신간소개 2023. 5. 8. 10:56

 

  ● 저자: 홍창수

  ● 페이지: 264

  ● 판형: 152*223

  ● 도수: 2도

  ● 정가: 22,000원

  ● 발행일: 2023년 5월 15일

  ● ISBN: 979-11-982686-4-8 93000

 

 

 

 [오탈자 사이트]  

 

 

[강컴] [교보] [반디] [알라딘] [예스24] [인터파크]

 

_도서 내용

이 책은 챗GPT를 활용하여 데이터 분석 언어를 학습하고, 코딩 실전에 활용하여, 커리어 코칭을 받아 가장 빠르게 데이터 분석 전문가가 될 수 있는 방법을 알려준다. 또한, 코딩 실전에서는 코드 작성, 데이터 전처리, 코드 자동 완성, 코드 설명, 코드 변환, 코드 최적화, 코드 디버깅, 단위 테스트, 감성 분석, 기술 문서 작성 등 챗GPT를 활용하여 다양하게 코딩에 사용할 수 있는 방법을 소개하고 있다. 특별부록으로 데이터 과학 분야 언어별 챗GPT활용 프롬프트를 수록하였다.

 

_대상 독자

현재는 비교적 오류 있는 응답을 하는 챗GPT5년 안에 기술이 발전되어 오류가 거의 없는 문장 생성과 코드를 생성할 것으로 기대된다. 인공지능과 자동화 기술에 따라 데이터 과학자의 업무가 빠르게 대체될 것이며, 이때 가장 타격을 받을 사람들이 주니어가 될 것이다.

앞으로 코드 생성은 챗GPT와 같은 거대언어모델(LLM)이 진행하고 코드 리뷰를 할 수 있는 시니어 인원만 있으면 되기 때문에 신입 직원과 주니어 인원이 챗GPT로 대체될 가능성이 높다. 이에 대한 대비로 챗GPT를 활용하여 가장 빠르게 데이터 분석 전문가로 도약할 수 있는 방법을 제시하고 있어, 주니어인 경우 챗GPT를 활용하여 전문성, 독창성, 도메인 전문지식을 빠르게 학습하고 시니어와 대등하게 인공지능을 활용하여 더 높은 수준의 분석과 생산성을 높일 수 있을 것이다.

이 책이 그런 일에 조금이라도 일조를 한다면 책을 저술한 저자로서 큰 보람일 것이다.

 

_목차

 

프롤로그

추천사

 

DAY 1_ 마법과 같은 챗GPT에 대해 알아보자

1. GPT는 문과와 이과 통합형 인재다

2. GPT는 글쓰기와 프로그래밍 혁명이다

3. GPT는 무엇인가

_3.1 GPT의 발전과정: 트랜스포머에서 GPT4까지

_3.2 GPT는 어떤 분야에 적합한가

_3.3 GPT는 언어 모델이다

_3.4 GPT 이해를 위한 세 가지 개념

4. 알파고와 챗GPT는 강화학습이 핵심이다

5. 맥락을 구별하는 질의어 생성이 핵심인프롬프트 엔지니어는 무엇인가

6. GPT 활용을 위한 핵심 용어를 알아보자

7. GPT는 기업용보다 개인 맞춤형 인공지능 비서로 활용하자

8. 직장인의 미래는프롬프트 엔지니어가 될 것이다

9. GPT 프롬프트 시장은 활황 중이다

10. 일반인공지능의 가능성을 생성형 AI가 열었다

11. 생성 인공지능은멀티모달로 가고 있는 중이다

12. 우문을 하고 현답을 기대하지 마라

13. 현재 발생하고 있는 정보는 알 수 없다

14. 인공지능 기업의 전략 : 기반 모델에서 도메인 특화 모델까지

15. 월가에서 챗GPT를 금지하는 이유는 신뢰성과 보안 문제때문이다

16. 데이터분석가를 위한 챗GPT 활용

17. 데이터과학 교육에 적극 활용한다

18. 노코딩, 로코딩, 그리고 코파일럿

19. 〔마이크로소프트〕 365 코파일럿은 사무자동화를 위한 게임 체인저가 될 것이다

 

DAY 2_ GPT의 기본 활용법을 알아보자

1. GPT 기본활용법: 미세조정하여 질의하고 응답에 대해 미세조정한다

2. 자연어 처리: 질의(프롬프트)에 따른 텍스트를 생성한다

3. 문장 요약, 패러프레이징, 다국어 번역

_3.1 문장 요약

_3.2 패러프레이징

_3.3 다국어 번역

4. 콘텐츠 생성 마스터: 블로그, 유튜브, SNS 생성을 통한 수익창출

더보기

5. 새로운 책, 강의, 비즈니스 기획 보조로 활용하자

_5.1 새로운 책

_5.2 새로운 강의

_5.2 새로운 비즈니스

6. GPT로 제안서 작성하기: 데이터분석 관련 컨설팅 제안서 작성

7. 엑셀 업무 활용

_7.1 엑셀 실전 활용: GPT를 활용하여 엑셀에서 수식 작성 방법

_7.2 엑셀 VBA를 활용한 업무자동화

_7.3 엑셀 VBA를 활용한 업무자동화 실전 예제 83

 

