본 도서는 빅데이터, R, Python, 인공지능 등 모호했던 개념들을 명확하게 이해하고, 단기간에 데이터 사이언스 전체 프로세스를 파악하여 실무에 즉시 적용 가능한 데이터 분석 기법들을 알아본다. 또한 데이터 분석에 필요한 통계 지식을 어려운 통계 기호를 전혀 사용하지 않고, 사례를 통해 통계적 시각을 확보할 수 있다. 이 책을 통해 실무자들은 현실의 의사결정 과정에 데이터 분서 스킬을 적용함으로써 기업의 급속 성장을 꾀할 것이다.
이 책의 주요 주제는 다음과 같다.
■데이터 사이언스의 정의와 필수 역량
■데이터 분석 목적에 맞는 데이터 수집 방법 및 가공 방법
■방대한 데이터를 한눈에 알아볼 수 있는 데이터 시각화 방법
■데이터 분석에 필요한 통계 이해를 위해 복잡하고 어려운 통계 기호를 전혀 사용하지 않고 세상을 통계로 이해하는 시각 확보
■데이터 분석 사례를 통해 배우는 실무 즉시 적용 가능한 데이터 분석 스킬 소개
■스스로 데이터를 공부하는 인공지능(AI) 학습 시스템인 머신러닝과 딥러닝의 이해
■데이터 사이언스 입문자를 위한 다양한 데이터 분석 도구 추천
모든 것이 데이터로 이루어진 시대, 쉽고 실용적인 데이터 사이언스 입문서로 데이터 분석에 뛰어들어라
개념 확립부터 구체적 적용 방법까지 배우는 데이터 분석, 풍부한 국내외 사례와 함께 제시하는 통계 활용법
정보의 시대를 거쳐 빅데이터 시대로 넘어오면서 수많은 정보와 데이터가 생성되었고, 사회 여러 분야에서 데이터가 폭넓게 활용되고 있다. 기존의 무의미하게 보였던 데이터들이 현재는 미래 비즈니스의 성패를 가르는 중요한 자원이 되었다. 이에 많은 기업들은 비즈니스 혁신에 유의미한 통찰을 얻기 위해 다양한 빅데이터 분석 플랫폼을 개발하여 고객의 니즈를 정밀하게 파악하고 있다.
그러나 데이터 분석이 가져다 주는 이점들만 인지하고 있을 뿐, 활용하는 방법을 모른다면 무한한 가능성의 데이터는 그저 무용지물이다.
그렇다면 데이터 분석, 어떻게 기본기를 다져야 할까?
이 책은 데이터 분석 역량을 갖추는 것을 돕기 위해서 ‘데이터 사이언스 프로세스’라는 프레임워크를 기반으로 설계했으며, 듣기만해도 어려운 데이터 분석 이론들을 일반인들도 쉽게 이해할 수 있도록 다채로운 사례와 함께 설명하고 있다. 나아가 깊이 있는 데이터 분석에 필요한 통계 지식은 전문 용어나 수식으로 설명해주는 대신, 유용한 사례와 함께 각 검증 방법을 설명하여 실생활에서 통계에 대한 아이디어를 얻을 수 있다.
더불어, 저자 김진, 최정아는 10년이상 경력의 Education/마케팅전문가로 현장에서 얻은 경험을 바탕으로 현직 실무자로서 알려줄 수 있는 즉시 적용 가능한 분석 방법을 제시한다. 데이터 분석 역량을 높여줄 『데이터 사이언스 입문』 도서를 통해 여러분이 담당하고 있는 실무 영역에서의 유의미한 인사이트를 얻길 바란다.
[책속으로 이어서]
“데이터 사이언스 분야에 입문할 때 R과 Python 중 어느 것을 배울지 많이 고민될 것이다. 간단한 기준으로 접근하자. 내가 원하는 분석 모델을 만들어 낼 기술적인 자신감이 있고 다양한 분야에서 자유롭게 활용하고 싶다 면, 개발 언어에 가까운 Python이 적합할 수 있다. 그러나, 개발자가 될 생각은 없고 조사 및 실험 결과, 사회의 다양한 데이터를 탐색해 패턴을 찾아 내며 결과를 시각화하는 것이 중요한 연구 및 비즈니스 목적이 강하다면 R 로 입문할 것을 추천한다.”
-p218, 『대표적인 데이터 분석 도구』 중에서