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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.

[주요 내용] 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 [추천사 이어서] 챗GPT와 함께 우리 앞으로 성큼 다가와버린 인공 일반 지능(AGI) 시대에 데이터에 대한 인사이트를 길러 주고 활용할 수 있게 해주는 필수 서적이다. 데이터를 무기로 커리어를 만들어낸 역자의 경험을 녹여낸 책으로 쉬운 예시와 그림을 따라가다 보면 데이터에 대한 인사이트와 활용법을 얻을 수 있는 데이터 분석 입문서이다. _김석중((주)브이터치 창업자, 공동대표, 2021 특허청 선정 올해의 발명왕) 이 책은 막연한 개념서와는 다르고, 또한 난해한 전문서와도 다르다. 그런데 흥미롭게도 이 모두의 장점을 가지고 있다. 데이터 분석 입문자가 기대하는 정확한 이해 선상에서, 읽기 편하면서도 구체적인 방법론까지 쉽게 담아내고 있다. 관련 전공의 신입생 또는 비전공자에게 적합한 책으로 꼭 읽어볼 가치가 있는 책이다. 김관호(인천대학교 산업경영공학과 교수) 최근 마이크로소프트와 OpenAI가 열어젖힌 ChatGPT로 AI 시대가 성큼 우리 생활 속으로 파고 들고 있다. 하지만 여전히 수많은 중요한 결정들이 데이터에 기반한 과학적 근거가 아니라 그때그때 시류에 편승되어 주먹구구식으로 진행된다. 데이터 리터러시가 없는 상태에서 아무리 멋진 AI 기술이 펼쳐진들 돼지 목의 진주 목걸이밖에 되지 못한다. 이에 실제 기업에서 근무하며 데이터 분석을 탐구하고, 또 그 내용을 커뮤니티 리더십으로 이렇게 멋지게 책으로 공유해 준 작가는 현재를 살아내는 가장 현명한 성장 방식의 예라고 하겠다. _이소영(마이크로소프트 글로벌인플루언서팀 아시아 리전 메니저) 데이터 분석가 커리어를 시작하는 사람들을 위한 책. 현업 전문가부터 데이터 분석가, 인공지능 전문가까지 커리어 확장을 직접 만들어 온 작가의 데이터 분석과 활용노하우와 이론을 적절히, 쉽게 버무린 책이다. 데이터, 코딩, 통계, 인공지능에 대해 잘 몰라서 시작이 어려운 이들에게 충분히 해낼 수 있다는 용기...

