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헬로 데이터 과학
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352쪽 | 규격外
ISBN-10 : 8968482659
ISBN-13 : 9788968482656
헬로 데이터 과학 중고
저자 김진영 | 출판사 한빛미디어
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2016년 3월 1일 출간
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이 책의 시리즈

책 소개

상품구성 목록
상품구성 목록

우리 모두를 위한 데이터 과학을 꿈꾸며 이 책은 ‘우리 모두를 위한 데이터 과학’을 이야기한다. 필자가 전달하고자 하는 주된 메시지는 우리 주변에 이미 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 다양한 수단이 존재하며, 데이터를 활용하여 삶과 업무를 개선하는 일은 결코 복잡하지 않다는 것이다. 이 책은 초보적인 수준의 통계와 컴퓨터 지식을 갖춘 보통 사람이 데이터 과학을 시작할 수 있는 방법을 제시하고, 이런방법을 개인의 삶과 업무에 활용하는 다양한 사례를 소개한다. 비전문가도 책을 읽고 나서 활용할 수 있도록 엑셀을 사용한다. 따라서 이 책을 읽고 나면 개인 데이터, 생활 데이터 같은 스몰 데이터에 데이터 과학을 접목하여 분명 여러분도 자신의 문제를 해결할 수 있을 것이다.

저자소개

저자 : 김진영
저자 김진영은 미국 메사추세츠 주립대에서 컴퓨터 사이언스(정보 검색) 전공으로 박사학위를 받고 현재 미국 마이크로소프트 본사의 빙(Bing) 검색엔진 부문의 연구자로 일한다. 회사에서 검색 품질을 평가하는 일을 담당하며, 마이크로소프트 신입사원을 상대로 업무에서 활용할 수 있는 데이터 과학을 가르치기도 한다. 개인적으로 삶의 생산성과 행복도를 높일 수 있는 다양한 데이터 수집 및 분석 방법을 개발하여 사용하고 있고, 이런 활동을 [Seattle Times]에서 보도했다. 정보 검색, 기계학습, 측정 등을 주제로 한 개인 블로그 ‘헬로 데이터 과학’을 운영한다.

목차

1장 데이터 과학 입문
삶과 비즈니스를 바꾸는 데이터의 가능성
__의학을 보완하는 개인 데이터의 힘 : 마크 드랭숄트
__스타트업의 성장 신화를 뒷받침하는 데이터의 힘 : 에어비앤비
__이들은 데이터를 어떻게 활용했나
데이터 과학과 테이블
__데이터는 테이블이다
__데이터 과학은 테이블 놀이다
데이터 과학에 대한 오해와 진실
__스몰데이터로 시작하라
__단순한 도구와 기술로 시작하라
데이터 과학을 시작하는 방법
__데이터 마인드를 가져라
__데이터 습관을 길러라
__관련 지식과 기술을 익혀라
맺음말

2장 데이터 과학에 유용한 도구
데이터 과학을 위한 도구 선택하기
__처리 용량 및 속도
__지원 데이터형 및 프로그래밍 환경
__데이터 분석 및 시각화 기능
__문제 특성에 맞는 도구의 선택
__문제 해결 단계에 맞는 도구 선택
엑셀로 시작하는 데이터 과학
__코드가 아닌 데이터가 중심이다
__올인원 솔루션이다
__결과물을 쉽게 공유할 수 있다
언제부터 엑셀 대신 R을 사용해야 할까
__워크시트에서 변수로
__메뉴에서 함수로
__분석에서 예측으로
[실습] 엑셀의 기초
__데이터 불러오기
__데이터 준비하기
__데이터 분석 및 시각화하기
__데이터 집계하기
[실습] R 맛보기
__R 작업을 위한 환경 구축
__R의 기본 기능
__데이터 준비하기
__데이터 분석하기
맺음말

3장 문제 정의와 데이터 수집 및 준비
데이터 문제 정의하기
__데이터 문제 해결 단계
__데이터 분석 단계
[사례] 직원 만족도 개선을 위한 데이터 분석
__데이터 문제 정의하기
[사례] 넷플릭스 프라이즈 문제 정의
__유의사항
데이터 수집하기
__데이터 수집의 기본
__수집 방법 결정하기
[심화학습] 측정 기술
__어떤 대상도 측정할 수 있는가
__어떤 대상도 측정할 수 있는 방법
__수집 환경 결정하기
[심화학습] 실험 디자인
__무작위 디자인
__블록 디자인
__수집할 데이터양 결정하기
__데이터 품질 점검하기
__유의사항
__데이터 준비하기
__데이터 선택, 추가, 집계하기
[실습] 엑셀을 이용한 데이터 준비
맺음말

