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데이터 인사이트(데이터 시각화를 위한)
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332쪽 | 규격外
ISBN-10 : 896848094X
ISBN-13 : 9788968480942
데이터 인사이트(데이터 시각화를 위한) 중고
저자 헌터 휘트니 | 역자 한선용 | 출판사 한빛미디어
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2014년 4월 28일 출간
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이 책의 시리즈

책 소개

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『데이터 시각화를 위한 데이터 인사이트』는 시각화를 통했을 때 우리가 데이터의 이면을 어떻게 볼 수 있는지, 유용한 정보와 종합적 조망을 제공한다. 그중에서도 비즈니스 분석/보건/게임/보안/네트워크 모니터링 분야의 사례를 보면 최신 데이터 시각화를 간접적으로 나마 느낄 수 있을 것이다.

저자소개

저자 : 헌터 휘트니
저자 헌터 휘트니(Hunter Whitney) http://www.hunterwhitney.com는 생명 과학, 의학, 정보 공학, 해양 생물학 등의 다양한 분야에서 유용하고 쓰기 편리한 인터페이스 디자인을 개발해 온 UX 디자이너다. UX 디자인 외에도 데이터 시각화를 포함해 다양한 방면의 글을 써 온라인과 오프라인으로 발행했으며, 다양한 기술과 입장을 가진 사람들이 서로 토의하면서 데이터를 더 많은 사람이 사용할 수 있게, 더 흥미롭게 표현하는 방법을 찾아내려 노력하고 있다. UCLA에서 영문학, UCSC에서 생물학으로 학사 학위를 받은 뒤 UCLA에서 신경심리학 대학원 과정을 수료했다. 이렇게 다양한 방면을 공부하면서 오랫동안 인문학과 과학의 접점을 고민해왔다.

역자 : 한선용
역자 한선용 http://tranbot.net은 2008년부터 웹 관련 일을 했으며 웹 표준과 자바스크립트에 관심이 많다. 《WCAG 2.0을 위한 일반적 테크닉들》을 번역했으며(http://www.wah.or.kr/w3c_doc/techs/general.html), 《HTML5 명세》를 번역해서 http://tranbot.net에 공유했다. 번역서로는 『jQuery Mobile』(2011), 『자바스크립트 성능 최적화』(2011), 『자바스크립트를 몰라도 배울 수 있는 Head First jQuery』(2012, 이상 한빛미디어), 『HTML5 & CSS3: 오늘 구현하는 내일의 웹 표준』(2011), 『에릭마이어의 CSS 노하우』(2011), 『처음 배우는 jQuery』(2012), 『자바스크립트 프로그래밍』(2013, 이상 인사이트)이 있다.

목차

__옮긴이의 글
__지은이의 글
__감사의 글

CHAPTER 1 테라바이트에서 통찰력으로
__서론 : 더 넓은 관점
__우리를 똑똑하게 해주는 것들 : 사려 깊은 시각화는 삶에 어떤 도움을 주는가?
__차트를 두려워하지 마십시오
__데이터의 세계를 보십시오
__데이터에서 지혜로
__데이터와 함께하는 하루
__데이터의 소나기와 가랑비 : 통계학자 존 보슬레이의 관점
__겉잡을 수 없는 혼란
__데이터의 라이프사이클
__데이터가 뭐고 메타데이터는 뭔지 “사실만 말하세요”
__남길 것과 버릴 것 : 저널리즘 교수이자 기술 기업가 렌 셀러스와 대화
__무엇이 중요한가?
__파급 효과
__데이터 시각화의 속성
__스플렁크 CIO 더그 하르와 머신 데이터 우물에 뛰어들기
__심오한 단순성(단순한 형태로 표현한 복잡한 데이터)
__새로운 것은?

CHAPTER 2 더 아름다운 질문
__질문의 예술
__좋은 질문
__워싱턴 DC, 1100개의 불
__스무 고개
__패턴, 컨텍스트, 질문
__무엇을 모르는지도 모를 때 소프트웨어를 어떻게 만들 것인가?
__질문 속의 질문
__가진 것을 아는 일
__질문과 메타데이터
__빠른 질문
__‘개인적인 최선’ 찾기(정보과학자 댄 길먼의 작업을 바탕으로)
__비즈니스를 위한 ‘의문세’ 감면
__좋은 질문 하기
__초보자의 마음으로 데이터에 접근
__데이터가 너무 많다고요?
__더 아름다운 질문

CHAPTER 3 이기는 조합 - 데이터 시각화의 재료 다루기
__잘 어울리는 것들만
__여러 가지 재료로 무엇을 할지 판단하기
__상차리기
__1부 - 데이터 요소를 선택, 저장, 조합하기
__2부 - 데이터 타입에 맞춘 시각화
__색깔!
__3부 - 다른 시각화를 함께 쓰기
__작은 규모의 이기는 협력
__결론