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 얼...마나 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 6장 이야기를 잘 하는 사람이 데이터도 잘 써요 1 데이터로 말하는 게 불편한가요 01 데이터 활용에 필요한 4가지 역량 2 이야기를 사랑하는 데이터 01 뉴스의 흡입력 있는 말하기 비법은 ‘스토리텔링’ + ‘데이터’다 02 감흥 없는 데이터와 눈을 씻고 쳐다보는 데이터는 다르다 3 연구논문에서 데이터를 활용하는 방법 01 연구논문 역시 ‘스토리텔링’과 ‘데이터’의 결합체다 02 “내 심장(데이터)을 쏴라”의 핵심은 데이터다 03 데이터를 표로 넣을까, 그래프로 넣을까 정리하기 7장 데이터를 요약해서 말해요 1 분석 ‘결과’말고 ‘결론’을 말하라 01 결과는 데이터와 결론을 이어주는 징검다리 2 데이터 기반 주장과 사실의 차이 01 어떤 데이터를 보고 그렇게 말할 수 있나 정리하기 8장 건강한 데이터 말하기의 3요소 1 건강한 데이터 말하기를 위한 3요소 01 튼튼한 논리구조 만들기 02 건강한 데이터 기반 근거 챙기기 03 데이터의 적절한 흐름과 양 구성하기 04 데이터 말하기, 결국 무엇이 중요할까 정리하기 9장 데이터, 질문하며 들어요 1 데이터, 질문하며 듣기 01 데이터 듣기에서 중요한 4가지 질문 02 데이터: 데이터가 어떻게 만들어졌나 03 분석방법: 가로축과 세로축이 제대로 설정되었나 04 주장과 사실: 편견이 포함되어 있지 않은가 05 논리구조: 부분과 전체의 논리가 일치하는가 정리하기 10장 데이터 기반의 비판적 사고력을 키워요 1 데이터야, 팩트 체크를 부탁해 01 우리 삶에 깊숙이 들어온 가짜뉴스 02 데이터 기반의 비판적 사고는 오늘날의 생존능력이다 03 팩트 체크를 하는 도구는 바로 데이터다 04 비판적 사고를 위해 필요한 두 가지 눈 정리하기 11장 다른 데이터와 비교하며 들어요 1 데이터 비교 듣기능력평가 01 데이터 관점에서의 Half Full 또는 Half Empty 2 내 월급이 ‘와친남’보다 적은 이유 01 모두에게 평등한 기회를 주고 데이터를 뽑자 02 평균의 비밀 3 플립 데이터 01 데이터 뒤집기 02 전체와 맥락을 고려하여 데이터 듣기 03 전문용어 없이 데이터를 쉽게 설명할 수 있어야 한다 정리하기 12장 데이터에서 관계를 읽어요 1 개인과 사업의 운을 부르는 데이터 복리의 마법 01 복리의 마법으로 행운을 크게 할 수 있다면 02 〈오징어 게임〉의 다섯 번째 게임, 유리 징검다리를 건너라 03 통계가 거짓말이라고 2 삼각관계보다 상관관계, 인간관계보다 인과관계 01 정말 까마귀 때문에 배가 떨어진 걸까 02 상관관계란 무엇일까 03 상관관계와 인과관계를 구분하는 세 가지 방법 04 인류의 무기, 인과관계에 대한 판단 정리하기 13장 데이터 난독증에서 탈출해봐요 1 생존을 위한 데이터 분석 01 통계를 믿을 수 없다면 어떡하나 02 자로 길이를 재듯이, 동일한 기준으로 ‘지수’를 측정해야 한다 2 아들이 줄넘기 반 대표가 되지 못한 이유 01 하나의 값으로 나타내려는 본능: 평균 02 데이터가 흩어져 있는 정도: 산포도 03 데이터와 평균 간에 얼마나 차이가 있는지 확인: 편차 04 편차의 평균을 구할 수 없으면 제곱으로: 분산 05 제곱하니까 너무 커. 차이의 크기를 원래대로 돌려줘: 표준편차 06 빅데이터에서는 ‘빅’만 중요한 것이 아니다 정리하기 14장 가설을 검증하며 읽어요 1 데이터를 꿰뚫어 보는 4가지 기술 01 역대 최고 물가상승률 02 데이터를 읽어내는 4가지 기술 2 할인쿠폰과 적립쿠폰은 구매효과 차이가 있을까 01 할인쿠폰과 적립쿠폰 중 어느 것을 발행할까 02 더 많은 사람에게 실험을 해봐야 하지 않을까 03 만약, 실험 결과가 애매하다면 어쩌지 04 우연히 한쪽으로 쏠리는 경우는 없나요 05 지금까지 우리는 그 어렵다는 가설 검증을 한 것이다 06 데이터를 놓치면 실패 박물관으로 갈 수 있다 정리하기 15장 데이터를 자유자재로 다뤄요 1 데이터를 강력하게 만드는 방법 01 데이터 붙이기 1: 병합 02 데이터 붙이기 2: 잇기 03 데이터 짝짓기: 매핑 2 데이터를 사이언티스트처럼 데이터를 생각하자 01 기업규모가 커질수록 데이터를 효과적으로 다뤄야 한다 02 나누기: 분할 03 계산하기: 반영 04 다시 모으기: 결합 05 데이터 사이언티스트처럼 생각하자 정리하기 16장 데이터를 적절히 저장해요 1 데이터를 알면 화성에서도 살아 돌아올 수 있다 01 아날로그와 디지털로 구분되는 데이터 특징 02 컴퓨터는 데이터를 어떻게 인식하나 03 문자 데이터의 표현 04 아스키 코드 05 아이폰과 갤럭시의 카메라 화소 비교 06 실무에서 디지털 데이터가 중요한 이유 2 진달래와 철쭉을 구분하는 방법 01 진달래와 철쭉 구분하기 02 정형 데이터와 비정형 데이터의 차이 03 비정형 데이터의 중요성 04 기업 데이터의 선순환 구조 정리하기 17장 올바른 데이터 구조를 선택해요 1 데이터를 ‘구조’해 줘 01 기업 실무에서 데이터 쓰기의 중요성 02 가장 안쪽에 있는 물건이 필요한 날이 창고를 정리하는 날이다 03 지구의 종말이 올 때까지의 시간을 계산하자 04 줄을 잘 서야 한다고 들었습니다만 05 편의점에 음료수가 진열되는 방식 06 이름과 전화번호가 뜻하는 것 2 데이터 구조를 왜 알아야 하나 01 창고 정리가 필요한 이유 02 문제를 푸는 공간과 시간 정리하기 18장 조직의 데이터를 물 흐르듯이 잘 써요 1 데이터, 물 흐르듯이 01 물은 우리에게 어떻게 왔을까 02. 데이터, 물 쓰듯이 2 데이터 마트, 웨어하우스, 레이크 01 물은 마트에서, 데이터는 데이터 마트에서 02 창고는 정해진 형태에 맞게 물(데이터)을 저장하는 곳이다 03 내 데이터는 호수, 그대 노 저어 오오 04 데이터에 대한 이해로 부서 간의 장벽을 허물자 정리하기 19장 데이터 분석과 활용 실무를 세팅해요 1 데이터의 궁극적인 목적은 활용이다 01 데이터, 활용할 수 있는가 02 조직이 데이터를 잘 활용하기 위한 환경 조건 2 데이터 활용 실무 정보 01 데이터 활용을 위해 꼭 알아야 할 플랫폼 02 빅데이터 플랫폼의 활용 사례 정리하기 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

정경문 [저]

데이터 사이언티스트. "데이터는 모두에게 동등한 기회를 제공하는가?"에 대한 물음에 답하기 위해 데이터 리터러시의 대중화에 앞장서고 있다. IT 비전공자로 시작하여 쌓아올린 데이터 실무경험을 바탕으로 현재 포스코 그룹사 R&D센터에서 데이터 분석, 인공지능 개발, 품질기술 업무를 맡고 있다. 지능형(AI) 하자예방 기술 등 빅데이터, 인공지능에 대한 다양한 프로젝트를 통해 정부 포상과 특허를 받았다. 정보기술분야 국가직무능력표준 강사로서 대학생과 직장인 멘토링, 어린이 코딩교육 재능기부 봉사활동을 통해 사회적 책임을 다하고 있다.

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