DAY 3_ GPT를 통해 전문 교육을 받아보자

1. GPT의 등장은프로그래밍의 종말을 뜻하는가

2. GPT를 코딩에 활용하는 방법

3. GPT는 어떻게 프로그래밍을 할 수 있는 코딩 기능을 갖추게 되었나

4. 파이썬과 R 언어: 데이터분석을 위한 오픈소스 언어의 활용 방안

_4.1 데이터과학 코딩과 학습은 챗GPT DIY하자

_4.2 20달러로 학습과 업무역량을 증강시키자

5. 구글 코랩으로 파이썬을 마스터하자

6. GPT를 활용한 파이썬 교육

_6.1 데이터과학을 위한 통계 학습

_6.2 파이썬을 활용한 통계 실습

7. GPT를 활용한 머신러닝 교육

8. GPT를 활용한 R 프로그래밍 학습

9. GPT를 활용한 SQL 학습

_9.1 GPT에서 오라클에서처럼 SQL 실습하기

_9.2 SQL 실전 활용법

10. GPT를 활용한 파이썬 기초 활용법

 

DAY 4_ GPT를 코딩 실전에 활용해 보자

1. 코드 작성

2. 데이터 전처리

3. 코드 자동완성

4. 코드 설명

5. 코드 변환

6. 코드 최적화

7. 코드 디버깅

8. 단위 테스트

9. 코딩 테스트 실전문제 풀이 및 문제출제

10. 감성분석: 긍정 및 부정을 통한 심리분석

11. 기술문서 작성

 

 

DAY 5_금융 데이터분석 실전에 활용하자

1. GPT가 퀀트 트레이딩 책을 쓰다

2. GPT는 퀀트분석과 퀀트 트레이딩에도 활용할 수 있다

_2.1 퀀트투자란 무엇인가

_2.2 퀀트투자를 위한 금융데이터의 유형

_2.3 퀀트투자를 위한 금융데이터 수집하기

_2.4 단말기 및 홈페이지를 통한 엑셀 다운로드

_2.5 파이썬 금융 라이브러리

2.6 웹크롤링

2.7 퀀트투자 기초와 개념 학습

2.8 추세추종 전략의 기초: 모멘텀과 이동평균

3. GPT를 활용한 자산관리 활용: 로보어드바이저를 대체한다

[참고 1] GPT를 활용한 블록체인과 스마트 컨트랙트 활용

[참고 2] GPT를 이용하여 자동매매시스템을 구축해보자

 

 

DAY 6_ GPT에게 데이터전문가 커리어코칭을 받자

1. 이력서와 자기소개서 작성 및 개선

: 작성보다는 개선에 많은 코칭을 받자

_1.1 커리어 코칭

_1.2 예상 면접 질문

 

 

DAY 7_ AI과 함께 하는 데이터 과학자의 미래

1. GPT는 데이터 과학자를 대체할 수 있는가

_1.1 증강형 데이터 과학자의 탄생

2. GPT를 활용에 발생할 수 있는 여러 문제

_2.1 저작권 문제

_2.2 보안 및 저작권 문제

_2.3 오토파일럿이 될 때까지는 코파일럿으로 활용하자

3. 데이터 과학자의 미래: 처음에는 주니어를 대체하게 될 것이다

_3.1 GPT 시대 유망 기업

_3.2 코딩은 중요하지 않게 된다: 좋은 질문을 던지는 인재를 양성하자

_3.3 GPT는 일반인공지능(AGI)의 서막을 열고 있다

 

부록. 데이터과학 분야 언어별 챗GPT 활용 프롬프트

01 파이썬 입문

02 데이터과학: 기초통계와 데이터분석 입문

03 데이터과학: 인공지능, 머신러닝, 딥러닝

04 R 언어 입문

05 SQL

06 VBA

07 금융데이터 분석

07 금융데이터 분석

 

찾아보기

 

 

 

주요 내용

 

GPT

문이과 통합형 인재이며,

글쓰기와 프로그래밍 혁명이다.

 

이제 전문가가 되는 법이 달라진다!

GPT를 사용한 데이터 분석 학습과 실전용 치트키(공략집)

 

데이터 분석을 위한 필수 언어와 클라우드 플랫폼을 중심으로 기초 통계에서 머신러닝과 딥러닝에 관한 데이터 학습과 실전을 경험해볼 수 있도록 구성했다.

 

 

데이터 분석 대가들이 추천한 책

 

"우문을 하고 현답을 기대하지 마라"라는 격언은 이 책의 중요성을 간결하게 전달합니다. ChatGPT를 활용하여 프로그래밍, 금융 데이터 분석, 커리어 코칭 등 다양한 주제에 대한 현실적인 질문과 답변의 예시들을 소개합니다.