CHAPTER 4 경로, 목적, 관점
__이 길을 따라
__데이터의 줄기 따라가기
__다시 길 위로
__뚜렷한 경로, 손에 쥘 수 없는 경로
__경로와 과정
__정글에서 희귀 새 찾기 : 포장 명세서
__시간 여행, 추적, 일깨움 : 시각화 흐름과 데이터
__데이터와 묘사 경로
__교차점과 그래프 시각화
__다리, 네트워크, 역할
__점에 대한 세련된 설명
__지도 위의 점 그 이상(패트릭 마이어의 관점)
__데이터 포인트 이상의 것
__기억해야 할 점

CHAPTER 5 당신의 시야
__통과하는 것
__애매한 부분의 인식
__모든 게 당신의 관점에 달렸습니다
__데이터 모델 vs. 사용자 모델
__권한을 주는 vs. 인상적인, 심성 모델
__UX 디자인과 데이터 이해
__변화를 아낄 수는 없을까요?
__학습된 인터페이스 vs. 직관적 인터페이스
__T2 - 기술 × 훈련
__당신의 장치에 달렸습니다
__야구, 바순, 거장의 경지
__HCI와 슈나이더만의 ‘황금률’에서 얻은 믿음직한 조언
__사용편이성과 데이터 시각화
__톰 소여 소프트웨어 CEO 브렌던 매든과 함께 바라본 사용자 주도 디자인
__월트 바트만과 함께 하는 조망 : 색깔과 조합
__요약

CHAPTER 6 생각하는 기계
__데이터 분석의 음양
__분석의 대규모화 : 지식, 데이터 마이닝, 기계 학습
__갱도 진입
__수동과 자동
__자동화한 관찰과 사람의 가설
__블랙박스, 장난감 상자, 상자 바깥
__직관과 알고리즘
__관련성과 인과관계에 대한 실망
__앞으로 올 것들은 어떤 모양일까요?
__어떻게 접을 것인가?
__다중 지능과 데이터 시각화
__의문, 아이디어, 통찰력
__사람, 컴퓨터, 협업
__부분의 합

CHAPTER 7 뒤늦은 깨달음, 예견, 통찰
__1부 - 데이터에 적응하기
__보조 맞추기
__2부 - 데이터 시각화의 새로운 차원
__3부 - 실시간
__방 안의 코끼리
__교차하는 경계

__자료
__INDEX

책 속으로

지은이 서문 모래집 vs. 박물관의 진열대 우리는 지혜를 물려받지 못한다. 스스로 찾아야 한다. _ 마르셀 프루스트 이 책은 명세 모음집이 아닙니다. 그보다는 아이디어와 관찰, 대칭적인 생각, 대화를 모아 놓은 것에 가깝습니다. 박물관의...

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지은이 서문
모래집 vs. 박물관의 진열대

우리는 지혜를 물려받지 못한다. 스스로 찾아야 한다.
_ 마르셀 프루스트

이 책은 명세 모음집이 아닙니다. 그보다는 아이디어와 관찰, 대칭적인 생각, 대화를 모아 놓은 것에 가깝습니다. 박물관의 진열대보다는 어린이가 들어가서 노는 모래집에 가깝습니다. 이 책 자체가 완성본이 아니라 아이디어를 얻고, 이리저리 돌려 보고, 다른 관점에서 바라보게 하는 가이드에 더 가깝습니다.
나는 종종 박물관에 가서 천체 망원경 같은 전시물을 보며 어떻게 발전해왔는지 추측하고는 합니다. 물론 만지지는 않습니다. 이 책도 당신의 상상력을 일깨울 충분한 결과물이 되었으면 합니다. 박물관의 천체 망원경을 보듯 즐겁게 이 책을 보며 아이디어를 생각할 수 있길 바랍니다. 그리고 영혼마저 소통할 수 있는 마음의 자세를 갖길 바랍니다.
데이터 시각화의 끝없는 잠재력을 완전히 이해하려면 여러 분야에 숙련되어 있어야 합니다. 그래서 데이터 과학자와 통계학자부터 미술가, 작가에 이르기까지 다양한 배경 지식과 세계관을 가진 사람들을 만나 그들의 생각을 이 책에 담았습니다. 이 책을 읽는 독자도 그만큼 다양하길 바랍니다. 언제나 우리는 다양한 관점에 목말라 있습니다.
당신이 매일같이 이 세상을 바라보고, 점점 더 어떤 종류의 데이터를 이해하며 그걸 사용하는 동안 나는 당신의 협력자가 되겠습니다. 때로는 모호함, 반대 의견, 불확실함 같은 것들이 한 데 모여 위대한 이야기를 이루기도 합니다. 컴퓨터 언어에서 두 가지 의미가 때로 버그가 아니라 기능일 수도 있습니다. 과학 영역에서는 부지불식간에 가장 위대한 영감을 떠올리거나 발견할 때가 있습니다. 데이터를 활용하는 방법에는 아직 미지의 영역이 많이 남아 있다고 생각합니다.
나는 이 책에서 다루는 주제에 대한 관점이 절대적이라고 말하거나, 가능한 모든 비판에 응답하려 하지는 않습니다. 오히려 그 반대입니다. 인터뷰에 응한 사람의 의견이나 생각을 이 책에 실으면서 내 생각과 일치하거나 비슷한 것만 고르지는 않았습니다. 목표는 주제에 대한 ‘당신의’ 아이디어와 상상을 끌어내고 소통하게 만드는 것입니다. 토론은 협업의 장점 중 하나입니다. 나는 가능한 한 느긋하고 천천히 이 문제에 접근하려 하지만, 동시에 최대한 사려 깊게 접근했습니다. 이 책에서 흠을 발견하더라도 모험가의 자세로 과감하게 옆으로 치우고 대화에 참여해줬으면 좋겠습니다. 나는 열린 자세의 광신도니까요.

