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데이터 과학 어떻게 기업을 바꾸었나?
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320쪽 | 규격外
ISBN-10 : 8997390570
ISBN-13 : 9788997390571
데이터 과학 어떻게 기업을 바꾸었나? 중고
저자 김옥기 | 출판사 이지스퍼블리싱
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2014년 12월 31일 출간
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책 소개

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[데이터 과학 어떻게 기업을 바꾸었나?]는 미국의 최대 데이터 브로커 회사인 액시엄 출신의 저자가 데이터 과학자로서 국내외에서 경험한 데이터 과학 활용 사례들을 소개한 책이다. 액시엄의 고객 회사들이었던 미국 제너럴 모터스, 뱅크 오브 아메리카, 메트라이프 사례와 넷플릭스 분석경연 대회의 사례가 담겨 있으며 한국 기업의 경우, 통신, 금융, 보안, 유통, 제조까지 각 산업 분야별 대기업과 조직들의 실제 컨설팅 사례를 통해 생생한 데이터 과학 현장을 이해할 수 있다. 데이터 활용의 구체적인 계획과 전략 수립, 플랫폼 구축 방법, 수행하고 평가하는 작업 등을 미국과 한국의 대표적인 사례를 통해 배울 수 있다.

저자소개

저자 : 김옥기
저자 김옥기는 9·11 테러범을 찾는 데 결정적 기여를 한 미국 최대 데이터 판매 회사, 액시엄(Acxiom)에서 7년간 근무하며, GM 자동차, GM 온스타(OnStar), 뱅크 오브 아메리카(Bank of America), 메트라이프 보험(MetLife Insurance) 등 글로벌 기업들의 수익률을 높이기 위해 데이터 중심의 마케팅 기법으로 데이터 통합, 예측 모델 및 최적화, 캠페인 시스템을 구축하고 수행하는 일, 평가하는 일 등 다양한 프로젝트를 경험했다. 국내에서는 프리랜서 데이터 과학자로 활동하고 있다. 금융, 통신, 유통, 보안, 제조 산업 분야의 대기업뿐만 아니라 공공기관 및 지방자치단체에서 데이터 분석을 통한 전략 및 정책 수립과 실행 기획을 위한 전략 컨설팅, 예측 모델 개발, 캠페인 및 평가 작업에 참여하고 있다. 저자는 중앙대 응용통계학과를 졸업하고, 미국 오하이오 애크런 주립대에서 경제, 경영 석사학위를 받았다.

목차

프롤로그 데이터 과학자가 되기까지

첫째마당 데이터 과학과 데이터 과학자

01 데이터 과학과 데이터 과학자

데이터 과학과 빅데이터
데이터 과학과 데이터의 크기
데이터를 분석하는 다양한 직업들, 직책만 4,900개
데이터 분석가와 데이터 과학자는 어떻게 다른가
데이터 과학의 높아진 위상, 최고 데이터 책임자(CDO)
데이터 과학자, 무엇을 배우고 공부해야 하는가
중요한 것은 현장에서의 경험이다
데이터 과학자는 데이터 품질 전문가가 되어야 한다
다양한 플랫폼 환경과 마주하게 되는 데이터 과학자
데이터 과학자의 다양한 분석 도구들
발전하는 분석 알고리즘
데이터 과학자는 알고리즘 사용자이지 개발자가 아니다
데이터 과학자가 갖추어야 할 소양

02 데이터 과학과 빅데이터 플랫폼
빅데이터 활용, 구체적인 계획과 전략이 먼저다
빅데이터 플랫폼, 설계 단계부터 첫 단추를 잘 끼워야 한다
빅데이터 플랫폼, 하둡이 만병통치약은 아니다

03 성공적인 데이터 활용
한국의 데이터 활용 수준은 5단계 중 3단계에서 4단계로 넘어가는 단계!
성공적인 데이터 활용 전략 세우기 1: 기업의 분석 경쟁력 파악하기
성공적인 데이터 활용 전략 세우기 2: 전략적 로드맵 수립하기
성공적인 데이터 활용 전략 세우기 3: 분석할 주제 선정하기
데이터 과학, 성공적 활용의 비밀은 클로즈 루프 프로세스!
데이터 중심의 경영과 조직 문화가 우선되어야 한다

둘째마당 미국 기업들의 데이터 과학 활용 사례

04 미국 최대의 데이터 회사, 액시엄

데이터, 왜 가공이 중요한가
미국 최대의 데이터 전문 기업, 액시엄
액시엄의 가공 데이터, 어떤 것들이 있나?
액시엄 데이터 활용
컨설팅 조직, 어떻게 구성되나?
액시엄의 가공 데이터, 정확도 떨어져도 가치 있는 정보로 변신한다
액시엄 소비자 데이터, 모호함을 없애고 처리 과정을 투명하게!