_김성훈, 홍콩과기대 컴퓨터 공학과 교수

 

저자가 인용한 '충분히 발달한 과학 기술은 마법과 구별할 수 없다' SF 소설의 거장인 아서 C. 클라크의 말처럼 지금의 챗GPT 광풍과 마법이 나란히 언급된 이유를 알게 해주는 책입니다. ‘마법’처럼 끝까지 술술 읽히며 금융공학과 인공지능, 그리고 지금의 AI 트렌드를 하나씩 과장되지 않게 차분하게 잘 풀어냈습니다.

_오순영, KB국민은행 금융AI센터장

 

금융전문가인 저자는 금융 데이터의 처리와 분석, 금융공학의 실무적인 내용들과 함께 ESG, 블록체인, AI 이슈 등과 같은 주제들을 폭넓게 다루며 챗GPT를 사용한 프롬프트 엔지니어링을 알려줍니다. 금융 업무와 학습에 챗GPT를 활용하고자 하는 분들에게 길잡이가 될 것입니다.

_박진문, 유로인스트루먼츠 대표이사

 

GPT를 기본 업무, 코딩, 데이터 분석 등에 활용하는 과정을 친절히 설명하고 있어, GPT에 대한 관심이 있는 여러 독자에게 큰 도움이 될 것 같습니다. 책 곳곳에서 저자의 풍부한 경험이 빛을 발하고 있습니다. 새로운 AI 시대를 준비하고자 하는 모든 분들에게 추천합니다.

_최선용, 가천대학교 금융수학과 교수

 

데이터분석에 관해 코딩 교육, 코딩 실전, 커리어 관리, 금융데이터분석에 대한 폭넓은 내용을 담고 있어, 데이터 분석 분야에 입문하고자 하는 사람들부터 이미 경험이 있는 전문가까지 모두에게 유용한 책입니다. 아울러, 금융 데이터 분석에 대한 전문 지식도 함께 제공하여, 데이터 분석과 컨설팅 분야에 입문하고 성장하고자 하는 사람에게 지침서로 안성맞춤입니다.

_이대희, 딜로이트 안진회계법인 상무

 

데이터 분석 분야에서 가장 빠르게 성장하고 있는 기술 중 하나인 ChatGPT의 활용법을 자세하게 안내하고 있습니다. 특히, 데이터 분석의 기초부터 심화까지 다양한 내용을 다루며, ChatGPT를 활용한 데이터 분석 방법과 실제 활용 사례를 다양하게 제시합니다.

_배원성, 쿼터백그룹 R&D 총괄

 

나의 연구분야에 어떻게, 얼마나, 어느 정도까지 챗GPT를 활용할 수 있을지에 대해 막연한 의문을 가지고 있었으나, 이 책으로 인해 그 활용법을 확실히 확인할 수 있었습니다. 실제 금융데이터 분석을 하는 분야에서 일하거나, 관련분야에 관심이 많은 분들이 챗GPT를 활용하기에 앞서 꼭 일독 하시길 권하고 싶습니다. 당분간은 가까이에 두고 자주 찾아보게 되는 책이 될 것입니다.

_임순영 박시, 한국거래소 증권파생상품연구센터

 

 

 

_저자 소개

지은이 ­­­ 홍창수

경북대학교에서 재무전공으로 경영학 석사학위를 받고, 한국외대에서 “장외개별주식옵션의 내재변동성 실증분석”으로 경영학 박사학위를 받았다. 2000년 외환선물㈜ 투자공학팀 애널리스트로 첫 직장생활을 시작한 이후로, 리딩투자증권 파생상품운용팀 옵션딜러, 한국투자증권 리스크관리부 리스크퀀트로 근무했다. 한화투자증권에서 장외파생상품경영인가 취득에 참여한 이후 금융공학팀, OTC파생팀에서 장외파생상품 담당 차장으로 근무했다. 이후 금융자산평가회사인 NICE P&I㈜ 금융공학연구소 실장으로 근무했으며, 현재는 정보사업본부에서 장외파생상품 및 리스크관리 관련 금융공학컨설팅 업무를 수행하고 있다.

지은 책으로는 <장외파생상품 실무입문>(서울경제경영, 2014), <퀀트의 세계>(에이콘출판, 2022)이 있으며, 번역서로는 <퀀트 투자를 위한 머신러닝ㆍ딥러닝 알고리즘 트레이딩>(에이콘출판, 2021)이 있다. SCI급 저널인 PLOS ONE을 비롯 국내 유수의 재무금융 및 경영 학술지인 증권학회지, 재무관리연구, 금융공학연구, 경영연구 등에 재무 및 파생상품 관련 논문을 게재했다. 중앙대학교에서 금융공학융합전공 강사로 ‘금융공학 실습’ 과목을 강의했으며, 한국금융공학회 산학협력위원으로 활동했다.

