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• 코딩을 할 줄 몰라도 10일이면 데이터 분석이 가능하다! 우리는 모든 것이 데이터로 저장되고 분석되는 데이터의 홍수 시대에 살고 있다. 데이터가 삶의 거의 모든 순간을 지배하고 있다고 해도 과언이 아니다. 그만큼 데이터를 다루고 활용할 줄 아는 능력, 즉 데이터 분석 능력이 중요한 때이다. 하지만 데이터 분석은 어려운 프로그래밍 언어를 할 줄 아는 전문가의 영역이라는 인식이 강해서 데이터 분석을 배울 엄두를 못 내는 사람이 대부분이다. 그렇지만 걱정할 필요가 없다. 코딩 한 줄 몰라도 데이터 분석을 할 수 있는 방법이 있다. 《10일 만에 완성하는 실전 데이터 분석》은 노코드 기반 데이터 분석 프로그램인 오렌지3를 활용하여 누구나 쉽고 재밌게 데이터 분석을 배울 수 있도록 하였다. 이 책은 데이터가 무엇인지부터 실전에 바로 적용할 수 있는 데이터 분석의 다양한 영역을 ‘스토리텔링 - 이론&설명 - 실습 과제 - 활용 Tip’ 순으로 체계적으로 정리하고 있다. 또한, 현업에서 데이터 전문가로 활약하고 있는 저자의 노하우가 곳곳에 적용되어 있다. 데이터 분석에 대한 쉽고 재미있는 입문서가 필요하거나, 실전에서 바로 써먹을 수 있는 활용 Tip이 궁금하다면 이 책은 현명한 선택이 되어줄 것이다.
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• 일프로의 필수 조건은 데이터를 읽어내는 능력이다! ‘데이터 분석을 배워보고 싶은데 코딩부터 배워야 할까?’ ‘데이터를 시각화해서 컨설팅에 활용하고 싶은데 쉬운 방법이 없을까?’ ‘고객 데이터를 분석해서 프로모션 기획을 하고 싶은데 어떻게 해야 할까?’ 비즈니스를 하는 사람이라면 누구나 한 번쯤은 이런 생각을 해봤을 것이다. 데이터에서 의미를 찾아내고 문제를 해결하는 ‘데이터 분석’이 모든 비즈니스에서 필수 과목이 되었기 때문이다. 다만, 데이터 분석은 어려운 수식을 사용하거나 복잡한 코딩을 할 줄 알아야 한다는 인식이 강해서 전문가들만이 할 수 있는 것으로 생각하는 사람이 많다. 그러나 이젠 그렇지 않다. 코딩을 할 줄 몰라도 어려운 수식을 사용하지 않고도 데이터에서 내가 원하는 답을 찾아내고 문제 해결을 할 수 있다. 이 책은 ‘오렌지3’라는 노코드 기반 분석 프로그램을 사용하여 드래그 앤 드롭만으로 원하는 결과를 만들어 내는 방법을 아주 쉽고 재미있게 배울 수 있다. 이 책에서는 데이터란 무엇인가에서부터 시작하여 기초적인 통계, AI의 원리와 머신러닝을 활용한 데이터 분석 등에 이르기까지 데이터 분석의 다양한 분야를 다루고 있어서 데이터 분석을 입문하는 사람에게 친절한 가이드북이 되어줄 것이다. 데이터 분석을 위한 가장 빠르고 쉬운 입문서! 이 책의 특징은 데이터 분석의 기초부터 실전에서 활용할 수 있는 분석 방법까지를 10일이라는 짧은 시간 안에 익힐 수 있도록 구성하였다는 것이다. 도입부에 해당하는 DAY1에서 DAY3는 데이터와 노코드 분석 도구를 이해하는 내용을 담고 있고, DAY4와 DAY5는 본격적인 데이터 분석에 앞서 기초적인 통계와 관련된 내용과 실습을 다루고 있다. DAY6와 DAY7에서는 AI의 원리와 머신러닝을 활용한 데이터 분석에 대해 설명하고, DAY8과 DAY9에서는 텍스트 및 이미지 데이터 분석에 대해 배운다. 