05 GM 온스타
GM 온스타, 정제된 고객 데이터에 기초한 텔레매틱스 서비스
온스타 데이터와 액시엄이 만나다
액시엄의 고객 데이터 정제 과정 살펴보기
액시엄의 데이터 정제 소프트웨어 살펴보기
마침내 사람들이 온스타 서비스를 사기 시작했다

06 미국 대형 자동차 판매 딜러
액시엄, 자동차 딜러들의 영업을 지원하는 마케팅 분석 모델을 개발하다
데이터 분석 알고리즘 개발 과정 1: 자동차 모델 세분화하기
데이터 분석 알고리즘 개발 과정 2: 구매자 성향 파악하기
데이터 분석 알고리즘 개발 과정 3: 적정 구매 시기와 구매력 파악하기

07 뱅크 오브 아메리카
뱅크 오브 아메리카 프로젝트, 금융 성과 분석 보고서와 고객 관리 모델을 만들다
뱅크 오브 아메리카의 데이터센터, 슬림화와 효율성에 도전하다
금융 성과 보고서, 과거 추이를 분석해 현재 성과를 평가하고 미래 전략을 시사한다
신용카드 고객 이탈 모델, 고객 이탈률을 줄이고 마케팅 캠페인의 효과를 높인다
이탈 모델 개발, 어떻게 이루어지나?
카드 연체 가능 고객 세분화, 마이크로 타기팅으로 마케팅 비용을 최적화한다
신용카드 예비 신규 고객 선정, 고객 반응률을 높여
투자 대비 수익률을 높인다

08 메트라이프
메트라이프 프로젝트, 전사 데이터 웨어하우스와 BI 툴 구축을 지원하다
BI 1.0에서 BI 3.0으로 발전하다
전사 데이터 웨어하우스, 전사적 전략적 인사이트를 제공한다
전사 데이터 통합 프로세스의 출발은 데이터 변수 선정과 품질 확인
전사 데이터 통합 과정에 뒤따르는 조직 갈등과 재구성
메트라이프의 빅데이터 활용 사례 3가지
데이터 중심의 기업 조직과 문화가 경쟁력이다

09 넷플릭스
넷플릭스 분석 경연대회, 분석 모델의 예측력을 높여라
우승팀은 어떤 알고리즘을 사용해 예측력을 높일 수 있었나?
기계학습에 대하여
10억짜리 알고리즘, 현업 적용에 실패한 이유는?
넷플릭스 빅데이터 운영본부, 엄청난 양의 빅데이터를 문제 없이 처리하는 비결은?

셋째마당 한국의 데이터 활용 사례

10 전사 통합 CRM 전략

과거 CRM 실패 요인은 빅데이터 활용의 실패 원인이 될 수 있다
데이터 활용 중장기 전략, 왜 필요한가
전사적 통합 CRM 전략, 중앙집중적 조직 구조일 때 최적의 성과를 낸다
고객 접촉 이력 관리는 필수!
마케팅 캠페인도 데이터 중심 마케팅으로!
전사 전략적 고객 데이터 분석, 고객을 알아야만 서비스도 공략도 가능하다
우수 고객 프로그램, 형식적인 이벤트가 아닌 맞춤형 특별 서비스를 제공하라

11 통신 빅데이터 분석
통신 데이터, 사용자의 성향과 행동 패턴을 분석할 수 있는 빅데이터 중의 빅데이터
통화 데이터와 위치 데이터의 전처리 과정 살펴보기
통화 데이터와 위치 데이터의 패턴 분석 과정 살펴보기

12 부정 불법 감지
부정 불법 사고로 매년 매출액의 평균 5% 손실, 기업 이미지에도 치명적 타격
부정 불법 감지를 위한 데이터 분석 방법론 4가지

13 프랜차이즈 신규 가맹점, 매출 추정과 최적의 영업권 설정
창업 후 3년 안에 50%가 문을 닫는 자영업 시장에서 살아남으려면?
창업 전 합리적인 매출 추정으로 손익을 따져보자 매출 추정 방법 3가지

14 제조업 사례
변수가 많고 높은 정확성을 요구하는 제조업 데이터
제조업 분석에 쓰이는 알고리즘 살펴보기
사례 1: 초당 1개의 제품을 생산하는 빠른 공정에서 불량 제품 찾아내기
사례 2: 과부하로 인한 장비 멈춤 사고 예방하기 분석 못지않게 중요한 실시간 모니터링 시스템

넷째마당 빅데이터 2.0 : 데이터 경제
15 빅데이터 2.0 시대, 무엇을 준비해야 하나?