4장 데이터 분석과 스토리텔링
현상 이해하기 : 탐색적 데이터 분석
__탐색적 분석 단계
[사례] 엑셀로 해보는 탐색적 데이터 분석
__개별 속성 분석하기
__속성 간의 관계 분석하기
__유의사항 : 관점은 갖되 편견은 금물이다
현상 일반화하기 : 통계적 추론
__통계적 추론의 원리
__통계적 추론의 유형
[실습] 엑셀로 해보는 통계적 추론
__탐색적 데이터 분석
__데이터 가공하기
__통계적 추론
__유의사항 : 데이터에서 도출하는 결론의 가치와 한계
현상 예측하기 : 기계학습
__기계학습 유형
__기계학습 개념
__기계학습 절차
[사례] 스몰데이터로 해보는 기계학습
데이터 스토리텔링
__데이터 스토리텔링 방법
__효과적인 데이터 스토리텔링 원칙
[사례] FiveThirtyEight
__서론
__본론
__결론
맺음말

5장 개인 데이터로 공부하는 데이터 과학
개인 데이터 활용으로 삶을 바꾸는 사람들
__개인 데이터 활용의 유형과 목표
__개인 데이터 활용 방법
[사례] 건강 및 식생활 지표화
__문제 정의하기
__건강 데이터화 및 개선하기
__식사 및 운동량 측정하기
__마치며
[사례] 정성적인 현상(행복) 지표화
__행복 측정 프로젝트
__행복을 측정하는 방법
__행복 측정의 결과
__마치며
개인 데이터 수집 및 분석 시작하기
__문제 탐색하기
__데이터 수집하기
__분석 및 결과 실천하기
__자신의 경험 공유하기
__마치며
맺음말

6장 공개 데이터로 공부하는 데이터 과학
공공 데이터를 통한 탐색적 분석
__문제 정의하기
__데이터 수집하기
__탐색적 데이터 분석
__유의사항 : 데이터를 검정하고 목표에 집중하라
경연 데이터를 통한 실전 예측 모델링
__경연 준비하기 : 나도 할 수 있을까
__캐글 참가자들의 성공 비결
__캐글 참여하기 : 타이타닉호 생존자 예측
비즈니스 성장을 위한 데이터 과학
[가상 사례] 식당 운영을 위한 데이터 과학
__식당 창업에 도전한 김 사장의 고민
__데이터 과학자인 조카의 조언
__메뉴의 변화가 매출에 미치는 영향
__고객의 만족도를 알아내는 방법은 무엇인가
__고객의 만족도를 알아내기 : 고객 행동 분석
__실험을 통한 신 메뉴 개발
__데이터 활용의 숨은 장벽들
__고객 유입의 단계별 데이터 활용
야구 통계를 통해 지표 개발 배우기
__야구 통계의 흐름
__야구 통계의 기초와 전통적인 지표들
__현대적인 야구 통계가 가져온 혁신
__마치며
맺음말 328

7장 입문을 넘어서 : 데이터 과학자의 길
데이터 과학자로 살아가기
__검색엔진 분야에서의 데이터 과학
__데이터 과학 프로젝트의 시작과 끝
__데이터 과학자의 일상
데이터 과학자가 되는 길
__나에게 어울리는 길인가
__무엇을 목표로 해야 하나
__어떻게 공부해야 하나
__어떻게 취업을 준비할 것인가
데이터 과학의 미래
__데이터 관련 기술적인 진보의 가속화
__데이터 과학의 더욱 폭넓은 활용
__데이터 과학자 수요 증가
맺음말

책 속으로

출판사 서평

★ 데이터 과학으로 생활 속 데이터를 활용하여 삶과 업무를 업그레이드하라! MS 본사 데이터 과학자이면서 10년을 넘게 생활 데이터로 자신과 생활의 문제와 궁금증을 풀어온 저자는 거창한 과제가 아니라 다이어트하기, 건강해지기, 매출 늘리기 같은 생활...