_ 헌터 휘트니

옮긴이 서문
구슬이 서 말이라도 꿰어야 보배다.
_ 우리 속담
거짓말에는 그냥 거짓말, 지독한 거짓말, 통계 세 가지가 있다.
_ 마크 트웨인

바야흐로 데이터의 시대입니다. 다양한 데이터를 수집해서 분석해 정확한 판단을 내려야 살아남을 수 있습니다. 요즘 우리나라에서는 불행히도 개인정보 관련한 사건이 끊이지 않고 있는데 데이터를 이렇게 저급하게 사용하기 위해 수집하는 곳도 있지만, 시장의 동향을 파악한 다음 정책을 수립한다거나 더 많은 사용자에게 맞춤 서비스를 제공할 수 있도록 개선하기 위해서도 다양한 데이터를 수집하고 이를 정확히 분석하는 능력이 꼭 필요합니다.
우리 속담에도 “구슬이 서 말이라도 꿰어야 보배다”라는 말이 있지만, 데이터가 그냥 데이터베이스에 들어있기만 해서는 별 의미가 없습니다. 그 속에서 ‘이야기’를 읽어내야 하며, 데이터베이스를 모르는 사람도 이해하기 쉽게 ‘시각화’해야 다양한 사람의 의견을 들을 수 있습니다.
하지만 이런 시각화 과정은 양날의 칼이라 할 수 있습니다. 제대로 한다면 아주 큰 힘을 주는 도구이지만, 자칫 시각화에 참여한 사람의 실수 또는 어떤 의도에 따라 편향될 수 있습니다. 숫자의 힘은 아주 강하고, 일단 숫자를 사실이라고 믿으면 그 숫자가 쓰인 그래프나 차트가 암시하는 결론까지 자연스레 믿어버리는 경향이 있기 때문입니다. 마크 트웨인도 “거짓말에는 그냥 거짓말, 지독한 거짓말, 통계 세 가지가 있다”라는 말을 통해 숫자의 위험함을 경고한 바 있습니다.
그렇다면 제대로 시각화하기 위해서는 어떻게 할까요? 여기에는 정답이 없습니다. 데이터를 수집한 목적과 수집한 방법, 수집된 양, 그 데이터를 어디에 쓸 것인지에 따라 헤아릴 수 없이 다양하게 나뉘기 때문입니다.
하지만 어떤 데이터를 다루든 꼭 생각해야 할 기본적인 의문과 함정, 판단 근거 등은 존재하므로 이를 숙지한다면 숫자의 함정에 빠지는 일을 피하고 데이터가 전하는 이야기를 정확히 판단해 올바르게 시각화하는 데 큰 도움을 받을 수 있습니다.
이 책은 그런 의문과 함정에 관한 책입니다. “이렇게 하라”고 결론을 내리는 책은 아니지만, 다양한 사례를 분석하고 현장에서 일하는 수많은 전문가와 인터뷰를 통해 데이터

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출판사 서평

이 책이 제시하는 핵심 내용 시각화를 통해 데이터의 이면을 바라볼 수 있는 통찰을 키워주는 데이터 시각화의 교과서 이 책의 특징과 장점 데이터 시각화에 대한 개요를 설명하는 교양서 오래된 사례부터 최신 사례까지 다양한 사례를 볼 수 있다...