마지막으로 DAY10에서는 데이터 마스터가 되기 위한 필수 역량에 대해 이야기한다. 이처럼 하루하루 단계를 밟아 따라가다 보면 10일 만에 데이터 분석에 대한 다양한 내용을 익힐 수 있다. 또 다른 특징으로는 각 챕터에 스토리텔링을 적용하여 데이터 분석이 직장이나 일상생활에서 얼마만큼 필요하고 어떻게 도움이 되는지 쉽게 이해할 수 있도록 하고 있다. 이 책의 저자는 현재 직장에서 데이터 분석 전문가로서 다양한 업무를 수행하면서 동시에 대학에서는 AI 기술과 컴퓨팅적 사고 등에 관한 내용으로 학생들을 가르치고 있다. 그 덕분에 이 책에는 데이터 분석에 관한 이론은 물론 실전에 바로 적용할 수 있는 다양한 Tip들이 실려 있다. 어렵게만 느껴지던 데이터 분석이라는 분야를 최대한 쉽고 재미있게 배울 수 있게 하기 위한 저자의 노력을 이 책 곳곳에서 찾아볼 수 있을 것이다. 데이터 분석이라는 새로운 도구를 내 것으로 만들어 강한 경쟁력을 갖추고 싶다면 망설이지 말고 이 책을 읽기 바란다. 가장 빠르고 쉬운 방법을 알려줄 것이다. ★★★이 책이 꼭 필요한 사람★★★ ◎ 경쟁력 강화를 위해 데이터 분석에 입문하는 취업 준비생 또는 사회 초년생 ◎ 데이터 분석을 배우고 싶지만, 통계나 프로그래밍 언어가 어려워서 막막한 직장인 ◎ 진입장벽이 낮은 데이터 분석 도구를 찾는 비즈니스 전문가 또는 공공기관 종사자
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• 일프로 시리즈에 붙여 프롤로그 : 새로운 인사이트를 발견하는 데이터 분석 DAY 1 데이터의 중요성과 빅데이터 시대 01 데이터란 무엇인가 02 빅데이터가 만들어 내는 새로운 기회 03 빅데이터 시대를 위한 준비 DAY 2 데이터 분석의 보고, 오픈 데이터 01 오픈 데이터의 개념 02 오픈 데이터의 사회적 가치 03 다양한 공공 데이터 사이트 DAY 3 노코드 기반 도구와 오렌지3 01 시간과 비용을 절감하는 노코드 기반 도구 02 여러 가지 노코드 기반 도구 03 확장성과 커스터마이징 가능성을 갖춘 오렌지3 DAY 4 데이터 분석의 핵심 지표, 대푯값 01 데이터 분석의 근간을 이루는 대푯값 02 데이터 분석을 방해하는 이상치 03 실습 ① with 오렌지3 대푯값 확인과 인사이트 도출 DAY 5 데이터의 가치를 극대화하는 데이터 시각화 01 데이터 시각화의 역할과 중요성 02 다양한 데이터 시각화 기법 03 실습 ② with 오렌지3 데이터 시각화 DAY 6 마법 같은 예측력의 머신러닝 01 머신러닝의 개념 02 머신러닝과 데이터 분석 03 실습 ③ with 오렌지3 머신러닝 기법의 이해 DAY 7 모델의 비밀을 풀어주는 설명 가능한 AI 01 설명 가능한 AI의 개념과 필요성 02 머신러닝 모델...의 해석 방법 03 실습 ④ with 오렌지3 머신러닝 모델 해석 DAY 8 숨은 정보를 찾아내는 텍스트 분석 01 텍스트 데이터의 중요성 02 텍스트 전처리 03 실습 ⑤ with 오렌지3 텍스트 분석 DAY 9 컴퓨터 비전 분야의 핵심 기술, 이미지 분석 01 이미지 데이터의 특성 02 이미지 데이터 전처리 03 실습 ⑥ with 오렌지3 이미지 분류 모델링 DAY 10 데이터 마스터가 되기 위한 필수 역량 01 실질적 가치 창출의 첫걸음, 데이터 수집 02 인사이트를 발굴하는 핵심 단계, 데이터 정제 03 데이터 마스터의 필수 능력, 협업