[출판사서평 더 보기]

★ 데이터 과학으로 생활 속 데이터를 활용하여 삶과 업무를 업그레이드하라!
MS 본사 데이터 과학자이면서 10년을 넘게 생활 데이터로 자신과 생활의 문제와 궁금증을 풀어온 저자는 거창한 과제가 아니라 다이어트하기, 건강해지기, 매출 늘리기 같은 생활 속에서 늘 존재하는 고민에 대한 데이터 과학적인 문제 해결 방법을 제시한다.
물론 전문적인 지식을 얻고자 하는 독자를 위해 빌 제임스 등이 창안한 야구 지표와 통계, 2008년과 2012년 미국 대선의 주별 결과를 정확하게 예측한 네이트 실버의 ‘항공 사고’ 관련 데이터 분석 사례, 넷플릭스 프라이즈의 1백만 달러의 상금을 건 문제 정의 사례 등도 다룬다.

이 책의 대표적인 [사례]는 다음과 같다.

- 스몰데이터로 해보는 기계학습
- 넷플릭스 프라이즈 문제 정의
- FiveThirtyEight 기사로 알아보는 데이터 저널리즘
- 건강 및 식생활 지표화
- 정성적인 현상(행복) 지표화
- (가상사례) 식당 운영을 위한 데이터 과학

이 책에서 다루는 [실습]은 다음과 같다.

- 엑셀로 하는 데이터 과학 맛보기
- R로 하는 데이터 과학 맛보기
- 엑셀로 해보는 탐색적 데이터 분석
- 엑셀로 해보는 통계적 추론

★ 이 책이 말하는 데이터 과학이란?
흔히 데이터 과학은 전문가를 위한 영역이라고 생각한다. 하지만 이 책은 비전문가를 위하여 복잡한 이론과 프로그래밍 없어도 할 수 있는 데이터 과학을 소개한다. 이 책의 사례와 예제를 보면서 ‘이게 데이터 과학이야?’라고 생각할 수도 있지만, 원래 데이터 과학은 데이터를 수집하고 분석하여 문제를 해결하고 결과를 소통하는 과정 전체를 가리키는 말이다. 이 책에서는 복잡하고 어려운 이론 대신에, 쉬우면서 독자들의 삶과 업무에 활용 가능한 예제와 실습에 초점을 맞추었다.

★ 삶과 업무를 바꾸는 데이터 과학의 가능성
필자는 미국의 대학원에서 데이터 과학의 첨단을 대표하는 분야인 정보 검색을 전공하여 박사학위를 받고, 현재 미국 마이크로소프트 온라인 서비스 부문에서 데이터 과학자로 근무하고 있다. 이는 매일 수많은 종류의 데이터를 접하고, 이를 바탕으로 다양한 분석을 수행하는 일이다. 이런 경험은 앞에서 언급한 데이터 혁명의 위력과 파급효과를 그 최전선에서 느낄 수 있게 해주었다.

특히 필자가 담당하는 업무는 미국 검색 트래픽의 30%를 담당하는 빙(Bing.com) 서비스의 품질 측정 및 개선을 위한 데이터 셋과 지표를 만드는 일이다. 검색엔진 개발의 모든 프로세스는 정량적인 지표에 따라 계획, 실행 및 평가되기 때문에 이는 조직의 방향을 결정하는 일이라고 할 수 있다. 또한 업무의 일부로 사내에서 데이터 수집 및 분석에 대한 교육을 진행하면서 데이터를 업무에 제대로 활용하기 위해서는 많은 노하우가 필요하다는 사실을 깨달았다.

보통 데이터라고 하면 일에만 적용하는 것으로 생각하기 쉽다. 그렇지만 필자는 업무 이외의 영역에서도 데이터를 활용하는 방법을 항상 고민해왔다. 대학을 다닐 때부터 ‘내가 행복하다고 느끼는 시간의 양을 최대화하는 것’이 인생의 목표 중 하나라고 여겨왔던 필자는 개인의 행복도를 측정하고 개선할 수 있는 방법을 찾기 위해 약 10년간 다양한 방법을 개발하였다. 그리고 최근에는 생산성, 건강, 인간관계 등 삶의 다른 영역에서도 비슷한 접근을 시도하고 있다.
미국에는 이처럼 개인 데이터 분석에 관심을 갖는 사람들이 ‘수치화된 나(Quantified Self)’라는 지역별 커뮤니티를 만들어 활동하고 있다. 필자는 2011년부터 보스턴 및 시애틀의 Quantified Self에 활발히 참여하면서 데이터 분석을 통해 자신의 목표를 달성하고 심지어 삶을 바꾸는 여러 경우를 목격하였다. 필자의 행복 측정 프로젝트도 여러 사람의 관심을 끌어 최근에 지역 신문에서 기사화하기도 했다.

