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대격변 AI 시대, 데이터로 사고하고 데이터로 리드하라 : 한 권으로 간추린 확률, 통계, 데이터과학, 머신러닝, AI 특강
조던 골드마이어, 장진욱 ㅣ 책만
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  • 발행일
2024년 05월 03일
  • 페이지수/크기
368page/152*224*18
  • ISBN
9791189909628/1189909626
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  • 상세정보
  • 먼지 쌓인 데이터, 여러분의 조직은 잘 활용하고 있습니까? 데이터와 통계를 모르고, AI 시대의 기술과 비즈니스를 논할 수 없다! 변동성으로 가득한 세상, 그 이면의 패턴을 찾아내자! 데이터 과학 뒤에 감춰진 장막을 걷어내고 “데이터에 대해 비판적으로 사고하고 말하고 이해하고 행동하기 위한 지식과 노하우”를 알려준다. 조직 구성원의 성향을 파악하는 일부터 알고리즘 이면의 수학 원리에 이르기까지, 실무에서 활용되는 데이터와 통계에 관한 모든 것을 한 권에 간추렸다. 이 책에서는 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.
  • | 이 책에서 다루는 내용 | - 통계적 사고를 위해 데이터를 대하는 태도와 소양 - 일상 생활과 의사결정 과정에서 영향을 미치는 변동성 - 현업에서 통계와 분석 결과에 대해 적절한 의견을 제시할 수 있는 데이터 리터러시 역량 - 머신러닝, 텍스트 분석, 딥러닝, AI의 이면에 숨은 기본 원리와 지식 - 데이터를 분석하고 해석할 때 빠지기 쉬운 함정 - 프로젝트와 조직의 성공을 위해 데이터 리드가 해야 할 일 | 이 책의 대상 독자 | 초보 데이터 과학자, 데이터 분석가, 비즈니스 전문가, AI/머신러닝 엔지니어, 기업 경영진 등 누구나 재미있게 읽고 지식을 쌓을 수 있는 책이다. 특히, 데이터 분석가와 함께 일해야 하는 마케팅 전문가, 아직 데이터에 대해 잘 모르는 개발자, 직장인이나 연구자, AI 기술을 새로운 도입과 의사결정을 위해 데이터에 관해 좀 더 깊이 있는 지식이 필요한 C레벨 임원, 데이터 팀이나 조직을 이끌어야 하는 관리자라면 더욱 필요할 것이다. 데이터 분야에서 종사하고 싶거나 데이터 리드로 성장하고 싶은 모두가 읽어야 하는 책이다. | 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, AI 지식 데이터 리드는 통계적 모델과 머신러닝 모델이 작동하는 기본 원리를 이해해야 한다. 비지도학습, 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. | 추천사 이어서| 저자들은 불필요한 내용을 걷어 내고 복잡한 데이터와 통계 개념을 쉬운 예제와 적절한 비유로 풀어 설명한다. 이 책 덕분에 나는 팀에 필요한 데이터와 정보를 조직에 적합한 실질적인 비즈니스 요구사항으로 전환할 수 있었다. 비즈니스 기회를 얻고 데이터 팀을 성장시키고 싶다면 꼭 읽어보길 추천한다. - 저스틴 모러(Justin Maurer) / 구글의 데이터 과학 및 엔지니어링 팀 관리자 15년 경력의 항공우주 엔지니어인 나는 이 책을 읽고 난 후 데이터 과학에 대한 기초 지식은 물론이고 데이터 기반 업무 환경을 조성하기 위한 전문지식도 알게 됐다. 이 책에서는 AI 등 자주 남용되는 용어를 적절히 걸러서 받아들이는 방법도 알려준다. 데이터 과학이라는 피할 수 없는 미래를 탐색해 보려는 중간 관리자가 있다면 반드시 읽어야 할 책이다. - 조시 키너(Josh Keener) / 항공우주 엔지니어, 프로그램 매니저 데이터 과학을 잘 이해하고 싶은 고위 경영진에게 딱 들어맞는 필독서다. - 케이드 사이에(Cade Saie) 박사 / 최고 데이터 ...
  • [1부] 데이터로 사고하고 리드하기 위한 첫 여정 1장 무엇이 문제일까 _데이터 리드라면 반드시 물어야 할 질문들 ___이 문제는 왜 중요한가 ___이 문제는 누구에게 영향을 미치는가 ___적절한 데이터가 없을 경우 어떻게 해야 할까 ___프로젝트는 언제 종료되는가 ___결과가 만족스럽지 못할 경우 어떻게 해야 할까 _데이터 프로젝트는 왜 실패했을까 ___고객 인식도 ___생각해 볼 사항 _중요한 문제에 집중하자 _정리 2장 데이터란 무엇인가 _데이터 vs 정보 ___데이터셋 예시 _데이터 유형 _데이터는 어떻게 수집되고 정형화되는가 ___관측 데이터 vs 실험 데이터 ___정형 데이터 vs 비정형 데이터 _기본적인 요약 통계량 _정리 3장 통계적 사고를 위한 준비를 갖추자 _질문을 하자 _모든 것에는 변동성이 있다 ___고객 인식도 시나리오(후속편) ___사례 연구: 신장암 발병률 _확률과 통계 ___확률 vs 직관 ___통계학을 활용한 발견 _정리 [2부] 데이터를 대하는 태도, 확률과 통계 지식 4장 데이터와 논쟁하자 _여러분이라면 어떻게 했을까 ___누락된 데이터가 초래한 재앙 _데이터의 근원을 확인하자 ___누가 데이터를 수집했는가 ___데이터는 어떤 방식으로 수집됐...