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이 책이 제시하는 핵심 내용
시각화를 통해 데이터의 이면을 바라볼 수 있는 통찰을 키워주는 데이터 시각화의 교과서

이 책의 특징과 장점
데이터 시각화에 대한 개요를 설명하는 교양서
오래된 사례부터 최신 사례까지 다양한 사례를 볼 수 있다.

어떤 독자를 위한 책인가?
데이터를 분석해서 비즈니스에 활용하고자 하는 사람
데이터 과학자
빅데이터 관련 개발자

도서 특징(책 표지 글)
데이터 시각화의 교과서

『데이터 시각화를 위한 데이터 인사이트』는 시각화를 통했을 때 우리가 데이터의 이면을 어떻게 볼 수 있는지, 유용한 정보와 종합적 조망을 제공한다. 개괄적 주제부터 중요한 세부 사항까지, 모두를 놓치지 않도록 꼼꼼히 설명하는 이 책은 데이터 시각화의 교과서라 할 수 있다. 데이터 시각화는 여전히 발전하는 분야이기에 이 분야에 활발히 공헌 중인 사람들의 아이디어와 업적을 이 책에 많이 인용했으며, 그중에서도 비즈니스 분석/보건/게임/보안/네트워크 모니터링 분야의 사례를 보면 최신 데이터 시각화를 간접적으로 나마 느낄 수 있을 것이다.

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책 속 한 문장

회원리뷰

  • 모든 게 당신의 관점에 달렸다.   아래 그림에서 A, B, C의 차이는 무엇일까?   ...

    모든 게 당신의 관점에 달렸다.

     

    아래 그림에서 A, B, C의 차이는 무엇일까?

     

     

    사실 이 도형들은 같은 그림으로, 단순히 세 방향에서 본 것일 뿐이다. 만약 이 그림이 데이터이고, 이 도형들의 관계를 몰랐다면 우리는 어떻게 해석했을까? 데이터 시각화가 어려운 점은 A, B, C처럼 사람들에겐 분명 달라 보이지만 사실은 관련된 것임을 알 수 있게 하는 관점, 또는 그 반대 관점을 제공하는 것이다.

     

    점점 늘어나는 데이터를 어떤 관점으로 바라봐야 할까? 또 시각화는 어떻게 하지? 라는 궁금증을 늘 가지고 있었기에 이번에 선택한 책은 헌터 휘트니의 데이터 시각화를 위한 데이터 인사이트였다.

     

     

     

     

    바로 이 책 !

    사실 전에 몇 가지 데이터 시각화 관련 책을 읽었었기에, 이 책이 보여주는 인사이트와 관점은 매우 새로웠다. ‘이렇게 하라’라기 결론대신, ‘이렇게 생각해봐’라고 하는 책이기 때문이다. 시각화하는 스킬을 이 책에서 기대했던 사람이라면 다소 실망할 수도 있을 것 같다. (또 제목이 너무 추상적이고 번역 문체 느낌이 강해서 빠르게 필요한 파트만 읽기는 어렵다. 제목에서 내용 추측이 불가능하다 ;;)


    데이터 시각화 왜 중요할까?

    예전에 보고 엄청 웃었던 40~50년대 코미디 “1루수가 누구야?” 기억나는가? 책에서도 언급이 되어서 이번 기회에 다시 YouTube로 찾아서 봤다.

    (보고 싶으시다면 ! 의역된 영상 링크 : http://www.youtube.com/watch?v=3DNaj8R4HJg )

    다시 봐도 정말 너무 웃김. 왜 이 두 사람의 대화가 단절되어서 이렇게 엉뚱한 대화를 나누고 있는 것이고, 이게 데이터 시각화랑 무슨 관계가 있는걸까? 영상에서 상대방은 누구(Who)=의문사라는 고정관념에 빠져서 이름이라는 사실을 알아차리지 못하고 있다. 이처럼 모두가 아는 쉬운 단어조차도, 이야기를 전달하는 과정에서 대화 당사자들의 의도를 눈치채지 못하면 오해를 낳을 수 있다. 데이터 시각화는 이런 문제에 도움이 된다. 정보가 잘못 전달될 가능성이 낮아지고, 언어나 숫자를 통한 오해도 줄어들게 되기 때문이다.

    데이터에서 이야기를 만드는 능력은 인간에게만 있다. 그들은 이야기를 계속해서 수정해 만족스럽게 만든다” _코코 크룸

    책에 강조할 데이터 시각화의 속성과 장점이 잘 정리되어있는데, 의미있게 다가왔던 몇 항목을 적어본다.

    • 원할 때마다 큰 그림에서 세부사항으로 쉽게 이동할 수 있다.