이처럼 일과 삶에서 데이터를 활용하는 방법을 고민하면서, 필자는 데이터 과학이 어떤 특정한 산업이나 직업군의 사람에게만 가능한 일은 아니라고 확신하게 되었다. 또한 자신의, 혹은 주변의 데이터를 모으고 분석하는 방법에 대한 사례와 노하우를 블로그, 기고문 등을 통해 공유하기 시작했다. 이런 글들이 여러 사람의 관심과 격려를 받기 시작하면서, 필자는 더 많은 사람에게 이런 메시지를 전달하기 위한 방법을 고민하기 시작했다. 이 책은 그런 고민의 산물이다.

★ 대상 독자
데이터 과학에 대해 책을 쓰겠다는 결심을 하고 서점을 둘러보았을 때, 기존 데이터 과학 관련 책들이 ‘이미 데이터 과학자이거나 관련 분야의 전공자인 사람’을 대상으로 하고 있다는 사실을 발견했다. 그래서 그 이외의 사람들을, 구체적으로 다음에 해당하는 독자들을 염두에 두고 이 책을 썼다.

- 데이터 과학이 남의 이야기라고 생각하는 사람 : 1장은 왜 우리 모두가 데이터 과학에 관심을 가져야 하며, 데이터를 실제로 삶과 업무에 활용하는 것이 생각보다 어려운 일이 아님을 논하고 있다. 5장~6장에서 데이터 과학의 다양한 활용 사례를 찾을 수도 있을 것이다.
- 데이터 과학에 관심만 있는 사람 : 데이터 활용에 관심이 있었지만 어디서 시작할지 막막했던 사람이라면, 2장~4장에서 구체적인 방법과 따라 할 수 있는 예제를 찾을 수 있을 것이다.
- 데이터 과학을 더 잘 활용하고 싶은 사람 : 데이터 과학을 이미 어느 정도 활용하고 있는 사람이라면, 2장~4장의 방법론을 복습하고, 5장~6장의 사례를 살펴보도록 하자.
- 앞으로 데이터 과학자가 되려는 사람 : 데이터 과학자로서의 커리어에 관심이 있는 사람이라면, 앞 부분을 꼼꼼히 살펴본 후 7장에서 소개하는 다양한 자료를 참고하도록 하자.
- 데이터 과학자와 함께 일하려는 사람 : 직접 데이터 관련 업무를 담당하지 않더라도 데이터 과학자 및 분석가와 함께 일하는 독자들에게 이 책의 내용은 데이터 과학자 혹은 분석가의 세계를 이해하고 그들과 함께 일하는 데 도움이 될 것이다.

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책 속 한 문장

회원리뷰

  • 마케팅에 관심이 많은 사람으로써 데이터는 업무적으로 뗄레야 뗄 수가 없다. 그만큼 관심이 많은 나에게 데이터에 대한 중요성과...
    마케팅에 관심이 많은 사람으로써 데이터는 업무적으로 뗄레야 뗄 수가 없다.
    그만큼 관심이 많은 나에게 데이터에 대한 중요성과 더불어 관련 지식, 실용적인 실습 내용들까지
    쉽고 재미있게 전달해준 실용서라는 이야기를 하고 싶다.

    데이터의 수집에서부터 분석, 모델링 등 데이터를 가공하여 유의미한 인사이트를 도출할 수 있는
    짜임새 있는 구성도 마음에 든다.

    아주 구체적으로 목차를 쪼개놓아 필요한 내용은 선별하게 읽기도 좋게 되어 있다.

    필자는 다음 독자들이 이 책을 읽어야 한다고 말한다.
    데이터 과학이 남의 이야기라고 생각하는 사람, 데이터 과학에 관심만 있는 사람, 
    데이터 과학을 더 잘 활용하고 싶은 사람, 앞으로 데이터 과학자가 되려는 사람, 데이터 과학자와 함께 일하려는 사람!!!
  • 빅데이터, 스몰 데이터, 소셜 데이터, 데이터 머신러닝...데이터 관련 시장이 핫하다. 모두가 데이터 저장 기술의 발달과 자...