빅데이터 1.0 시대를 지나 2.0으로
공공 정보 공개, 데이터는 자산이다
공공 데이터 활용을 위한 첫걸음은 데이터 통합
외국의 가공 식별 번호 및 가공 데이터 판매 사례 살펴보기
국내외 데이터 시장 현황 살펴보기

16 데이터의 양면성, 보호 vs. 공개
데이터의 양면성, 보호와 공개의 두 얼굴
개인 정보 보호와 개인 정보 활용은 다르게 접근해야 한다

에필로그 데이터 과학자, 한국에서의 미래

책 속으로

출판사 서평

누구도 말해 주지 않았던 데이터 과학자의 실무 오바마 대선 승리의 숨은 공신이자 9·11 테러범을 찾는 데 결정적 기여를 한 것은 액시엄(Acxiom)의 데이터였다! 미국 최대 데이터 회사, 액시엄에서 근무했던 한국인 데이터 과학자가 미국 기업...

[출판사서평 더 보기]

누구도 말해 주지 않았던 데이터 과학자의 실무

오바마 대선 승리의 숨은 공신이자 9·11 테러범을 찾는 데 결정적 기여를 한 것은 액시엄(Acxiom)의 데이터였다! 미국 최대 데이터 회사, 액시엄에서 근무했던 한국인 데이터 과학자가 미국 기업과 한국 기업에서 경험한 데이터 과학 실무 사례를 최초로 공개했다. 데이터 과학이란 무엇이며 보이지 않는 곳에서 데이터 과학자는 어떤 일을 하고 있는지, 미국 제너럴 모터스부터 한국의 대기업(통신, 금융, 보안, 유통, 제조)까지! 국내외 주요 산업 분야의 실무 케이스로 데이터 경제 시대를 준비하자. (이 책은 종이책과 전자책이 동시 출간되었습니다.)

[출판사 서평]
액시엄 출신 한국인 데이터 과학자가 알려주는 데이터 과학 컨설팅 사례

그동안 기본 알고리즘이나 컴퓨터 프로그램 그리고 빅데이터에 대한 일반적인 내용과 해외의 데이터 분석 사례 등이 있는 책은 많았지만, 국내 데이터 과학자가 실제로 한국과 미국 기업에서 데이터 과학을 적용한 사례를 소개한 책은 없었다.
<데이터 과학, 어떻게 기업을 바꾸었나?>는 미국의 최대 데이터 브로커 회사인 액시엄 출신의 저자가 데이터 과학자로서 국내외에서 경험한 데이터 과학 활용 사례들을 소개한 책이다. 데이터 활용의 구체적인 계획과 전략 수립, 플랫폼 구축 방법, 수행하고 평가하는 작업 등을 미국과 한국의 대표적인 사례를 통해 배울 수 있다. 이 책에는 액시엄의 고객 회사들이었던 미국 제너럴 모터스, 뱅크 오브 아메리카, 메트라이프 사례와 넷플릭스 분석경연 대회의 사례가 담겨 있으며 한국 기업의 경우, 통신, 금융, 보안, 유통, 제조까지 각 산업 분야별 대기업과 조직들의 실제 컨설팅 사례를 통해 생생한 데이터 과학 현장을 이해할 수 있다.

21세기 가장 주목받는 직업 데이터 과학자에 대하여
하버드 비즈니스 리뷰에서 발표한 ‘데이터 과학자: 21세기의 가장 섹시한 직업(Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century, Harvard Business Review, 2012.)’이라는 자료를 보면 데이터 과학이라는 분야와 데이터 과학자라는 직업이 주목을 받고 있음을 알 수 있다. 데이터 과학자는 데이터 분석가, 분석 담당 최고책임자, 데이터 분석 전문가, 경영 빅데이터 분석사 등 여러 타이틀로 불리고 있다.
그러나 실제 현장에서 데이터 과학자가 어떤 일을 하고 있는지를 구체적으로 밝힌 책은 아직 없었다. 현장에서 사용되는 데이터 과학은 무엇이고 데이터 과학자들은 정말 어떤 일을 하고 있는지, 미국과 한국에서 데이터 과학자로 일해온 저자가 자신의 경험을 바탕으로 현실 세계에서 이루어지는 데이터 과학과 데이터 과학자의 일에 대해서 가감 없이 알려준다.