 

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오탈자 정보 2023. 5. 8. 10:50

2023년 5월 초판 기준입니다.

posted by 로드북
:
신간소개 2023. 4. 6. 17:54

 

  ● 저자: 정경문

  ● 페이지: 448

  ● 판형: 182*210

  ● 도수: 4도

  ● 정가: 25,000원

  ● 발행일: 2023년 4월 12일

  ● ISBN: 979-11-982686-0-0 93000

 

 [오탈자 사이트]

[강컴] [교보] [반디] [알라딘] [예스24] [인터파크]

 

_도서 내용

이 책은 "데이터는 모두에게 동등한 기회를 제공하고 있는가?"의 물음에 답하기 위해, 데이터 리터러시의 대중화에 앞장서고 있는 저자가 쓴 모두의 데이터 입문서다. 모두가 접할 수 있는 일상에서 사례를 찾았고 스토리텔링 방식과 시각적 요소를 활용하여 누구나 데이터를 이해하여 쓸 수 있도록 일반인의 관점에서 집필하여 대중화한 책이며, 단언컨대 데이터에 관한 국내 최초의 자기계발서이기도 하다. 이 책으로 데이터를 읽고 쓸 줄 알며 다가오는 인공지능 시대에 흔들리지 않은 주체가 되길 바란다.

 

_대상 독자

이 책은 학생, 사회인 모두를 위한 데이터 분석 입문서다. 

오늘날 데이터로 이루어진 세상에서 우리는 데이터에 대해 제대로 듣고, 말하고, 읽고, 쓰는 능력을 기른 적이 없다. 그래서 필자는 모두가 이해할 수 있는 데이터 분석과 활용 역량을 말하기, 듣기, 읽기, 쓰기, 이 네 가지 관점에 대해 차근차근 설명해주는 책을 집필하였다. 

데이터 분석에 관한 책을 보면 전문적인 통계 용어나 프로그래밍 언어로 설명하는 방식이 대부분이다. 데이터 활용 능력이 모두에게 필요한 능력이지만 전문가들이 쓰는 용어와 코딩으로 가려져 정작 그 중요한 원리와 가치가 묻혀 있는 것이다.

그래서 빅데이터니 인공지능이니 하는 말들이 남의 나라 이야기가 되었다고 생각한다. 이 책을 통해 기른 데이터 사고, 분석, 활용 능력을 바탕으로 여러분만의 분야에서 최고로 성장하고, 회사와 인생에서 합리적인 의사결정을 했으면 한다. 데이터는 여러분에게 ‘현상을 바라보는 통찰력’과 동시에 ‘미래를 볼 수 있는 혜안’을 줄 것이다.

  

_목차 

차례

추천사

프롤로그

 

1장 데이터로 말하는 시대, 나만의 생존전략이 있나요

1 데이터 홍수에서 살아남자

01 데이터 관점에서의 세대 구분, ‘삼포세대그리고데포세대

02 데이터와 함께 태어나고 성장하는 세대, Grow Up

03 데이터를 이해하고 활용하는 세대, Catch Up

04 데이터가 막연하고 어려워서 포기하고 싶은 세대, Give Up

2 이제는 데이터 생존 시대다

01 인생은 B D 사이의 C

02 기업 경영에서 데이터가 미치는 영향력

03 데이터가 우리 삶에서 차지하는 영향력

3 데이터는 돈이고 정보는 힘이다

01 데이터는 21세기 석유다

02 우리는 데이터의 가치를 어떻게 평가하는가

03 새로운 시대의 3대 생산요소: 플랫폼, 데이터, 인공지능

04 우리나라의 데이터 산업 시장규모는 얼마인가

정리하기

 

 

2장 데이터 분석보다 데이터 활용이 더 중요해요

1 벚꽃이 피는 시기와 데이터

01 데이터란 무엇인가

02 데이터는 모든 것의 근원이다

03 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다

04 데이터의 5가지 특성

2 여러분에 대해 많은 것을 알고 있는 X

01 왜 빅테크 기업들은 검색엔진을 무료로 제공할까

02 현대판 헨젤과 그레텔

03 X는 우리를 얼마나 알고 있을까

04 비행기 사고가 무섭다면, 해외여행을 갈 수 없다

3 데이터 분석보다는 데이터 활용이다

01 대한민국, 코딩교육 열풍이 불다

02 과거에도 데이터 분석 툴이 있었다

03 중요한 것은빨대가 아니라 우리가 마실음료

정리하기

 

3장 데이터 활용의 기초 사고력

1 인공지능이 우리 일자리를 대체할까

01 사람보다 느린 자동차를 봤나요

02 자율주행차의 발달로 바라본 일자리 변화

03 미래사회의 일자리

2 인공지능을 부려먹는 역량을 키우자

01 컴퓨팅 사고력이란 무엇인가

정리하기

 