    빅데이터, 스몰 데이터, 소셜 데이터, 데이터 머신러닝...데이터 관련 시장이 핫하다.

    모두가 데이터 저장 기술의 발달과 자동화, 그리고 데이터 분석 프로그램의 혁신 등으로

    온라인 환경에서, 또한 오프라인에서도 여러가지 수많은 데이터가 끊임없이 쌓이고 있다.

    So what?  그것이 나와 무슨 상관이 있다는 말인가?, 모두가 느끼는 딜레마다.

    실제로 쌓인 데이터를 어떻게 활용해야할지, 무슨 의미를 찾을 수 있는지를 생각하는건 너무 어렵다. 

    왜냐면 우리는 전문적인 '데이터 분석가'가 아니기 때문이다. 그것의 딜레마의 시작이다.

    모든 문제는 데이터 분석을 너무 거창하게 생각하는 것에서 시작한다.

    뭔가 통계학, 수학의 전문가가 되어야할 것 같고, 연구원 가운을 입고 골방에 틀어박혀 데이터와 씨름해야 할 것 같다는 것이다.

     

    '헬로 데이터 과학(MS 본사 데이터 과학자가 알려주는' 이 책은 여느 데이터 분석 관련 서적과 달랐다.

    데이터 분석의 중요성만을 겉핧기식으로 나열하지도 않았고, 전문적인 데이터 분석툴의 사용법을 a부터 z까지 열거하지 않았다.

    오직 개인의 일상적인 주제에서 데이터 분석이 어떻게 활용될 수 있는지 실제 사례를 언급했고,

    그러기 위해 작게는 엑셀에서, 크게는 R, 파이썬 등의 툴을 통해 어떤 식으로 데이터 분석을 할 수 있는지 간단한 실제적인 방법들을 제시했다.

    어떤 데이터를 쌓을 것인지에 대한 충분한 고민과, 실제로 쌓인 데이터가 거짓이 없는지에 대한 끈질긴 점검, 데이터를 여러가지 방법으로 조합하며 의미를 찾아내려는 집요한 실행이 가장 중요하다고 말한다.

     

    책을 읽고 난 결론은 데이터 분석은 어려운 것이 아니다.

    누군가는 쉽게 지나칠 수 있는 일상의 이야기들을 어딘가에 기록해서 수치화하고, 그것을 다양한 방법으로 분석하며 '가지고 노는 것이다.'

    그리고 누군가에게 자기가 발견한 결과물을 공유하고, 이야기를 나누며, 앞으로의 의사결정에 데이터를 활용하는 것 그것이 전부다. 

    그것이 저자가 말하는 '탐색적 데이터 분석 - 통계적 추론 - 기계학습'에 의한 '스토리 텔링'이다.

    지금 바로 내가 살아가는 삶의 모습을 기록하고, 그안에서 패턴을 시작해보는 것부터 시작해보면 어떨까?

    저자가 원하는 것이 바로 그것일 것이다.

     

     

     

  • MS 본사 Data 과학자가 알려주는 헬로 데이터 과학    우리는 최근 아주 작은 일을 할 때에도 검색...

    MS 본사 Data 과학자가 알려주는 헬로 데이터 과학

     

