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책소개

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.

저자소개

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.

목차

[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 수집됐나

_데이터에 대표성이 있는가

___표본 추출에 편향이 있었는가

___이상값을 어떻게 처리했는가

_확인하지 않은 데이터는 무엇인가

___어떤 방법으로 결측값을 처리했는가

___측정하려는 개념을 측정할 수 있는 데이터인가

_크기를 막론하고 모든 데이터와 논쟁하자

_정리



5장 데이터를 탐색하자

_데이터 리드의 탐색적 데이터 분석

_탐색적 사고의 필요성

__어떤 질문을 해야 할까

___가상 시나리오

_데이터는 여러분의 질문에 답할 수 있는가

___기대치를 설정하고 상식적으로 생각하자

___직관적으로 이해할 수 있는 데이터 값인가

___이상값과 결측값을 잘 관리하라

_데이터에서 어떤 관계성이 보이는가

___상관관계를 이해하자

___상관관계를 오해하지 않도록 주의하자

___상관관계가 인과관계를 의미하지는 않는다

_데이터에서 새로운 탐색 기회를 찾았는가

_정리



6장 확률이란 무엇인가

_추측해 보자

_게임의 법칙

___수학적 표기

___조건부 확률과 독립 사건

___여러 사건의 발생 확률

___동시에 발생하는 두 사건

_확률에 대한 사고 실험

___확률에 대한 3가지 체크 포인트

_사건들이 서로 독립이라 가정할 때는 주의해야 한다

___도박꾼의 오류에 빠지지 말자

_모든 확률은 조건부 확률임을 인지하자

___의존 관계를 바꾸지 말자

___베이즈 정리

_의미가 있는 확률인지를 반드시 확인한다

___보정

___가능성이 희박해도 사건은 일어난다

_정리



7장 통계에 도전하자

_통계적 추론이란

___오차의 여지를 남기자

___데이터가 많아질수록 증거도 늘어난다

___현재 상황에 의문을 제기하자

___현 상황에 반하는 증거가 있는가

___판단 오류 균형 잡기

_통계적 추론 과정

_통계 분석 결과를 검증하기 위해 필요한 질문

___어떤 맥락에서 나온 통계 분석 결과인가

___표본의 크기는 얼마인가

___무엇을 검증하는가

___귀무가설은 무엇인가

___유의 수준은 얼마인가

___얼마나 많이 검증했는가

___신뢰 구간을 제시할 수 있는가

___실제적으로 의미 있는 결과인가

___인과 관계를 가정하고 있는가

_정리



[3부] 다양한 사례로 다시 배우는 머신러닝, 딥러닝, AI 지식

8장 데이터에 감춰진 패턴과 그룹을 찾는 머신러닝

_비지도학습이란

_차원 축소

___복합 변수 만들기

_주성분 분석

___운동 능력 데이터의 주성분

___주성분 분석 요약

___주의해야 할 함정

_군집분석

_k-평균 군집분석

___소매점 군집분석

___주의해야 할 함정

_정리



9장 미래를 예측하고 현상을 설명하는 회귀 모델

_지도학습

_선형 회귀는 무슨 일을 할까

___최소 제곱 회귀(단순히 이름만 기발한 것은 아니다)

_선형 회귀에서 알 수 있는 것

___더 많은 변수를 투입할 때

_선형 회귀가 야기하는 혼란

___누락된 변수들

___다중공선성

___데이터 누수

___외삽 오류

___대부분의 관계는 선형적이지 않다

___설명할 것인가, 예측할 것인가

___회귀 모델의 성능

_그 밖의 회귀 모델

_정리



10장 판단의 기준을 파악할 수 있는 분류 모델

_분류 문제란 무엇일까

___분류 모델의 3가지 방법

___분류 문제 설정

_로지스틱 회귀

___로지스틱 회귀의 장점

_의사결정나무

_앙상블 모델

___랜덤 포레스트

___그래디언트 부스트 트리

___앙상블 모델의 설명력

_흔히 빠지기 쉬운 함정에 주의하자

___데이터 유형에 맞지 않는 모델 적용

___데이터 누수

___모델 구축과 테스트를 위한 데이터셋 분할

___의사결정을 위한 적절한 임곗값 선택

_정확도에 대한 오해

___혼동 행렬

_정리



11장 글 속에 담긴 주제와 감성을 찾아내는 텍스트 분석

_텍스트 분석에 대한 기대

_텍스트를 숫자로 바꾸는 방법

___단어 가방

___N그램

___단어 임베딩

_토픽 모델링

_텍스트 분류

___나이브 베이즈

___감성 분석

_텍스트 분석에서 고려해야 할 실용적인 문제

___빅테크 기업의 기술적 우위

_정리



12장 데이터 리드라면 알아야 할 딥러닝과 AI

_신경망 모델

___신경망은 어떤 면에서 사람의 뇌와 비슷할까

___간단한 신경망 모델

___신경망이 학습하는 방법

___조금 더 복잡한 신경망

_딥러닝 응용 사례

___딥러닝의 장점

___컴퓨터가 이미지를 ‘보는’ 방법

___합성곱 신경망

___언어 처리와 순차 데이터에 활용되는 딥러닝

_딥러닝의 실제 활용 현황

___데이터는 충분한가?

___데이터가 구조화되어 있는가

___신경망은 어떤 모습일까

_AI를 대하는 관점

___빅테크 기업의 유리한 위치

___딥러닝의 윤리적 문제

_정리



[4부] 프로젝트와 조직의 성공을 위해 데이터 리드가 할 일

13장 호시탐탐 곳곳에 도사린 실패와 함정

_데이터의 편향과 기묘한 현상

___생존 편향

___평균으로의 회귀

___심슨의 역설

___확증 편향

___매몰비용 오류

___알고리즘 편향

___그 밖의 편향

_데이터 프로젝트의 대표적인 함정

___통계와 머신러닝 함정

___프로젝트 함정

_정리



14장 조직 구성원의 다양한 성향을 파악하자

_의사소통이 중단되는 7가지 상황

___사후 약방문

___알맹이 없는 발표

___부정확한 정보의 확산

___수렁 속으로

___리얼리티 체크

___권력 장악

___허풍쟁이..

_데이터를 대하는 사람들의 3가지 태도

___데이터 맹신자

___데이터 비관론자

___데이터 리드

_정리



15장 더 높은 곳을 향해

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