4장 데이터에서 답을 찾고 있나요

1 데이터 안에서 정답을 찾지 말자

01 ‘데이터중심으로 생각하지 말고, ‘목적중심으로 생각하자

02 ‘데이터 활용을 어려워하는사람들을 위한 해법

03 데이터 분석은 그 자체가목적이 아니라방법이다

2 데이터를 활용한 문제해결 3단계

01 문제가 생기면 어떻게 해결할까

02 1단계문제정의: 우선 문제를 짚고 넘어가자

03 2단계원인 분석: 논리적 사고를 통해 원인을 찾자

04 3단계해결방안: 문제를 해결하기 위한 데이터를 찾자

정리하기

 

5장 데이터를 올바로 활용할 수 있어요

1 우리는 왜 데이터 활용에 실패하는가

01 데이터에서 무엇을 얻을 수 있는지에 대한 고민이 필요하다

02 해결하고자 하는 문제가 불분명하다

03 문제정의, 원인분석, 해결방안의 논리흐름이 부족하다

2 목적과 데이터가 일치하는가

정리하기

 

더보기

6장 이야기를 잘 하는 사람이 데이터도 잘 써요

1 데이터로 말하는 게 불편한가요

01 데이터 활용에 필요한 4가지 역량

2 이야기를 사랑하는 데이터

01 뉴스의 흡입력 있는 말하기 비법은스토리텔링’ + ‘데이터

02 감흥 없는 데이터와 눈을 씻고 쳐다보는 데이터는 다르다

3 연구논문에서 데이터를 활용하는 방법

01 연구논문 역시스토리텔링데이터의 결합체다

02 “내 심장(데이터)을 쏴라의 핵심은 데이터다

03 데이터를 표로 넣을까, 그래프로 넣을까

정리하기

 

7장 데이터를 요약해서 말해요

1 분석결과말고결론을 말하라

01 결과는 데이터와 결론을 이어주는 징검다리

2 데이터 기반 주장과 사실의 차이

01 어떤 데이터를 보고 그렇게 말할 수 있나

정리하기

 

8장 건강한 데이터 말하기의 3요소

1 건강한 데이터 말하기를 위한 3요소

01 튼튼한 논리구조 만들기

02 건강한 데이터 기반 근거 챙기기

03 데이터의 적절한 흐름과 양 구성하기

04 데이터 말하기, 결국 무엇이 중요할까

정리하기

 

9장 데이터, 질문하며 들어요

1 데이터, 질문하며 듣기

01 데이터 듣기에서 중요한 4가지 질문

02 데이터: 데이터가 어떻게 만들어졌나

03 분석방법: 가로축과 세로축이 제대로 설정되었나

04 주장과 사실: 편견이 포함되어 있지 않은가

05 논리구조: 부분과 전체의 논리가 일치하는가

정리하기

 

10장 데이터 기반의 비판적 사고력을 키워요

1 데이터야, 팩트 체크를 부탁해

01 우리 삶에 깊숙이 들어온 가짜뉴스

02 데이터 기반의 비판적 사고는 오늘날의 생존능력이다

03 팩트 체크를 하는 도구는 바로 데이터다

04 비판적 사고를 위해 필요한 두 가지 눈

정리하기

 

11장 다른 데이터와 비교하며 들어요

1 데이터 비교 듣기능력평가

01 데이터 관점에서의 Half Full 또는 Half Empty

2 내 월급이와친남보다 적은 이유

01 모두에게 평등한 기회를 주고 데이터를 뽑자

02 평균의 비밀

3 플립 데이터

01 데이터 뒤집기

02 전체와 맥락을 고려하여 데이터 듣기

03 전문용어 없이 데이터를 쉽게 설명할 수 있어야 한다

정리하기

 

12장 데이터에서 관계를 읽어요

1 개인과 사업의 운을 부르는 데이터 복리의 마법

01 복리의 마법으로 행운을 크게 할 수 있다면

02 <오징어 게임>의 다섯 번째 게임, 유리 징검다리를 건너라

03 통계가 거짓말이라고

2 삼각관계보다 상관관계, 인간관계보다 인과관계

01 정말 까마귀 때문에 배가 떨어진 걸까

02 상관관계란 무엇일까

03 상관관계와 인과관계를 구분하는 세 가지 방법

04 인류의 무기, 인과관계에 대한 판단

정리하기

 

13장 데이터 난독증에서 탈출해봐요

1 생존을 위한 데이터 분석

01 통계를 믿을 수 없다면 어떡하나

02 자로 길이를 재듯이, 동일한 기준으로지수를 측정해야 한다

2 아들이 줄넘기 반 대표가 되지 못한 이유

01 하나의 값으로 나타내려는 본능: 평균

02 데이터가 흩어져 있는 정도: 산포도

03 데이터와 평균 간에 얼마나 차이가 있는지 확인: 편차

04 편차의 평균을 구할 수 없으면 제곱으로: 분산

05 제곱하니까 너무 커. 차이의 크기를 원래대로 돌려줘: 표준편차

06 빅데이터에서는만 중요한 것이 아니다

정리하기

 

