데이터로 사고하고 데이터로 리드하라. _01

이 분야를 제대로 이해하려면 '데이터는 복잡하다' 는 근원적인 진실을 인정해야 한다는 의미다. 데이터를 분석한다는 것은 숫자와 미묘한 차이, 그리고 불확실성을 다루는 것이다. 데이터는 중요하지만, 그렇다고 결코 단순하지도 않다. 그럼에도 우리를 오해하게 만드는 산업이 생겨났다. 바로, 불확실한 세상에서 확실성을 약속하고 기회를 놓칠지 모른다는 기업의 두려움을 이용하는 산업이다. 우리는 이를 '데이터 과학 비즈니스' 라고 부른다. 

 

이 책을 읽으면 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. 

한마디로, 데이터 리드가 될 수 있다. 

 

 

※ 이 책에서 이야기할 내용

 이 책은 데이터 과학, 통계학, 머신러닝에 대한 멘탈 모델을 구축하는 데 도움이 될 것이다. 멘탈 모델이란 어떤 영역에서 문제 해결에 핵심적으로 중요한 부분을 단순화시켜 표현한 것이다. 두뇌에 정보를 저장하는 새로운 공간쯤으로 이해하면 좋다. 

 

※ 이 책을 읽고 나면 다음과 같은 능력을 갖출 수 있다. 

- 통계적으로 사고할 수 있으며, 여러분의 삶과 의사결정 과정에서 변동성이 어떤 역할을 하는지를 이해할 수 있다. 

- 직장에서 접하는 통계와 분석 결과를 놓고 지적으로 토론하며 적절한 질문을 제기할 수 있는 데이터 해석 능력을 갖출 수 있다. 

- 머신러닝, 텍스트 분석, 딥러닝, AI와 관련된 실제 동향을 파악할 수 있다. 

- 데이터를 분석하고 해석할 때 자칫 빠지기 쉬운 함정을 피해갈 수 있다. 

 

※ 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 AI지식 

- 데이터 리드는 통계적 모델과 머신러닝 모델이 작동하는 기본 원리를 이해해야 한다. 비지도 학습, 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.  

 

데이터를 더 깊이 있게 이해하려면 데이터에 섞인 잡음을 제거하고, 데이터 문제에 대해 비판적으로 사고하며, 데이터 작업자와 효율적으로 소통해야 한다. 이런 지식을 잘 갖춘다면 여러분은 반드시 더 좋은 결과를 얻을 것이다. 

 

시작할 준비가 됐는가? 이제 데이터 리드가 되기 위한 여정을 출발하자. 

 

2024.10.09 - [Books] - 데이터로 사고하고 데이터로 리드하라. _02 무엇이 문제일까

데이터로 사고하고 데이터로 리드하라. _02 무엇이 문제일까