  • 바로, 불확실한 세상에서 확실성을 약속하고 기회를 놓칠지 모른다는 기업의 두려움을 이용하는 산업이다. 우리는 이를 ‘데이터 과학 비즈니스’라고 부른다. __p38 날마다 주식 시장은 출렁이고, 정치 여론조사 결과 또한 매주 바뀌며(조사기관에 따라 바뀌기도 한다), 휘발유 가격은 요동치고, 혈압을 의사 앞에서 측정하면 치솟아도 간호사 앞에서 재면 정상이다. 여러분의 출근길 또한 초 단위로 나눠 측정한다면 교통상황, 날씨, 자녀 등교, 모닝커피 테이크아웃 등 여러 상황에 따라 날마다 조금씩 다를 것이다. 세상 모든 것에는 변동성이 있다. 이런 현상을 여러분은 얼마만큼 편안하게 받아들일까? __p91 카지노에서는 구슬이 담긴 가방이 세심하게 설계되며 지속적으로 표본을 추출할 수 있다. 그러나 정치인들은 선거 당일 모든 구슬(즉 투표 결과)이 드러나기 전까지는 가방 안에 무엇이 들어 있는지 절대로 알 수 없다. __p99 어떤 정치인의 지지율을 확인할 때 특정 정당 지지자 대상으로만 설문조사를 한다면 그렇게 수집한 데이터에는 표집 편향이 발생한다. 잘 설계된 실험이어야만 잠재적인 표집 편향의 위험을 낮출 수 있다. __p121 어린아이도 동전 던지기 확률이 50 대 50인 것을 알고 있지만 2016년 대선은 여론조사 업계 전체가 테라바이트급 대규모 데이터를 분석했음에도 결과를 예측하기가 어려웠다. __p149 어떤 채무자가 빚을 갚지 못할 사건은 그들의 이웃이 빚을 갚지 못할 사건과 서로 독립이지 않지만 오랫동안 월스트리트 금융가는 이런 사실을 간과했다. 두 사건 모두 본질적으로 전 세계의 경제 상황과 얽혀 있다. __p158 잘못된 독립성 가정으로 인해 다음 해 프로젝트가 모두 실패할 가능성은 과소평가되고 결과적으로 적어도 하나의 프로젝트가 성공할 가능성은 과대평가됐다. 2008년 금융 위기와 연이은 경기 침체에서 보듯 독립성 가정의 중요성을 잊어서는 안 된다. __p159 컴퓨터는 사람처럼 언어를 이해할 수 없으며 컴퓨터에게 언어는 그저 숫자일 뿐이라는 사실을 확실히 이해했기를 바란다. 이 사실을 아는 것만으로도 엄청난 가치가 있다고 생각한다. 텍스트가 숫자로 변환되는 과정에서 인간이 단어와 문장에 부여한 의미가 일부 제거된다는 사실만 잘 파악해도, 텍스트와 관련된 모든 비즈니스 문제를 AI가 전부 해결할 수 있다는 마케팅 문구에는 결코 속지 않게 될 것이다. __p284 알고리즘 편향은 아무리 선의를 지니더라도(혹은 중립적이라도) 어디서나 발생할 수 있음은 물론, 이미 발생하고 있음에 유의하라. 어떤 모델의 예측도 최종적인 진실을 알려주지는 못한다. 모델을 이용한 모든 결과는 가정의 산물이기 때문이다. __p321 데이터 비관론자에게는 자신의 사적인 경험이 데이터 과학이나 통계학, 머신러닝보다도 더 중요하다. 따라서 그들은 데이터 작업자들의 역할에 냉소를 보낸다. 이들은 데이터를 성가시지만 불가피한 요소쯤으로 여기며 직관을 선호한다. 결과가 마음에 안 들면 건설적 비판보다는 세부사항을 과도하게 강조하면서 허점을 찾아내기에 급급해한다. 그들은 왜 이렇게 냉소적인지 한번 생각해 보자. __p338
  • 조던 골드마이어 [저]
  • 국제 공인 데이터 분석 전문가이자 데이터 시각화 전문가, 작가, 강사로 활동 중이다. 전 엑셀TV(Excel.TV)의 최고 운영 책임자였고 수년간 데이터 교육 분야에서 일해왔다. 『고급 엑셀 기능(Advanced Excel Essentials)』과 『엑셀을 이용한 대시보드(Dashboards for Excel)』를 저술했다. 그의 저작물은 〈AP통신〉, 〈블룸버그 비즈니스위크〉, 아메리칸 익스프레스 오픈 포럼에 인용됐다. 현재 6년 넘게 마이크로소프트 엑셀 MVP로 활약하면서 마이크로소프트 제품 팀에 피드백을 제공한다. 엑셀을 이용해 6천만 달러에 달하는 미공군 예산을 절감한 적도 있으며, 자원봉사로 응급구조대원 일도 한다.
  • 장진욱 [저]
  • 서울대학교 대학원에서 재료공학을 전공했으며, 미국의 모토롤라/프리스케일 반도체에서 반도체 패키징 엔지니어로서 커리어를 시작했다. 귀국 후 삼성전자 및 SK하이닉스에서 반도체 패키징 생산 및 개발에 참여했다. 이후 코리아인스트루먼트 연구소에서 반도체 프로브 카드 개발을 맡았으며 현재는 하나마이크론의 연구소장으로서 첨단 패키징 개발을 이끌고 있다. 재료공학 전반 및 반도체 패키징 분야에서 50여 편의 국제 학술 논문을 저술했으며, 20건 이상의 학회 발표를 수행했다. 데이터의 본질과 분석에 관심이 많으며, 현재 담당하고 있는 기술 업무인 반도체 패키징의 생산 및 개발 분야에 어떻게 하면 더 큰 도움이 될까를 항상 고민하고 있다.
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