빅데이터 2.0 데이터 경제 시대, 데이터 과학자들은 무엇을 준비해야 하는가?
빅데이터 1.0 시대가 데이터 플랫폼의 기술적 혁신을 경험한 시대라면, 빅데이터 2.0 시대에는 빅데이터 기술을 기업에 적용해 데이터 활용의 길을 열어나가는 시대이다. 우리나라에서도 '정부 3.0-개방, 공유, 소통, 협력'이란 목표를 발표하고 대대적으로 공공데이터 개방을 추진 중이다. 이 책에 의하면 한국의 데이터 활용 수준은 3단계에서 4단계로 넘어가는 단계이다. 미국보다는 늦지만, 우리나라도 데이터가 미래의 성장 동력이 될 것은 분명해지고 있다. 이 책을 통해 기업은 데이터 과학이 어떻게 기업의 생산성을 높이고 있는지 빠르게 파악해야 하며, 성공적인 데이터 활용 전략을 세울 수 있다.
이 책의 넷째마당에서는 데이터 가공 데이터 거래 시장에 대한 국내외 현황을 살펴보고, 데이터 활용으로 인한 정보 공개와 정보 보호 문제의 양면성에 대해서도 다루고 있다.

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책 속 한 문장

회원리뷰

  •     데이터 과학 어떻게 기업을 바꾸었나?   김옥기 지음 이지스퍼블리싱 &nbs...


     

     

    데이터 과학 어떻게 기업을 바꾸었나?

     

    김옥기 지음

    이지스퍼블리싱

     

    빅데이터는 최고 이슈로 손꼽히는 분야이다. 과거에는 상상할 수도 없는 많은 데이터를 어떻게 활용하느냐에 따라 다양한 예측을 할 수 있다.

    기업은 이런 데이터를 분석해 매출을 올릴 수 있기 때문에 먼저 빅데이터를 도입하려는 시도가 늘어나고 있는 추세로 나도 빅데이터 관련 지식을 쌓고자 이 책을 읽게 되었다.

     

    이 책에서는 책 이름답게 빅데이터라는 용어가 아닌 데이터 과학이라는 용어가 나오게 된다. 나 또한 데이터과학이라는 용어는 조금은 생소한 단어였으나 이 책에서 데이터과학과 빅데이터의 관계(?)를 잘 설명해준다.

    데이터 과학자가 되려면 어떻게 해야 하는지 어떤 능력이 있어야 하는지 소개하고 있으며 기업이 데이터를 활용하는 방법 및 절차들에 대한 소개가 있어 간략하게 파악할 수 있다.

    이후에는 국내외 빅데이터 활용 사례들이 소개된다. 다양한 활용사례가 소개되어 있으니 실제 기업에서 빅데이터를 적용하기 전 간단한 참고자료가 될 것으로 생각한다.

    마지막으로 앞으로 빅데이터가 어떻게 발전할 것인지에 대해 간략 기술되어 있다.

     

    개인적으로 데이터 과학이라는 기본적인 내용과 실제 데이터 활용에 필요한 프로그래밍 언어와 데이터 활용에 필요한 통계학 등의 내용이 함께 있는 책이 있으면 좋겠다고 생각하였다. 

    (물론 이렇게 많은 내용을 담을 경우 책이 엄청 두꺼워지겠지만..?)

     

    이 책은 데이터 과학에 대한 아주 기본적인 내용만을 이야기 하고 있는 것 같다. 전반적으로 어려운 내용도 아니고 분량도 많은 분량은 아니라 가볍게 읽을 수 있다.

    그래서 빅데이터에 관심이 있는 사람이라면 누구나 읽을 수 있을 것 같고 특히, 적용 사례들이 다양하게 소개되어 있어 빅데이터를 활용할 계획이 있는 부서에 근무하는 직장인과 학생들이 읽으면 좋을 것 같다.