14장 가설을 검증하며 읽어요

1 데이터를 꿰뚫어 보는 4가지 기술

01 역대 최고 물가상승률

02 데이터를 읽어내는 4가지 기술

2 할인쿠폰과 적립쿠폰은 구매효과 차이가 있을까

01 할인쿠폰과 적립쿠폰 중 어느 것을 발행할까

02 더 많은 사람에게 실험을 해봐야 하지 않을까

03 만약, 실험 결과가 애매하다면 어쩌지

04 우연히 한쪽으로 쏠리는 경우는 없나요

05 지금까지 우리는 그 어렵다는 가설 검증을 한 것이다

06 데이터를 놓치면 실패 박물관으로 갈 수 있다

정리하기

 

15장 데이터를 자유자재로 다뤄요

1 데이터를 강력하게 만드는 방법

01 데이터 붙이기 1: 병합

02 데이터 붙이기 2: 잇기

03 데이터 짝짓기: 매핑

2 데이터를 사이언티스트처럼 데이터를 생각하자

01 기업규모가 커질수록 데이터를 효과적으로 다뤄야 한다

02 나누기: 분할

03 계산하기: 반영

04 다시 모으기: 결합

05 데이터 사이언티스트처럼 생각하자

정리하기

 

16장 데이터를 적절히 저장해요

1 데이터를 알면 화성에서도 살아 돌아올 수 있다

01 아날로그와 디지털로 구분되는 데이터 특징

02 컴퓨터는 데이터를 어떻게 인식하나

03 문자 데이터의 표현

04 아스키 코드

05 아이폰과 갤럭시의 카메라 화소 비교

06 실무에서 디지털 데이터가 중요한 이유

2 진달래와 철쭉을 구분하는 방법

01 진달래와 철쭉 구분하기

02 정형 데이터와 비정형 데이터의 차이

03 비정형 데이터의 중요성

04 기업 데이터의 선순환 구조

정리하기

 

17장 올바른 데이터 구조를 선택해요

1 데이터를구조해 줘

01 기업 실무에서 데이터 쓰기의 중요성

02 가장 안쪽에 있는 물건이 필요한 날이 창고를 정리하는 날이다

03 지구의 종말이 올 때까지의 시간을 계산하자

04 줄을 잘 서야 한다고 들었습니다만

05 편의점에 음료수가 진열되는 방식

06 이름과 전화번호가 뜻하는 것

2 데이터 구조를 왜 알아야 하나

01 창고 정리가 필요한 이유

02 문제를 푸는 공간과 시간

정리하기

 

18장 조직의 데이터를 물 흐르듯이 잘 써요

1 데이터, 물 흐르듯이

01 물은 우리에게 어떻게 왔을까

02. 데이터, 물 쓰듯이

2 데이터 마트, 웨어하우스, 레이크

01 물은 마트에서, 데이터는 데이터 마트에서

02 창고는 정해진 형태에 맞게 물(데이터)을 저장하는 곳이다

03 내 데이터는 호수, 그대 노 저어 오오

04 데이터에 대한 이해로 부서 간의 장벽을 허물자

정리하기

 

19장 데이터 분석과 활용 실무를 세팅해요

1 데이터의 궁극적인 목적은 활용이다

01 데이터, 활용할 수 있는가

02 조직이 데이터를 잘 활용하기 위한 환경 조건

2 데이터 활용 실무 정보

01 데이터 활용을 위해 꼭 알아야 할 플랫폼

02 빅데이터 플랫폼의 활용 사례

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20장 데이터 활용 역량, 조금만 노력하면 쑥쑥 자라요

1 데이터 활용 역량이 중요한 이유

01 이 시대에 필요한 역량

2 개인에게 필요한 4가지 데이터 활용 역량과 현업 꿀팁

01 개인에게 필요한 데이터 활용 역량을 키워요(feat. 현업 꿀팁)

02 문제정의 능력

03 데이터 수집 역량

04 데이터 분석 역량

05 결론 도출 및 추진력

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에필로그

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주요 내용

 

데이터 입문서, 누구나 배워야 하는 공통적인 자기계발서 영역에 들어오다!

 

직장에서 인정받아 연봉을 높이기 위해 혹은 투자를 잘해 좀더 잘 살아보기 위해 수많은 사람들이 오늘도 자기계발서를 읽는다. 불황기 호황기를 포함한 경제 사이클에 따라 유행하는 자기계발서의 주제도 시시각각 자주 바뀐다. 하지만, 인공지능이 우리 일상으로 파고들면서 이제는 시대와 상관없이 반드시 알아야 할 자기계별 영역이 하나가 생겼다. 바로 “데이터”다. 인공지능의 가장 기본적인 재료가 “데이터”이기 때문이다.

