대격변 AI 시대, 데이터로 사고하고 데이터로 리드하라

 

 

 

 

 

대격변 AI 시대, 데이터로 사고하고 데이터로 리드하라

: 한 권으로 간추린 확률, 통계, 데이터과학, 머신러닝, AI 특강

/ 알렉스 거트맨  /  006.312 G984bKㅊ  자연과학열람실(4층)

 

 

책 소개

 

먼지 쌓인 데이터, 여러분의 조직은 잘 활용하고 있습니까?
데이터와 통계를 모르고, AI 시대의 기술과 비즈니스를 논할 수 없다!
변동성으로 가득한 세상, 그 이면의 패턴을 찾아내자!

데이터 과학 뒤에 감춰진 장막을 걷어내고 “데이터에 대해 비판적으로 사고하고 말하고 이해하고 행동하기 위한 지식과 노하우”를 알려준다. 조직 구성원의 성향을 파악하는 일부터 알고리즘 이면의 수학 원리에 이르기까지, 실무에서 활용되는 데이터와 통계에 관한 모든 것을 한 권에 간추렸다. 이 책에서는 데이터 과학 비즈니스를 잘 헤쳐 나갈 수 있는 분석 도구, 용어, 사고방식을 습득하고 데이터에 관련된 어려운 문제를 조금 더 깊게 이해할 수 있다. 학습을 통해 데이터와 분석 결과에 대해 비판적으로 사고하고 데이터에 관한 모든 일에 대해 똑똑하게 자신의 의견을 말할 수 있게 될 것이다.

 

출판사 서평

 

| 이 책에서 다루는 내용 |
- 통계적 사고를 위해 데이터를 대하는 태도와 소양
- 일상 생활과 의사결정 과정에서 영향을 미치는 변동성
- 현업에서 통계와 분석 결과에 대해 적절한 의견을 제시할 수 있는 데이터 리터러시 역량
- 머신러닝, 텍스트 분석, 딥러닝, AI의 이면에 숨은 기본 원리와 지식
- 데이터를 분석하고 해석할 때 빠지기 쉬운 함정
- 프로젝트와 조직의 성공을 위해 데이터 리드가 해야 할 일

| 이 책의 대상 독자 |
초보 데이터 과학자, 데이터 분석가, 비즈니스 전문가, AI/머신러닝 엔지니어, 기업 경영진 등 누구나 재미있게 읽고 지식을 쌓을 수 있는 책이다. 특히, 데이터 분석가와 함께 일해야 하는 마케팅 전문가, 아직 데이터에 대해 잘 모르는 개발자, 직장인이나 연구자, AI 기술을 새로운 도입과 의사결정을 위해 데이터에 관해 좀 더 깊이 있는 지식이 필요한 C레벨 임원, 데이터 팀이나 조직을 이끌어야 하는 관리자라면 더욱 필요할 것이다. 데이터 분야에서 종사하고 싶거나 데이터 리드로 성장하고 싶은 모두가 읽어야 하는 책이다.

| 이 책의 구성 |
1부, 데이터로 사고하고 리드하기 위한 첫 여정
1부에서는 데이터 리드의 관점으로 생각하는 방법을 다룬다. 조직에서 수행하는 데이터 프로젝트를 비판적으로 검토하고 적절한 질문을 제기하는 방법을 배운다. 데이터의 정의, 올바른 용어 사용, 통계적 관점으로 세상을 바라보는 방법을 살펴볼 것이다.

2부, 데이터를 대하는 태도, 확률과 통계 지식
데이터 리드는 데이터에 관한 중요한 토론에 적극적으로 참여한다. 2부에서는 데이터와 논쟁하는 방법과 업무에서 접하는 통계적 개념을 이해하기 위해 필요한 질문이 무엇인지 살펴본다. 데이터 분석 결과를 이해하거나 문제를 제기하기 위해 필요한 기초적인 통계와 확률 개념을 배울 것이다.

3부, 다양한 사례로 다시 배우는 머신러닝, 딥러닝, AI 지식
데이터 리드는 통계적 모델과 머신러닝 모델이 작동하는 기본 원리를 이해해야 한다. 비지도학습, 회귀, 분류, 텍스트 분석, 딥러닝에 대해 직관적으로 이해할 수 있게 될 것이다.