     

    다만, 가볍게 읽을 수 있는 만큼 데이터 과학에 대한 깊은 내용이 포함되어 있지 않는 다는 점을 염두해두기 바란다.

     

    나처럼 빅데이터라는 단어는 알지만 막상 그게 무엇인지 물음표를 가슴에 품고 있다면 이 책을 추천하는 바이다.

  • 현재 컴퓨터 공학을 대학에서 배우고 있는 학생이다. 컴퓨터가 전공이라고는 하지만 데이터 과학이라는 것이 무엇인지 나...



    현재 컴퓨터 공학을 대학에서 배우고 있는 학생이다.

    컴퓨터가 전공이라고는 하지만

    데이터 과학이라는 것이 무엇인지 나는 잘 몰랐었다.

    우연히 쪽지로 인해 알게된 이 데이터 과학이라는 이 것...

    데이터 과학이라는 것을 처음으로 알게되어 접하게 된것은 바로 이 책이었다.



    책은 데이터 과학이라는 전공관련 책 답지 않게 작았다.

    물론 데이터과학에 대한 상세한 설명을 남기는 학습용 책이 아닌

    데이터 과학이 무엇이고, 어떻게 적용이 되고 있는가를 알리는 정보용 책이기 때문이기도 하나


    컴퓨터 관련 다른 자료들도 책이 크다는 것을 생각해보면

    (심지어는 쉽게보는 상대성이론 책마저도)

    많은 것을 압축했다는 것을 알 수 있었다.



    이런 책을 읽을 때 가장 문제점이 무엇이냐면

    지루하고, 집중하기가 어렵다는 것이다.

    작은 글씨로 어려운 용어가 빽빽하게 쓰여있는게 일반적이라

    이런 전공 지식 전달 책은 읽기가 매우 힘들다는 것을 다들 동의할 것이라고 생각한다.


    그런데 책을 펴보니 글씨가 생각보다 컸다.

    그리고 엄청나게 많은, 그리고 상세한

    그림, 표와 같은 첨부자료가 있었다.


    그래서 그런지 읽기가 생각보다 쉬웠다.

    내가 쉽게 풀이한 상대성 이론을 읽는데 한달 가까이 걸린 것에 비하면

    이 책은 2-3일만에 읽을 수 있었다.



    그리고 무엇보다

    책도 작고, 글씨도 커서 많이 압축을 했다고 생각했으나

    중요한 포인트는 정말 매우 상세했다.


    어떤 설명이 나오면 반드시 그림이나 표같은 첨부자료가 나와서

    이해를 돕고, 신뢰성을 높였다.

    그리고 그것이 어떻게 적용되고, 어떤 것인가에 대한 실사례가 예로 나왔다.


    마치 핵심포인트를 설명한 토익책을 읽는 것 같았다.

    핵심 포인트들을 뽑아서, 그것에 대한 상세한 설명과 예제를 달아 놓는

    작은 교과서였다.

    컴퓨터쪽으로 걸어갈 전공자들에게는 매우 귀중하고 좋은 책이었다.



    하지만 문제도 있었다.

    일단 전공자가 아닌 사람은 읽기가 매우 어렵다.

    물론 원래 전공지식책 자체가 전공자가 아니면 읽기 어렵다고 하나,

    전공자가 아니더라도 초보자들도 읽을 수 있음을 알고 좀 쉽게쉽게 풀이를 하는 것이 기본이라고 생각한다.

    그래서 나 역시 컴퓨터전공이지만 다른 전공책들을 여러권 읽었으니까...

    허나 작은 크기에 많은 정보를 담아야 하다보니

    용어들에 대한 설명이 좀 부족했다.


    물론 어떤 용어가 나오면, 그것에 대한 설명이 달려있기 하다.

    다만 그 설명이 자세하지 못해 이해하는데 어려움이 있는 부분이 나올 때도 있고

    모든 용어에 설명이 다 달려있는 것도 아니였다.


    알고리즘의 경우에는 그냥 이런 것이 있다 하는 식으로 표현을 한것 같기는 한데

    그런거 하나하나 다 찾아보는 내 성격상

    일일이 인터넷에서 검색하며 찾아야했다.





    그래도 이런 점을 감안하더라도 이 책은 한번쯤 읽어보면 매우 도움이 될 것이라고 생각한다.