이 책은 "데이터는 모두에게 동등한 기회를 제공하고 있는가?"의 물음에 답하기 위해, 데이터 리터러시의 대중화에 앞장서고 있는 저자가 쓴 모두의 데이터 입문서다. 모두가 접할 수 있는 일상에서 사례를 찾았고 스토리텔링 방식과 시각적 요소를 활용하여 누구나 데이터를 이해하여 쓸 수 있도록 일반인의 관점에서 집필하여 대중화한 책이며, 단언컨대 데이터에 관한 국내 최초의 자기계발서이기도 하다.

이 책으로 데이터를 읽고 쓸 줄 알며 다가오는 인공지능 시대에 흔들리지 않는 주체가 되길 바란다.

 

데이터 분석과 활용 역량 네 가지: 말하기, 듣기, 읽기, 쓰기

[데이터 말하기]

_ 이야기를 잘 하는 사람이 데이터도 잘 써요

_데이터를 요약해서 말해요

_건강한 데이터 말하기의 3요소

[데이터 듣기]

_데이터, 질문하며 들어요

_데이터 기반의 비판적 사고력을 키워요

_다른 데이터와 비교하며 들어요

[데이터 읽기]

_데이터에서 관계를 읽어요

_데이터 난독증에서 탈출해봐요

_가설을 검증하며 읽어요

[데이터 쓰기]

_데이터를 자유자재로 다뤄요

_데이터를 적절히 저장해요

 

 

[추천사]

 

저자는 풍부한 이론과 경험을 가진 데이터 분석 분야의 최고 전문가다. 이 책은 어렵게만 느껴졌던 데이터 분석을 다양한 사례와 시각적인 자료를 통해 이해하기 쉽게 도와준다. 복잡하고 불확실한 세상에서 데이터를 통해 세상을 바라보고 방향을 잡을 수 있는 나침반이 되어 줄 것이다. 

_양현진 (「정보보호개론」 저자, 정보보안 전문가)

 

AI에 대한 변곡점에 서있는 우리에게 "왜 데이터분석을 해야 하는가?"에 대한 질문에서 시작하여, "어떻게 활용해야 하는가?"에 대한 답을 제시하는 입문서이자 지침서이다.

_Google Product Experts 전문가 인터뷰 채널 <안녕 사이시옷>

 

여기저기 쏟아지는 데이터에 의해 변화하는 속도가 그 어느 때보다 빠르다고 느껴지는 요즘, 쉬운 비유와 그림으로 설명된 내용을 읽다 보면 어떻게 데이터를 잘 활용할 수 있을까에 대한 해답을 찾게 해준다.

_주병준(포스코DX 데이터 사이언티스트)

 

살면서 부딪히는 문제는 다양하다. 이 책은 '데이터 분석'을 통해 합리적으로 문제를 해결하는 방법을 알려준다. 책에 저술된 다양한 예시와 자료들로 친절하게 안내한 여정을 따라가다 보면, 데이터 분석을 실생활에 어떻게 적용해볼지 생각이 깔끔하게 정리된다.

_이세정(「누구나 쉽게 배우는 인사노무 사례 100개면 되겠니」 저자, 노무사)

 

회사 내에 ChatGPT와 꼰대가 같이 존재하는 모순적인 시대에 MZ 세대에게 가이드라인이 될 책, 넘치는 데이터 홍수 안에서, 어떻게 살아남을 수 있을까에 대한 통찰을 담은 책이다.

_김영진(인천대학교 기계공학과 산업인공지능 전문인력양성 사업 참여교수)

 

수년간 찾던 책을 이제야 만났다. 한 편에서는 플랫폼, 데이터, 인공지능, 다른 한 편에서는 문해력, 인문학적 소양이 주요 경쟁력이 된 격변의 시대다. 데이터가 막강한 힘을 가지게 된 세상에서 나침반이 되어 줄 필독서. 이 책을 통해 데이터 문해력, 활용력, 스토리텔링의 세 마리 토끼를 잡으시길 바란다.

_김효진(미국 실리콘밸리 테크회사 데이터 분석가)

 

경험과 통찰력으로 포장된 ''이 지배하던 시대를 지나, 우리의 일터는 이미 데이터를 피해갈 수 없는 환경으로 바뀌었다. 현업 전문가의 생생한 팁이 넘쳐 나는 이 책을 통해 모두가 쉽게 데이터와 친해지는 기회를 가져보길 권한다.

_박용근(()알엠피 콘텐츠 연구소장)

 

데이터 분석의 기술을 다루는 다양한 책들이 있지만 이러한 기술들을 실제로 데이터에 적용해 본 사람이라면 그 이후 무엇을 해야 하는지에 대한 막막함을 느껴본 적이 있을 것이다. 저자의 다양한 경험과 노하우를 바탕으로 한 예제들을 살펴보다 보면 이러한 막막함에서 벗어나 어느새 데이터 기반 사고를 하고 있는 자신을 발견하게 될 것이다.