 

4부, 프로젝트와 조직의 성공을 위해 데이터 리드가 할 일
데이터 리드는 데이터 관련 업무를 수행할 때 흔히 저지르는 실수나 빠지기 쉬운 함정이 무엇인지를 알고 있어야 한다. 조직과 프로젝트를 실패로 이끄는 기술적인 함정에 대해 살펴보고, 데이터 프로젝트에 참여하는 사람들과 그들의 성향을 알아본다. 마지막으로, 데이터 리드로 성공하기 위한 방향을 제시할 것이다.

| 추천사 이어서|
저자들은 불필요한 내용을 걷어 내고 복잡한 데이터와 통계 개념을 쉬운 예제와 적절한 비유로 풀어 설명한다. 이 책 덕분에 나는 팀에 필요한 데이터와 정보를 조직에 적합한 실질적인 비즈니스 요구사항으로 전환할 수 있었다. 비즈니스 기회를 얻고 데이터 팀을 성장시키고 싶다면 꼭 읽어보길 추천한다.
- 저스틴 모러(Justin Maurer) / 구글의 데이터 과학 및 엔지니어링 팀 관리자

15년 경력의 항공우주 엔지니어인 나는 이 책을 읽고 난 후 데이터 과학에 대한 기초 지식은 물론이고 데이터 기반 업무 환경을 조성하기 위한 전문지식도 알게 됐다. 이 책에서는 AI 등 자주 남용되는 용어를 적절히 걸러서 받아들이는 방법도 알려준다. 데이터 과학이라는 피할 수 없는 미래를 탐색해 보려는 중간 관리자가 있다면 반드시 읽어야 할 책이다.
- 조시 키너(Josh Keener) / 항공우주 엔지니어, 프로그램 매니저

데이터 과학을 잘 이해하고 싶은 고위 경영진에게 딱 들어맞는 필독서다.
- 케이드 사이에(Cade Saie) 박사 / 최고 데이터 책임자(CDO)

저자들은 독자들에게 올바른 질문을 제기하고 통계적 가설을 검토하며 실수를 피하는 방법에 관해 실용적인 조언을 건넨다. 데이터 과학에 대해 빠짐없이 설명하면서도 방대한 내용 속에서 길을 잃지 않도록 균형을 잘 잡아준다. 분석가, 데이터 과학자, 관리자, 경영진, 그리고 데이터 과학을 더 깊이 이해하려는 모든 사람에게 또 하나의 유용한 도구가 될 것이다.
- 제프 비알락(Jeff Bialac) / 크로거(Kroger)의 수석 공급망 분석가

저자들은 응용 통계학자와 데이터 과학자, 심지어 고위 경영진과 기술 전문가 모두에게 유용한 책을 내놓았다. 복잡한 통계 개념을 이해하기 쉽게 풀어 설명하며, 데이터 업무와 비즈니스 가치 사이에 오래된 간극을 이어주는 공통의 언어를 창조했다.
- 캐슬린 메일리(Kathleen Maley) / 데이터줌(datazuum)의 최고 분석 책임자

 

 

목차

 

[1부] 데이터로 사고하고 리드하기 위한 첫 여정

1장 무엇이 문제일까
_데이터 리드라면 반드시 물어야 할 질문들
___이 문제는 왜 중요한가
___이 문제는 누구에게 영향을 미치는가
___적절한 데이터가 없을 경우 어떻게 해야 할까
___프로젝트는 언제 종료되는가
___결과가 만족스럽지 못할 경우 어떻게 해야 할까
_데이터 프로젝트는 왜 실패했을까
___고객 인식도
___생각해 볼 사항
_중요한 문제에 집중하자
_정리

2장 데이터란 무엇인가
_데이터 vs 정보
___데이터셋 예시
_데이터 유형
_데이터는 어떻게 수집되고 정형화되는가
___관측 데이터 vs 실험 데이터
___정형 데이터 vs 비정형 데이터
_기본적인 요약 통계량
_정리

3장 통계적 사고를 위한 준비를 갖추자
_질문을 하자
_모든 것에는 변동성이 있다
___고객 인식도 시나리오(후속편)
___사례 연구: 신장암 발병률
_확률과 통계
___확률 vs 직관
___통계학을 활용한 발견

내용 중략

 

[4부] 프로젝트와 조직의 성공을 위해 데이터 리드가 할 일
13장 호시탐탐 곳곳에 도사린 실패와 함정
_데이터의 편향과 기묘한 현상
___생존 편향
___평균으로의 회귀
___심슨의 역설
___확증 편향
___매몰비용 오류
___알고리즘 편향
___그 밖의 편향
_데이터 프로젝트의 대표적인 함정
___통계와 머신러닝 함정
___프로젝트 함정
_정리

14장 조직 구성원의 다양한 성향을 파악하자
_의사소통이 중단되는 7가지 상황
___사후 약방문
___알맹이 없는 발표
___부정확한 정보의 확산
___수렁 속으로
___리얼리티 체크
___권력 장악
___허풍쟁이..
_데이터를 대하는 사람들의 3가지 태도
___데이터 맹신자
___데이터 비관론자
___데이터 리드
_정리

15장 더 높은 곳을 향해

 

 

< 내용 출처 : 교보문고 >