 모두에게 동등한 기회를 제공하고 있는가?"의 물음에 답하기 위해, 데이터 리터러시의 대중화에 앞장서고 있는 저자가 쓴 모두의 데이터 입문서다. 모두가 접할 수 있는 일상에서 사례를 찾았고 스토리텔링 방식과 시각적 요소를 활용하여 누구나 데이터를 이해하여 쓸 수 있도록 일반인의 관점에서 집필하여 대중화한 책이며, 단언컨대 데이터에 관한 국내 최초의 자기계발서이기도 하다.
이 책으로 데이터를 읽고 쓸 줄 알며 다가오는 인공지능 시대에 흔들리지 않는 주체가 되길 바란다.

데이터 분석과 활용 역량 네 가지: 말하기, 듣기, 읽기, 쓰기
[데이터 말하기]
_ 이야기를 잘 하는 사람이 데이터도 잘 써요
_데이터를 요약해서 말해요
_건강한 데이터 말하기의 3요소
[데이터 듣기]
_데이터, 질문하며 들어요
_데이터 기반의 비판적 사고력을 키워요
_다른 데이터와 비교하며 들어요
[데이터 읽기]
_데이터에서 관계를 읽어요
_데이터 난독증에서 탈출해봐요
_가설을 검증하며 읽어요
[데이터 쓰기]
_데이터를 자유자재로 다뤄요

_데이터를 적절히 저장해요

 

목차

 

차례

 

추천사
프롤로그

1장 데이터로 말하는 시대, 나만의 생존전략이 있나요
1 데이터 홍수에서 살아남자
01 데이터 관점에서의 세대 구분, ‘삼포세대’ 그리고 ‘데포세대’
02 데이터와 함께 태어나고 성장하는 세대, Grow Up
03 데이터를 이해하고 활용하는 세대, Catch Up
04 데이터가 막연하고 어려워서 포기하고 싶은 세대, Give Up
2 이제는 데이터 생존 시대다
01 인생은 B와 D 사이의 C다
02 기업 경영에서 데이터가 미치는 영향력
03 데이터가 우리 삶에서 차지하는 영향력
3 데이터는 돈이고 정보는 힘이다
01 데이터는 21세기 석유다
02 우리는 데이터의 가치를 어떻게 평가하는가
03 새로운 시대의 3대 생산요소: 플랫폼, 데이터, 인공지능
04 우리나라의 데이터 산업 시장규모는 얼마인가
정리하기


2장 데이터 분석보다 데이터 활용이 더 중요해요
1 벚꽃이 피는 시기와 데이터
01 데이터란 무엇인가
02 데이터는 모든 것의 근원이다
03 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다

04 데이터의 5가지 특성
2 여러분에 대해 많은 것을 알고 있는 X
01 왜 빅테크 기업들은 검색엔진을 무료로 제공할까
02 현대판 헨젤과 그레텔
03 X는 우리를 얼마나 알고 있을까
04 비행기 사고가 무섭다면, 해외여행을 갈 수 없다
3 데이터 분석보다는 데이터 활용이다
01 대한민국, 코딩교육 열풍이 불다
02 과거에도 데이터 분석 툴이 있었다
03 중요한 것은 ‘빨대’가 아니라 우리가 마실 ‘음료’다
정리하기

3장 데이터 활용의 기초 사고력
1 인공지능이 우리 일자리를 대체할까
01 사람보다 느린 자동차를 봤나요
02 자율주행차의 발달로 바라본 일자리 변화
03 미래사회의 일자리
2 인공지능을 부려먹는 역량을 키우자
01 컴퓨팅 사고력이란 무엇인가
정리하기

4장 데이터에서 답을 찾고 있나요
1 데이터 안에서 정답을 찾지 말자
01 ‘데이터’ 중심으로 생각하지 말고, ‘목적’ 중심으로 생각하자
02 ‘데이터 활용을 어려워하는’ 사람들을 위한 해법
03 데이터 분석은 그 자체가 ‘목적’이 아니라 ‘방법’이다
2 데이터를 활용한 문제해결 3단계
01 문제가 생기면 어떻게 해결할까
02 1단계-문제정의: 우선 문제를 짚고 넘어가자
03 2단계-원인 분석: 논리적 사고를 통해 원인을 찾자
04 3단계-해결방안: 문제를 해결하기 위한 데이터를 찾자
정리하기

 

5장 데이터를 올바로 활용할 수 있어요
1 우리는 왜 데이터 활용에 실패하는가
01 데이터에서 무엇을 얻을 수 있는지에 대한 고민이 필요하다
02 해결하고자 하는 문제가 불분명하다
03 문제정의, 원인분석, 해결방안의 논리흐름이 부족하다
2 목적과 데이터가 일치하는가
정리하기

중략

 

20장 데이터 활용 역량, 조금만 노력하면 쑥쑥 자라요
1 데이터 활용 역량이 중요한 이유
01 이 시대에 필요한 역량
2 개인에게 필요한 4가지 데이터 활용 역량과 현업 꿀팁
01 개인에게 필요한 데이터 활용 역량을 키워요(feat. 현업 꿀팁)
02 문제정의 능력
03 데이터 수집 역량
04 데이터 분석 역량
05 결론 도출 및 추진력
정리하기

에필로그
찾아보기

 

 

< 내용 출처 : 교보문고 >