    전공자의 입장에서는 데이터 과학이 무엇인지에 대해 알게되고

    후에 선택할수 있는 가지수가 늘어날 수 있게 되며


    일반인의 입장에서도 21세기를 이해하는데 더 도움이 될것이라고 생각한다.

    21세기는 정보의 바다라고 표현하며 인터넷-데이터가 가장 핵심이 되지 않던가?

    이 부분에 대한 이해를 높여줄 수 있는 책이라고 생각을 한다.

  •  처음에 이 책을 봤을 때 생각보다 얇고 작은 사이즈에 '이거 실무서적 맞아?' 라는 생각이 들었다. 그래서 목차를 ...
     처음에 이 책을 봤을 때 생각보다 얇고 작은 사이즈에 '이거 실무서적 맞아?' 라는 생각이 들었다. 그래서 목차를 가볍에 읽어 본 후 프로젝트 경험이 제일 많은 '제조업 사례'를 읽어 보았다. 

     기본적으로 제조업에서 데이터라고 하면 품질관리와 수율, BM 방지를 통한 장비가동율, 제품별 Dynamic Cycle time을 현업에서 많이 요청을 한다.

     개인적으로 공정자동화와 관련된 부분이 있었으면 했는데 세부적인 내용이 다루어지지 않았다. 제조 분석에서 많이 사용되는 알고리즘과 통계에 대해 정말 간략하게 필요한 부분만 소개가 되어 있었다. 통계분석 서적이 아니어서 보다 자세한 이해가 필요하다면 알고리즘이나 통계 관련 서적을 읽어봐야 도움이 될 듯 하다. 여기서는 가볍게 개념과 적용의 예를 다루었다.

     

     이후 사례를 통해 불량 제품에 관한 내용과 과부하로 인한 장비 멈춤 사고 예방하기를 다루었는데, 실제 현장에 적용 사례라기 보다는 전체적인 틀을 가지고 주요 내용을 일반화하여 정리한 것으로 보인다. 제조쪽 관련 경험이 없다면 책의 내용만으로는 따라가기에 약간 무리가 있어 보인다. 엑셀파일등을 통해 해당 사례를 시뮬레이션 할 수 있었다면 비경험자라도 이해에 도움이 되었을 듯 싶다.

     

     기타 CRM과 통신 빅데이터 분석 사례를 등을 봐도 특화된 내용보다는 일반적인 내용을 기반으로 개념을 소개하고, 가벼운 설명을 통해 해당 사례들을 설명하고 있다. 물론 설명이 가볍다고 내용마저 가볍다는 것은 아니다. 쓸데없은 미사여구 없이 간결한 문체로 기술적인 내용을 다루었기에 가볍게 보일 뿐 내용 자체는 알차게 구성되어 읽기 편하도록 되어 있다. 제조와 몇 개 분야는 직접 프로젝트 경험이 있기에 좀 더 특화된 내용이 있었으면 했지만, 경험해 보지 못한 부정불법 감지 사례는 "아~ 이렇게 하는구나" 라고 밑그림정도는 그려 볼 수 있었다.

     

     책이 총 4개의 마당으로 구분되어 있었는데, 사례 관련 부분을 읽어 본 다음 첫마당인 데이터 과학자를 읽어 봤는데, 내용을 이해하는데 별 무리가 없을 정도로 마당은 내용이 독립적으로 다루어지고 있었다.

    FIS 의 데이터 과학자 구인 광고를 책 속에 올린 것도 꽤 괜찮아 보인다. 현업에서 현재 원하는 인재상이 고스란히 나타나 있으니 데이터 과학자의 길을 걷게 된다면 어떤한 능력이 요구되어지는 가늠할 수 있을 듯 하다.

     

      본서를 평가하려면, 백프로 실무와 관련된 서적이라기 보다는 실무와 관련된 교과서라고 보는게 맞을 듯 하다. 간결한 문체와 압축 정리된 내용을 바탕으로 개념을 잡고, 통계분석 및 해당 분야에 대한 세부적인 내용은 통계 및 분석 관련 참고서적을 더 구해서 공부를 해야 하기 때문이다. 아무래도 책 컨셉 자체가 Text Book 컨셉인 듯 하다.

     

     최종적으로 저자에게 바라는 게 있다면, 향후 우리나라에서 수요가 클 것으로 예상되는 금융, 제조(자동화), 서비스, 공공부문을 각 부분별 책으로 엮어 저자의 경험이 깃듯 실무서를 만들면 좋겠다는 생각이 든다.

     

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