    • 데이터에서 에러를 빨리 찾아낼 수 있다. 문제점은 시각적으로 튀어 나온다’.

    • 이 버튼으로 뭘 하지?”이게 대체 뭐야?” 같은 사소한 의문에 시간을 낭비하지 않고 중요한 문제에 집중할 수 있다.

    • 의도적이든 아니든 눈에 보이는 거짓말을 하지 않는다.

     


    데이터 시각화의 재료 다루기


    아니, 그럼 이 책에 시각화를 어떻게 하는지 전혀 언급되어 있지 않은걸까? Nope ! 다행히 ^^ 챕터 3은 여러 가지 데이터 재료들로 무엇을 어떻게 할지 풀어주고 있다. 당연한 내용이긴 하나 시각화 디자이너들은 기본 재료(데이터)에 익숙해야 하며, 소비자의 지식과 이해 수준을 고려해야 한다. 그렇지 않은 시각화 데이터는 혼란스러워지고, 자칫 잘못하면 잘못된 방향으로 데이터가 분석되기 때문이다.

     

     데이터 타입(ex. 개별적인 vs. 연속적인)에 따른 시각화 방법, 도형//점을 이용한 시각화, 색상 사용, 그래프 타입 등 스킬에 가까운 내용도 있지만, 다소 원론적인 내용에 가깝다. 여러 가지 예시 이미지와 그래프 등을 담고 있어서 텍스트만으로 이해하기 어려울 수 있는 내용을 시각화하여 잘 설명해주고 있다.

     


    여러 시점에서 데이터 바라보기

     

    데이터 시각화라는 주제가 나에게도 노력해야 하는 분야라는걸 일하면서 많이 느껴진다. 단순히 표면만 보는 것이 아니라 근본적인 raw data를 어떻게 접근해야 하는지 고차원적으로 고민해야 하는 때이다. 분석 관점도 가지기 바쁜데, 시각화라니…라고 생각하면 망망대해 같기도 하지만, 정보를 시각적으로 묘사하여 필요한 정보를 효과적으로 전달한다는 점에서는 이미 매일 하고 있는 작업이기도 하다. 마음이 조급하여 기술적인 면만 빨리 습득하려는 생각도 있었는데, 시간을 두고 책을 읽으면서 다양한 관점으로 생각해볼 수 있는 시간을 가져보는 것도 나쁘지 않았던 것 같다.

  • <<데이터 인사이트>>시각화 된 데이터는 프레젠테이션을 할 때도 글자만 있는 것보다 눈으로 보고 설명을 ...

    <<데이터 인사이트>>시각화 된 데이터는 프레젠테이션을 할 때도 글자만 있는 것보다 눈으로 보고 설명을 귀로 들으므로 듣는 사람들이 머릿속에 잘 들어오고 말만 듣는 것 보다 기억을 더 많이 하게 된다. 그런 이유로 인포그래픽도 부상하게 되었고 적은 데이터들이 쌓이면서 큰 데이터가 된 빅데이터란 단어도 생겨난 듯싶다.

     

    눈으로 볼 수 있게 시각화 된 정보는 우리가 아이에게 소설책과 그림책을 읽으라고 하면 소설책 보다는 그림책이 아이들이 보면서 상상력도 키우고 머리 속에 잘 기억하게 된다. 발표에도 다들 더 중요한 것을 생각하고 있는 경우도 있기에 말과 글로만 되어 있는 발표자료라면 머리 속에 있는 생각들로 인해 잘 안 들려오게 된다.

     

    하지만 그림이나 도형이 들어간 시각화 된 자료를 통해서 많은 글을 안 읽어도 되고 한 눈에 들어오기 때문에 다른 것을 생각하더라도 머리 속에 그려진 시각화 된 정보를 통해서 더 기억을 많이 할 수 있게 된다. 데이터가 화두인 현재 정보화 시대라고도 하며 모두가 스마트 폰 하나씩은 가지고 있는 시대에 살아가고 있다.

     

    언제 어디서나 스마트폰이나 PC가 있고 인터넷 환경만 된다면 정보를 찾아 볼 수 있고 공개가 되어 있는 자료들은 찾아볼 수가 있다. 검색을 통해서 찾거나 경험이 많은 경험자들의 노하우를 알려주는 환경 속에서 살아간다면 더 많은 정보를 빠르게 접근할 수 있는 환경 속에서 살아가는 것과 같다. 우리는 사람을 보게 될 때 일 잘하는 사람, 일 못하는 사람으로도 보고 있다.