     우리는 최근 아주 작은 일을 할 때에도 검색이라는 것들을 통해 최대한의 정보를 얻으려고 한다. 그것이 바로 '데이터 과학'의 시작이 아닌가 싶다. 언제부턴가 데이터와 관련 없는 사람들도 데이터를 쉽게 접하게 되니 '데이터'라는 것에 관심을 많이 가지게 되었다고 생각된다.  그 뿐만이 아니라 '데이터 과학자'라는 직업이 생기고 '빅데이터 분석'라는 말을 자주 들을 정도로 데이터는 우리의 일상생활이라고 해도 과언이 아닐 정도로 아주 밀접하게 연관되어 있는 듯하다. 이러한 데이터 과학이지만 실상 업무에서 접하게 되면 쉽지 않은 내용이다.
     나는 마케터로 항상 데이터의 중요성을 누구보다도 잘 알고 있다. 그래서 그런지 이 책을 읽고 싶었던 것 같다. 표지에서부터 풍기는 친근한 이미지에 헬로라는 단어를 통해 데이터 과학을 쉽게 이야기해줄 것 같은 느낌이 들었다.  데이터 과학 입문을 시작으로 두번째 챕터인 데이터 과학에 유용한 도구와 세번째 챕터인 문제정의와 데이터 수집 및 준비, 그리고 네번째 챕터인 데이터 분석과 스토리텔링의 세부 내용의 엑셀과 R을 활용한 다양한 예제와 실습들은 이 책을 한 번 보고는 도저히 그냥 넘어갈 수 없게 만들었다. 최소한 노트북을 열어놓고 예제를 실습해보면서 2번 이상은 봐야할 것 같은 실습서라는 느낌이 들었다. 그리고 저자는 이 부분을 반드시 이해하고 실제 실행해보라는 숙제를 내주는 듯한 느낌이었다. 이 부분은 실제 시간이 좀 걸리는 부분이었다.
     상대적으로 챕터5와 챕터6은 예제들과 사례가 많아 데이터 분석의 다양한 부분들을 쉽게 읽고 이해하기 좋은 내용이었다. 전체적인 책의 내용은 저자인 김진영님이 실제 업무를 하면서 겪었던 것들을 사례로 많이 담은 것 같아 실무하는 입장에서 이해하는데 도움이 많이 되어 좋았다. 구체적인 실습 사례와 도표, 그리고 추천 사이트 등은 업무하면서 앞으로도 상당히 도움이 많이 될 것 같다는 생각이 든다. 그리고 개인적으로는 엑셀을 많이 활용하지만, VBA 등을 다루려면 코딩이 쉽지 않아 붙여넣고 활용하는 수준이었는데 이 책을 보고 나서 R이라는 프로그램을 배워봐야겠다는 열정이 꿈틀거렸다.
     대부분의 교육책들은 한 쪽으로 쏠리게 마련이다. 이론 중심이거나, 예제 또는 실습 중심이거나 둘 중에 하나인 경우가 많다.
    하지만 이 헬로 데이터 과학 책은 이론적인 부분과 실제 실습, 사례 등의 배분이 아주 적당한 수준으로 나뉘어 있다는 점이다.
    저자인 김진영님은 욕심이 매우 많은 분인 듯하다. 특히나 책의 장마다 여백이 거의 없다. 역시나 저자는 데이터를 다루는 전형적인 좌뇌형 인간(?) 같았다. 마지막 장까지 책의 내용으로 마무리한 부분은 정말 인상적이었다. 아마도 쓸데 없는 장수를 늘려 보기 싫은 두꺼운 책으로 만들기 싫으셨던 모양이다.
     마지막으로 이 책을 통해 데이터 분석을 잘하려면 기본에 충실해야한다는 점도 배운 것 같다. 일단 문제를 잘 정의하고 데이터를 수집하여 준비하며, 데이터를 만들기 위해 잘 어울리는 유용한 도구들을 활용하여 스토리텔링을 통해 설득력 있는 인사이트를 찾는 것이 데이터 분석의 핵심이 아닌가 한다. 데이터 분석을 잘하고 싶은 초보자들은 한 번쯤 읽어보면 괜찮은 책이라고 생각된다.

  • 그느므... 빅데이터 인지 스몰데이터인지...... 요즘 하도 핫하니까 데이터 사이언스에 대한 관심이 많죠. 그런데 배우다...

    그느므... 빅데이터 인지 스몰데이터인지......

    요즘 하도 핫하니까 데이터 사이언스에 대한 관심이 많죠.

    그런데 배우다 보면 내가 이걸 배우긴하는데..... 대체 뭘해야하는지? 혹은 이걸 어떻게 이용할지....

    데이터 사이언스에 대한 맥락을 잡을 수가 없는 경우가 굉장히 많아요.

    그런데 이 책은 입문자 혹은 배움의 방향을 못잡고 방황하는 사람들을 위해서 매우 좋은 책이라고 생각해요.

    주로 다루는 도구는 Excel R 이거 두 개 구요 주로 Excel에 치우쳐 있기 때문에 쉽게 배울 수 있어요!(R을 살짝 덜 다뤄서 좀 아쉽긴하죠)

    뭐 그래도 정말 괜찮은 내용입니다. 개요 부터 수집, 분석 까지 따라가면 어느새 아 쓰벌 이렇게 하면 되는구나! 하고 생각이 딱 듬..... 일일히 실습하면서 해야 하는지라 읽는데 5일은 걸렸네욬ㅋ;; 그만큼 알찬 내용이라는 거겠죠.....

    (한빛미디어 책은 안좋은게 없더라는..)

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