[서평][통계] 다크 데이터 / 더 퀘스트

제법 재미난 책을 만나게 된다.

 

'다크 데이터'

 

빅데이터에서 머신러닝과 딥러닝으로 이어지는 큰 흐름속에 데이터의 중요성은 날로 늘어나고 대한민국 성인이라면 관련 전공과 관련된 현업 종사자가 아니라면 아마도 고등학교 이후로 수학과 관련된 내용을 요즘같이 자주 접할 수 있는 시절이 있었을까 싶다.

 

바야흐로 기초학문인 수학의 전성시대가 오는 것 같다. 그리고 왜 수학이 공학의 기초가 되는지도 알 것 같다. 20년도 더된 내 학부시절에 왜 이산수학, 공업수학, 확률, 통계학이 학과 커리큘럼에 떡하니 필수 과목으로 들어가 있는지도 이제 알 것 같다. 그리고 그 시절 교수님들의 열의와는 반대로 심드렁 했던 내가 살짝 후회되긴한다. 하긴 그때 열심히 했다고 하더라도 20년 이상의 세월에 그 지식이 남아 있을까만은... 그럼에도 그 시절 학업을 즐기지 못했던 내가 살짝 밉기는 하다... ^^

 

데이터 분석이나 공학 또는 머신러닝, 딥러닝에 필요한 수학들을 기초부터 접근할 수 있는 책들이 꽤 많이 나와 있는 것 같다. 한편으로는 수학과 관련된 재미난 책들도 꽤 솔솔하게 출판이 되곤 한다. 예를들면 '수학의 쓸모' 같은 것들...

 

[서평][자연과학] 수학의 쓸모 / 더 퀘스트

 

그 많은 재미난 책들중 읽어 본것은 몇 손가락에 꼽지만, 한번씩 재미삼아 읽으면 시간가는 줄 모르고 읽게된다, 허허 참나... 40대 중반에 수학에 재미를 느끼게 될 줄이야... 

 

다시 말하지만 '다크 데이터'는 재미난 책이다.

앞서 언급한 '수학의 쓸모'란 책은 우리네 일상에서 접할 수 있는 수학적 원리와 문제들과 수학으로 문제를 해결한 역사적 인물들의 이야기를 통해 AI시대 우리에게 왜 수학이 필요한지, 왜 수학이란게 쓸모가 있는지를 흥미진진하게 이야기하고 있다.

 

'다크 데이터'는 우리가 가지고 있지 않는 데이터를 이야기 한다. 이 책은 갖고 싶거나 갖고 싶었거나 또는 가지고 있는 줄 알았지만 실제로 갖고 있지 않은 데이터에 대한 흥미진진한 이야기를 한다. 실제하지 않는 데이터라...

 

책은 2부 10장으로 구성되어 있다.

 

1부에는 다크 데이터가 어떻게 생겨나는지 이로인해 발생할 수 있는 것들은 무엇인지 어떻게 찾을 수 있는지 등에 대해서 7장에 걸쳐 소개한다.

 

2부는 이러한 다크 데이터를 분류하고(15가지 유형) 이를 이용한 새로운 인사이트를 얻을 수 있는 방법에 대해서 설명하고 있다.

 

저자가 통계학의 대가인 만큼 중간중간 통계학적인 접근이 있어 이런 부분에 대한 사전 지식이 없다면 읽어내려가다 턱턱 막힐 수도 있다.

 

하지만 실제하는 데이터를 핸들링하고 분석하는 사람들에게 데이터에 드러나지 않는 데이터의 이면에 대한 새로운 시각과 새로운 인사이트 얻을 수 있다는 점에서 충분히 읽어볼만한 가치가 있는 책이라 생각한다.

 

우리가 데이터에 집중하고 데이터와 씨름할 때 데이터 이면을 한번 더 생각해 볼 수 있는 시야를 갖출 수 있는...

 

한가지 아쉬운 점은... 책의 표지가 양장으로 출판되었으면 책의 가치에 더해 훨씬 더 고급스러웠을 것 같다, 색깔은 오렌지색... 난 오렌지색을 잘 쓴 책이 참 섹시해보이더라... ^^

 

 

※ 본 서평은 현업 IT개발자가 출판사 서평단으로 선정되어 책을 제공받아 작성한 서평입니다.