[서평][데이터분석] 비즈니스 데이터 과학 / 한빛미디어

몇년전 빅데이터란 말이 인구에 회자되던 시기가 있었다. 여전히 데이터 홍수의 시대에 살고 있지만 빅데이터란 말은 이제 좀 식상하기도 하고 너무 일반화 됐다고 해야하나? 아무튼 그런 시절이다... 지금은...

 

어디든 데이터가 넘처나지만 아직까지도 우리가 이 데이터를 잘 활용하고 있는지는 의문이다. 일부 데이터를 이용한 비즈니스에 성공한 기업이나 분야는 있지만 아직까지도 우리 인류 문명은 우리가 생산한 이 엄청난 데이터를 잘 활용하고 있지는 못한 것 같다.

 

수많은 데이터 중에서 의미있는 무언가를 찾아내는 것은 그만큼 어렵다...

 

데이터 하면 통계가 먼저 떠오른다... 통계적 분석 기법은 전통적으로 데이터를 분석하는 기술이고 여전히 유효하다... 경제학은 전통적으로 데이터를 수집하고 분석하는 전통적인 분야이고 학문이다, 경제라는 것이 원래 수치 데이터가 많다보니까...

 

인간의 사고와 인지로 데이터 사이의 의미있는 정보를 추출하고 활용하기에 세상은 너무 빨리 변하고 생산되는 데이터도 어마어마하다... 그렇기에 머신러닝이나 딥러닝과 같은 인공지능을 기반으로 한 분석과 예측이 요즘은 활발하게 이루어지고 있다.

 

데이터 사이언스 그리고 데이터 사이언티스트가 되기 위해서 효과적인 방법은 그렇게 많지 않은 것 같다... 통계를 비롯한 수학적 지식도 있어야 하고 데이터가 속한 도메인 영역 또는 여러 영역을 아우르는 융합적 지식과 사고도 필요하고 조금 고급지게... 아니 시류에 편성하고자 한다면 인공지능에 대한 지식과 기술도 필요하니... 참 어려운 분야가 아닐 수 없다... 

 

이들을 아우르는 재미난 책이 지난 6월에 출판됐다. "비즈니스 데이터 과학"

 

데이터 사이언스라고 하는 새로운 분야에 대한 접근방법을 제시하지만 철저히 비즈니스 현장에서 데이터 기반의 의사결정을 위해 필요한 방법들에 대한 내용을 중심으로 다룬다.

이를 위해 통계적 방법뿐만 아니라 빅데이터를 다루기 위한 머신러닝 기법에 대해서도 친절하게 안내하고 있다.

 

데이터 사이언티스트가 되기 위한 사람들에 초점을 맞춘 책으로 데이터 분석에서의 과학적 접근법을 배우려는 사람들에게 좋은 입문서가 될 것을 생각한다.

 

많은 수식이 동반되는 책이다 보니 이렇게 기호를 설명하는 친절함도 보여준다.

 

다만 아쉬운 점은... 수식들에 대한 상세한 설명이 없고... 개인적으로 R이 아닌 파이썬으로 되어있었으면 좋았을것 같다는 생각을 해본다.

 

※ 본 리뷰는 IT 현업개발자가, 한빛미디어 책을 제공받아 작성한 서평입니다.