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• 데이터는 어려운 개념이 아니다. 전문가만 데이터를 생산하고 다룰 수 있는 것이 아니라 누구나 데이터를 생산하고 다룰 수 있다. 예를 들어, 포스트잇에 쓰는 짧은 메모, SNS에 쓴 댓글, 웨어러블을 통해 측정하는 심박수 등을 통해 사람들은 일상생활에서 끊임없이 데이터를 생산하고 있다. 수집과 저장, 분석 기술의 발전으로 인해 우리 시대의 데이터는 과거 어느 때보다 더 중요한 가치를 지닌다._26쪽 빅데이터 시대에는 데이터 보안, 데이터 품질, 인적 자원 및 기술 역량, 데이터 주도적 사고와 준비 등의 도전에 대응하는 것이 중요하다. 일상생활에서 개인정보보호에 신경을 쓰고, 데이터의 신뢰성을 고려하여 활용해야 하며, 필요한 인적 자원과 기술 역량을 갖추는 데 노력해야 한다. 그리고 데이터를 통한 사고와 준비를 통해 경쟁력을 갖출 수 있다._36쪽 오렌지3는 사용자들이 드래그 앤드 드롭 방식으로 다양한 데이터 전처리, 시각화, 분석, 모델링 기능을 선택하여 워크플로우를 구성할 수 있도록 한다. 사용자들은 각각의 기능을 포함하는 위젯들을 조합하여 데이터의 흐름과 처리 과정을 시각적으로 설계할 수 있으며, 이를 통해 데이터 분석 작업의 이해도와 효율성을 높일 수 있다._80쪽 머신러닝은 교육, 에너지 관리, 소셜 미디어 분석, 환경 모니터링 등 다양한 분야에 적용되어 혁신과 발전을 이끌고 있다. 머신러닝은 데이터의 양과 질이 중요하며, 데이터를 수집하고 전처리하는 단계가 핵심적인 역할을 한다. 또한, 알고리즘의 선택과 모델의 설계도 성능에 영향을 미치기 때문에 적용하는 분야와 문제에 맞는 최적의 머신러닝 접근 방식을 선택하는 것이 중요하다. 머신러닝의 지속적인 발전과 적용은 다양한 산업과 사회의 혁신과 발전을 이끌어낼 것으로 기대된다._150쪽 설명 가능한 AI의 도전 과제 중 하나는 설명 가능성과 모델 성능 간의 균형을 맞추는 것이다. 일부 설명 가능한 AI 기법들은 설명 가능성을 강조하여 모델의 성능을 희생시키는 경우가 있다. 이러한 균형을 맞추기 위해서는 더 효과적인 설명 기법과 모델의 복잡성을 적절하게 조절하는 방법을 개발해야 한다. 다음으로 딥러닝과 같이 복잡한 모델들은 많은 수의 가중치와 계산 과정을 포함하고 있어서 설명하기 어렵다. 설명 가능한 AI에서는 이러한 복잡한 모델들의 설명과 해석 방법을 연구하는 것이 도전적인 과제다._196쪽 데이터 마스터는 데이터를 다루는 과정을 잘 이해하고 숙달한 전문가이지만, 각 분야의 도메인 지식을 이해하는 것이 데이터 분석과 의사결정에 있어서 굉장히 중요하다. 도메인 이해를 갖춘 데이터 마스터는 정확하고 의미 있는 데이터 분석을 수행하며, 비즈니스에 가치 있는 인사이트를 제공하여 조직의 성공에 크게 기여할 수 있다. 따라서 데이터 마스터가 도메인 지식을 습득하고 해당 분야의 전문가들과 협업하는 것은 데이터 분석의 효과를 극대화하는 데 매우 중요한 요소다._294쪽

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