김동우(POSTECH 인공지능대학원/컴퓨터공학과 교수)

 

데이터 기반 사고, 행동으로 체계적인 의사결정을 할 수 있는 실용서. 데이터, 어디서부터 무엇부터 시작해야 할지를 엄두가 나지 않는다면 데이터 분석의 기본적인 개념부터 실제 데이터 분석을 위해 필요한 도구와 기술까지 쉽고 재미있게 설명된 이 책을 권하고 싶다. 데이터 분석의 중요성, 분석 준비, 미래 전망까지 포함된 이 책을 통해 데이터가 주는 혜안을 얻을 수 있다.

_김계수(세명대학교 사회과학대학장 경영학과 교수)

 

무심코 지나쳐 온 일상 생활 속에서 데이터가 갖는 의미를 새삼 일깨워주는 책. 데이터의 가치는 일상에서 나누는 평범한 대화와 매일 마주하는 뉴스 기사에도 녹아 있다. 어쩌면 우리는 우리가 의식하지 못한 채 데이터를 분석하고 활용할 수 있는 역량을 가졌을지도 모를 일이다. 마치 말하기, 듣기, 읽기, 쓰기를 통해 의사소통을 원활하게 할 수 있는 것처럼 말이다. 이 책을 통해 잠재되어 있던 데이터 분석 본능이 꿈틀거리는 것을 느낄 수 있었다.

_심승보("한국건설기술연구원 수석연구원)

 

GPT와 함께 우리 앞으로 성큼 다가와버린 인공 일반 지능(AGI) 시대에 데이터에 대한 인사이트를 길러 주고 활용할 수 있게 해주는 필수 서적이다. 데이터를 무기로 커리어를 만들어낸 역자의 경험을 녹여낸 책으로 쉬운 예시와 그림을 따라가다 보면 데이터에 대한 인사이트와 활용법을 얻을 수 있는 데이터 분석 입문서이다.

_김석중(()브이터치 창업자, 공동대표, 2021 특허청 선정 올해의 발명왕)

 

이 책은 막연한 개념서와는 다르고, 또한 난해한 전문서와도 다르다. 그런데 흥미롭게도 이 모두의 장점을 가지고 있다. 데이터 분석 입문자가 기대하는 정확한 이해 선상에서, 읽기 편하면서도 구체적인 방법론까지 쉽게 담아내고 있다. 관련 전공의 신입생 또는 비전공자에게 적합한 책으로 꼭 읽어볼 가치가 있는 책이다.

김관호(인천대학교 산업경영공학과 교수)

 

최근 마이크로소프트와 OpenAI가 열어젖힌 ChatGPT AI 시대가 성큼 우리 생활 속으로 파고 들고 있다. 하지만 여전히 수많은 중요한 결정들이 데이터에 기반한 과학적 근거가 아니라 그때그때 시류에 편승되어 주먹구구식으로 진행된다. 데이터 리터러시가 없는 상태에서 아무리 멋진 AI 기술이 펼쳐진들 돼지 목의 진주 목걸이밖에 되지 못한다. 이에 실제 기업에서 근무하며 데이터 분석을 탐구하고, 또 그 내용을 커뮤니티 리더십으로 이렇게 멋지게 책으로 공유해 준 작가는 현재를 살아내는 가장 현명한 성장 방식의 예라고 하겠다.

_이소영(마이크로소프트 글로벌인플루언서팀 아시아 리전 메니저)

 

데이터 분석가 커리어를 시작하는 사람들을 위한 책. 현업 전문가부터 데이터 분석가, 인공지능 전문가까지 커리어 확장을 직접 만들어 온 작가의 데이터 분석과 활용노하우와 이론을 적절히, 쉽게 버무린 책이다. 데이터, 코딩, 통계, 인공지능에 대해 잘 몰라서 시작이 어려운 이들에게 충분히 해낼 수 있다는 용기를 불어넣어 줄 것이라고 확신한다.

_윤혜선(웅진씽크빅 에듀테크연구소 CoE 팀장)

 

_저자 소개

지은이 ­­정경문

https://brunch.co.kr/@writerjeong

데이터 사이언티스트.

 

"데이터는 모두에게 동등한 기회를 제공하는가?"에 대한 물음에 답하기 위해 데이터 리터러시의 대중화에 앞장서고 있다.

IT 비전공자로 시작하여 쌓아올린 데이터 실무경험을 바탕으로 현재 포스코 그룹사 R&D센터에서 데이터 분석, 인공지능 개발, 품질기술 업무를 맡고 있다. 지능형(AI) 하자예방 기술 등 빅데이터, 인공지능에 대한 다양한 프로젝트를 통해 정부 포상과 특허를 받았다.

정보기술분야 국가직무능력표준 강사로서 대학생과 직장인 멘토링, 어린이 코딩교육 재능기부 봉사활동을 통해 사회적 책임을 다하고 있다.

 

_상세 이미지

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오탈자 정보 2023. 4. 6. 17:52

2023년 4월 초판 기준

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