     

    이 사람이 일을 잘하는 것은 내가 한 말을 잘 듣고 그대로 행동하는 사람 눈치가 빠르고 지적한 것은 고쳐가는 사람이 일을 잘하는 사람이라 볼 수가 있고 일 못하는 사람은 지적한 것 또 지적하게 하고 말을 끊고 자기만의 생각이 강한 사람은 일을 하는데 객관적인 정보로 일을 하는 것이 아니라 주관적인 정보로 일을 해나가는 것이기 때문에 일을 못 한다는 말을 듣는 것 같다는 생각이 든다.

     

    이 생각은 더 아름다운 질문 좋은 질문은 무엇이고 예술적인 질문은 어떤 질문인가 부분을 읽어보면서 들었던 생각입니다. 운동이나 공부나 인간관계든 선한 싸움으로 경쟁하면서 이겼을 때 정정당당하게 했기에 더 뿌듯하듯이 데이터라는 가공되지 않은 수많은 정보 속에서 살아가면서 내가 바뀌고자 하는 것이 있다면 그것 하나 바꾸지 못하는 것은 아직 이길 수 있는 준비가 덜 되어서 이기지 못하는 것이 아닌가 생각이 듭니다.

     

    나를 돌아보고 책을 내 것으로 만들어야 한다, 남들보다 더 배로 열심히 해서 성공한 것 같다. 여러 형태의 성공한 사람들이 많지만 자신에게 맞는 방법을 찾고 기쁜 마음으로 사용 가능한 정보를 사용하는 것이 가장 좋을 것 같습니다. 앞으로의 마주칠 데이터들 그 수는 짐작할 순 없지만 나에게 어울려질 수 있는 그러한 정보들을 찾기 위해 기쁘게 할 수 있는 방법을 모색해야겠다는 생각을 하게 되었습니다.

  • 데이터 인사이트 | m2**spw | 2014.06.30 | 5점 만점에 5점 | 추천:0
    데이터 시각화를 위한 "데이터 인사이트" - 헌터 휘트니 이 책의 원서는 Data Insights: New Wa...

    데이터 시각화를 위한 "데이터 인사이트" - 헌터 휘트니

    이 책의 원서는 Data Insights: New Ways to Visualize and Make Sense of Data 으로 2012년에 출판된 도서입니다.

    이 책은 최근 모든 컴퓨터 과학분야에서 화두되고 있는 데이터 가공과 시각화에 대한 사례와 최신 데이터를 소개하고있습니다.

    최근 빅데이터를 이용한 사례들이 점점 늘어나고 있다는 것을 볼 수 있는데, 데이터를 수집하는 목적부터 수집한양, 어떻게 쓸 것인가에 대한 방법론과 다양한 기법들이 등장하고 있습니다. 하지만, 이걸 직접 시각화하여 직관적으로 보여주는 일도 굉장히 어려운 일입니다. 읽으면서 좋았던 점은 바로 딱딱한 내용이 아니라 그림과 표로 쉽게 쉽게 데이터를 활용하는 방법에 대해서 설명하고 있습니다.그리고 QR 코드를 이용하여 실제로 시각화된 사례를 볼 수 있습니다. 

    아 여기서 주목해야할 점은 이 책은 칼라입니다!!!!

    제일 중요한 것은 이 책을 통해 우리가 가지고 있는 데이터를 어떻게 응용 할 것인가에 대해서 아이디어를 도출 해볼수있고, 어떻게 적용시켜 볼 수있을까에 대해서 깊게 생각 해 볼 수 있습니다.

    굉장히 철학적인?

    이 책을 읽다보면 저자인 헌터 휘트니가 제목을 데이터 인사이트라고 지은 이유를 알 수 있었습니다. 정말 데이터에 대해서 철학적인 관점으로 접근한 것을 볼 수 있었기 때문이죠. 물론 번역서인지라 번역하신분의 영향이 있을 수도 있지만, 누구나 이해하기 쉽게 글을 썼고, 시각화를 위해서 굉장히 독특한 방법으로 설명합니다. 인용을 하거나 비교를 하거나 말이죠. 그리고 전체적으로 글을 읽다보면 중간중간에 상당히 문학적인 요소들이 많이 들어있습니다.

