데이터 과학자가 ‘직접’ 말하는 데이터 과학자
이제는 모든 분야에서 빅데이터를 활용할 정도로 빅데이터의 중요성이 높아졌다. 그만큼 데이터 분석 업계에 대한 관심도 많아지고 데이터 과학자가 되기 위해 준비하는 사람도 늘어났다. 데이터를 전문적으로 매일 다루는 데이터 과학자는 정확하게 무슨 일을 하는 사람일까? 수년간 데이터 분석 업계에 종사하며 겪은 저자의 경험과 생각을 이 책에 담았다. 마치 대화하듯 전해주는 저자의 이야기를 통해 데이터 과학자에 대해 이해해 보자.
“어려운 순간도 많지만, 데이터 분석이 주는 어떤 매력이 있습니다.”
21세기 가장 섹시한 직업으로 뽑힌 데이터 과학자. 매일 방대한 양으로 늘어나는 데이터를 다루며 기업의 성공과 발전에 큰 기여를 하는 직업입니다. 저자는 이 책에 데이터 과학자라는 직업의 매력뿐만 아니라 직접 일하며 겪었던 혼란의 시간도 솔직하게 담았습니다. 그래서 데이터 과학자의 길을 가려는 사람에게는 간접 경험을, 데이터 과학자로 일하고 있는 사람에게는 공감과 위로를 전해줍니다. 이 책이 데이터 과학자를 보다 정확하게 이해할 수 있는 계기가 되길 바랍니다.
이 책을 추천합니다.
- 데이터 과학자에 관심 있는 독자
- 데이터 분석 분야로 진로를 고민하고 있는 독자
- 함께 일하는 데이터 과학자를 이해하고 싶은 독자
- 같은 직업의 데이터 과학자의 이야기가 궁금한 독자
저자 소개
베타 리더 리뷰
프롤로그
1부 데이터 과학자의 일하는 마음
1-1 빅데이터가 없을 때도 데이터 과학자가 있었나요
1-2 좋은 데이터 과학자에게 필요한 능력
1-3 데이터 기반 의사 결정이라는 성배
1-4 통계학자, 머신러닝 연구자 그리고 데이터 과학자
1-5 데이터 과학자의 빛과 소금, 데이터 엔지니어
1-6 가깝고도 먼 우리 사이, 데이터 과학자와 개발자
1-7 데이터 과학자로서 일하는 마음
2부 데이터 과학자가 일하는 법
2-1 데이터가 흐르는 회사
2-2 데이터 분석의 8할은 데이터 전처리
2-3 데이터 과학자의 일은 어디까지일까
2-4 데이터 라벨의 힘
2-5 충분히 잘 만들어 사용하는 지표는 마법의 숫자와 구분할 수 없다
2-6 비즈니스에서의 데이터 활용법
2-7 SQL 오멜라스를 떠나는 데이터 분석가들
2-8 추천이란 무엇인가
2-9 A/B 테스트에 대해 아무도 말해주지 않는 것
2-10 데이터 과학자의 직업 윤리
3부 데이터 과학자가 생각하는 세상
3-1 인공지능 시대에 통계가 왜 필요할까요
3-2 머신러닝의 밝은 미래를 말할 때 내가 하고 싶은 이야기
3-3 데이터 분석의 가시 박힌 꽃, 예측 분석
3-4 아무 말 대잔치 빅데이터 인공지능 기사 거르기
3-5 좀비... 통계 서바이벌 가이드
에필로그
글을 마치며
찾아보기
권정민 [저]
세상은 데이터로 이루어져 있다고 생각하며, 이를 잘 활용하기 위해 다양한 산업군에서 데이터 분석 및 활용 방안을 연구한다. 카이스트 및 포항공과대학교에서 산업공학과 전산학을 전공했으며, ML GDE(Machine Learning Google Developer Experts)로도 활동한다. 현) 데이터 과학자, ML GDE, 전) ODK Media 데이터 분석가, 전) 우아한형제들 데이터 분석가, 전) SK플래닛 데이터 분석가 이다. 저역서로는 《데이터 분석가의 숫자유감》, 《데이터를 엮는 사람들 데이터 과학자》 저, 《빅데이터 분석 도구 R 프로그래밍》, 《The R Book(Second Edition) 한국어판》, 《딥러닝과 바둑》 역, 《딥러닝 레볼루션》, 《인터넷, 알고는 사용하니?》 감수 등이 있다.
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