  • 데이터 인사이트...
    데이터 인사이트
     
    저자 : 헌터 휘트니
    옮김 : 한선용
    출판사 : 한빛미디어
     
    망원경이 끝나는 곳에서 현미경이 시작된다. 어느 쪽이 더 넓은 광경을 보여주겠는가 빅토르 위고
     
    망원경은 멀리 있는 사물을 마치 눈앞에 있는 것처럼 볼 수 있게 해주는 도구이고 현미경은 너무 작아 인간이 볼 수 없는 것을 볼 수 있게 해주는 도구이다. 우리가 살아가는 세상은 이 두 가지의 도구를 적절히 사용해야 방향을 잘 잡을 수 있다. 다양한 곳에서 발생하고 파생되는 사건, 사고, 트랜드, 변화등을 망원경으로 끌어다 볼 수 있어야 하고 그렇게 끌어 온 것을 다시 현미경으로 아주 자세히 들여다 볼 수 있어야 세상을 읽는 안목이 커진다는 의미다. 그렇다면 무엇을 볼 것인가? 바로 세상의 흐름! 데이터다. 데이터는 정보 한 조각을 뜻하는 라틴에 datum의 복수형이며, ‘준다에서 파생했다. 데이터는 주어지는것이기에 생각, 소통, 토론의 재료가 된다는 것이다. 즉 지금도 우리 주변을 떠 돌아 다니는 수 많은 데이터를 우리가 어떻게 끌어와서 보고 자세히 들여다 보는가 하는 것이 세상을 잘 읽을 수 있는 방법이 아닐까?
     
    이 책의 저자는 우리에게 주어지는 데이터라는 것을 어떻게 바라볼 것인가에 초점을 맞췄다. 그것도 단순히 데이터를 이쁘게 보여주는 도구 중 하나인 인포그래픽과 같은 수준에서 벗어나 데이터가 무엇이고 도대체 어떻게 시각화해야 하는 것인가? 에 대한 철학적 메시지를 던진다. 최근 화두가 되고 있는 빅 데이터와 같은 거대한 데이터로부터 어떤 통찰을 얻을 수 있을까? 라든지 진정 가치 있는 데이터를 찾기 위해 우리는 어떤 질문을 던져야 하나? 와 같은 것이다. 예를 들면 옷 한 벌이 세상 모든 사람에게 맞을 수는 없습니다. 한 가지 옷을 모든 사람에게 입히려면 수선비가 더 많이 들 겁니다. 데이터도 마찬가지 입니다. 사실과 수치가 떨이하듯 쏟아져 나와도 그것들을 잘 정리해야 합니다. 필요에 맞는 것을 고르려면 시간, 노력, 돈이 필요합니다. 절차를 무시할수록 크기가 맞지 않거나 싸구려 옷감으로 만든, 때로는 맞지도 않는 싸구려 옷을 만난 가능성이 큽니다. 가치 있는 정보와 데이터만 사들이려면 어떻게 해야 할까요?” 와 같은 질문이다. 저자는 데이터를 보려는 사람이라면 이런 질문들을 지속적으로 던져야 한다고 했다. 이런 고민과 질문을 통해 우리가 보려는 데이터는 비로서 어떻게 보고 싶고 보여줄 수 있는지의 형태가 결정되기 때문이 아닐까 한다.
     
    저자의 입장에서 보면 시각화는 위에서 이야기한 고민과 질문의 결과물이다. 나에게 진정으로 필요하다고 생각되는 수 많은 데이터들을 가져다 놓고 마치 요리하듯이 다양한 데이터가 가진 고유한 맛을 끌어낼 수 있어야 하다는 것이 진정 데이터를 인사이트 있게 바라보는 시각일 것이다. 그렇게 생각하니 데이터를 분석한다는 것과 요리하는 것은 상당히 닮아 있다. 요리의 마지막이 사람의 미각을 자극하는 비주얼 이듯 데이터의 마지막도 직관적으로 판단 가능한 시각화 일 테니 말이다. 그러나 저자는 잘못된 시각화가 가져다 줄 폐해 또한 분명히 지적한다. 우리가 흔히 보았던 통계의 오류가 그것이다. 흔한 것으로 그래프에서 수치의 범위를 어떻게 표기하는가에 따라 그래프의 기울기가 쉽게 달라진다는 점을 들 수 있다. 일명 통계의 거짓말이라 불리는 것으로 데이터가 속이는 것이 아니라 그것에 화장을 해 놓은 통계가 속이는 경우를 말한다. 그래서 저자가 주장하는 데이터에 대한 이해와 고민, 그리고 질문은 장님 코끼리 만지는 것과 같은 오류에서 우리를 벗어나게 해 줄 것이다.
     
    통계학을 전공한 나로서는 그간 데이터를 다루는 많은 책들을 읽었으나 이처럼 명료하게 데이터를 설명해준 책을 접하기는 쉽지 않았다. 많은 책들이 단순히 데이터가 어떻게 수집되어야 하고 가공되어야 하며 사용자들에게 보여져야 하는지에 집중했지 왜 데이터가 수집되어야 하고 그것이 어디에 필요하며 사용자 관점에서 필요한 데이터는 무엇인지를 고민하게 해 주지는 못했었다는 말이다. 그런 관점에서 이 책의 독자층은 기존 데이터를 취급하던 사람의 영역을 넘어서 데이터를 활용하는 수 많은 대중으로 확대되어도 충분한 가치를 지닌다고 생각한다. 이제 우리는 데이터를 피해 살아갈 수 없는 세상을 살아가고 있다. 그렇다면 데이터에 대해서 철학적 질문을 던져봐야 할 시간이 되지 않았을까?
     
    조리 기구가 좋으면 맛있는 음식을 만들기 쉽겠지만, 중요한 것은 만드는 사람입니다. 데이터 시각화를 준비하는 것도 마찬가지로, 핵심 재로는 사람의 마음입니다. –p158
     
    노래하는 멘토르
  • 서평을 시작하기 전 잡담 -   데이터 시각화~ 몇년전만 하더라도 일반 사람들은 몰랐을 생각조차 하지않...
    서평을 시작하기 전 잡담 - 
     데이터 시각화~
    몇년전만 하더라도 일반 사람들은 몰랐을
    생각조차 하지않았을 단어들이 난무한다.
    빅데이터, 시각화, 정보의 홍수...
    이미 우리는 하루에 소화할 수 있는 양을 넘어선
    정보들에 둘러 쌓여 있다.
    이 정보들을 대체 무슨 방법으로 처리하고
    어떻게 받아들일 것인가?
    이 책이 해답이 될 수 있지 않을까?
     
    책 설명 - 
     책을 잡는 순간 책이 아니고 고무를 집는 느낌이 들었다.
    호오....?
    다른 책들도 이런 표지였으면 좋겠다 싶은 것이
    지하철에서 한손으로 잡고 읽기에 딱 좋은데다가
    손떼도 안 묻는 것이 정말 마음에 든다.
    단점이 하나 있는데 정전기가 발생하면
    먼지가 엄청 묻어나온다는 점이다.
    그리고 책에 나오는 도형, 사진 등이 어려운 설명을
    정확하게 이해할 수 있도록 도와주고
    현재 나와있는 데이터들의 문제점을 말해주고 있다.
     
    책의 아름다운 모습 - 
    책 표지가 손에 착착 감긴다~ +_+

     
    숫자라는 것은 사람의 인식에 따라 정반대의 결과를 도출할 수도 있다.


    엄청나게 쌓이는 데이터들을 누가 정리하는가? +_+ㅋ


    점, 선, 면.. 그리고 입체로 이루어지는 데이터의 시각화.


    보기에 따라 달라지는 실제.


    이미 이런 현실은 이루어지고 있다.
     
     
    서평 - 
     인포그래픽, 데이터시각화..
    이 용어들 어디서 많이 들어본 적이 있지 않은가?
    그런데 웃긴 점은 실제로 이것이 뜻하는 바가 무엇인지
    무엇인지 어디에 필요한 것인지 모르는 사람이 많다는 점이다.
     내가 프로그래머인지라 같은 프로그래머에게 질문해보았는데 
    이 단어들이 무엇을 뜻하는지 왜 필요한지 모르는 듯 했다.
    엄청난 데이터들이 난무하고 넘쳐흘러서 주체할 수 없는
    이 빅데이터의 시대에 이 책에 씌여진 내용은 굳이 자신과
    관련이 없다고 하더라도 누구나 읽어봐야 할 내용이다.
    그전까지 존재하지 않았던 스마트폰이 나오고나서 어떻게 되었는가?
    지금은 누구나 사용할 줄 알지 않던가..?
    조만간 데이터를 정제하고 정리하고 필요한 정보로 만들어내는
    기술은 누구나 가지게 될 것이다.
    이미 시대를 읽고 통찰하려고 노력하는 이들은 넘쳐나는 정보속에서
    자신에게 필요한 정보를 정제하여 처리하고 있다.
     최소한 누군가에게 자신의 의도를 전달하고자 하는 사람이라면
    정보를 정제하여 보여줄 수 있어야 한다.
    손놓고 멍하니 있다가 누구나 일반적으로 하는 기술을 놓쳐버리고
    손가락 빨지말고 한발 앞서 나가 익혀보자.
      
    서평을 마치며 - 
     "좋은 질문을 하면 좋은 대답을 얻는다."
     
     지난 2009년에 이미 1년동안 생성해내는 데이터의 양이
    그때까지 생성해낸 데이터의 양보다 많아졌다고 한다.
    점점 더 데이터의 홍수는 가속화될 것이고
    어떤 것이 필요한 데이터인지조차 구분할 수 없게 될 것이다.
    후회하기 전에 한발 앞서 나가 정보를 만들어내는 기술을 익혀보도록 하자.
     


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