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카드뉴스로 보는 책
책 소개
넘쳐나는 숫자 속에서 기업과 소비자가 원하는 ‘가치’를 찾아내는 방법
데이터를 비즈니스에 활용하고 싶은 이들을 위해 모든 정보와 인사이트를 담은 책
데이터를 활용해 마케팅의 성과를 높이고 싶은 이, 데이터 분석을 통해 새로운 상품을 개발하는 기획자, 코딩 실력이 걱정되지만 데이터 분석가로 전직을 꿈꾸는 이, 숫자와 텍스트 속 감춰진 신호에서 기회를 발견하고 싶은 이들을 위한 책이다.
이 책은 데이터 분석에 뛰어든 마케터, 기획자, 공대생 등 다양한 배경을 가진 사람들이 차별화된 역량을 키워갈 수 있도록 안내한다. 실제 프로젝트에서 어떤 역량이 쓰이는지도 직접 확인해볼 수 있다. ‘인사이트를 사람에게 전달하는 경우’와 ‘IT서비스에 반영하는 경우’ 2가지 유형으로 분류해 실무에 필요한 역량을 비교해준다. 그밖에도 데이터 사이언티스트에게 필요한 5가지 마인드, 실무에 도움이 되는 사고법 등을 실제 업무 프로세스를 바탕으로 소개한다. 책의 말미에는 특별한 커리어 워크숍이 열린다. 새로운 직업에 눈을 뜬 사람들이 자신만의 적성을 찾고 확신을 가질 수 있도록 ‘나’라는 데이터를 모아 분석하는 시간을 갖는다. 모두가 데이터 분석을 할 필요는 없지만, 데이터 분석을 시작했다면 이 일이 진정 ‘좋아하는 일’이 되기를 바라는 저자의 마음을 담았다.
목차
│1부│ 숫자와 현실을 연결하다
: 데이터 사이언티스트의 등장
1장 데이터 필수 시대
개념보다 중요한 것은 활용이다
쌓일수록 가치가 생기는 것
누구에게나 도움이 되는 데이터
데이터는 경쟁력을 좌우한다
모든 것이 데이터가 된다
2장 데이터 사이언티스트의 역할
이 시대에 꼭 필요한 전문가들
기술, 통계, 인문의 경계를 넘나든다
숫자로 설득해야 한다
숫자와 현실을 연결해야 한다
숫자와 언어 속에서 맥락을 읽어낸다
│2부│ 기술보다 먼저 익혀야 할 것들
: 데이터 사이언티스트의 역량
3장 문과생 데이터 사이언티스트의 기초체력 다지기
정도가 아닌 길을 걷는 이들에게
외국어를 배우듯 코딩을 배워라
맛있는 요리를 만들듯 통계를 대하라
통계 관련 수업은 최대한 많이 들어라
프로젝트에 대한 가치판단을 전달하라
스페셜리스트가 되려면 제너럴리스트가 되라
박쥐의 고통을 감수하라
문과생이 아닌데 데이터 사이언티스트가 되고 싶다면
4장 데이터 사이언티스트의 마인드 세팅
향상심: 지금보다 나아지고자 하는 욕구
호기심: 현상을 관찰해 문제를 파악하는 힘
사교성: 사람들이 원하는 것을 파악하는 능력
주도권: 데이터에 대한 주인 의식
경험: 기획과 변형, 해석의 바탕
│3부│ 데이터가 사람을 위해 일하게 만드는 법
: 데이터 사이언티스트 실무
5장 데이터 사이언티스트의 일
데이터에서 가치를 찾아라
감각, 기술, 소양을 갖춰라
다양한 프로젝트들
프로젝트 유형 1: 인사이트를 사람에게 전달하는 경우
프로젝트 유형 2: 데이터를 실제 IT서비스에 반영하는 경우
6장 데이터 사이언티스트의 무기
사고하고 판단할 수 있는가
나만의 관점이 있는가
분석에 대한 그림을 그릴 수 있는가
다양한 경험을 융합할 수 있는가
│4부│ ‘나’라는 데이터를 분석하는 워크숍
: 적성을 찾고 확신을 얻는 과정
7장 선택의 순간에 묻는다
상상만으로 고민하지 않기를
내 인생의 키워드
잊고 지냈던 재능 찾기
내 선택의 공통점 찾기
장래희망의 상상과 실제 확인하기
내 선택의 전환점 찾아보기
일상에서 벗어난 나 돌아보기
감정 파악하기
8장 캐릭터 마이닝
키워드를 찾는 방법
커리어 키워드 찾기
내가 좋아하는 것들의 키워드 찾기
내가 참기 어려운 것들의 키워드 찾기
미래의 나를 구체적으로 상상해보기
에필로그 “지금 하는 일을 좋아하나요?”
채널예스 기사 (2개)
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‘21세기 가장 섹시한 직업’, 문과생도 도전할 수 있을까?
2020년 06월 24일
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[문과생, 데이터 사이언티스트 되다] 열 살부터 코딩 배운 전문가와 경쟁하지 마라
2020년 06월 08일
)
![[문과생, 데이터 사이언티스트 되다] 열 살부터 코딩 배운 전문가와 경쟁하지 마라](https://image.yes24.com/images/chyes24/8/6/0/d/860d0abc3305ea8d6e50244561186945.jpg))
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종이책 회원 리뷰 (8건)
요즘 4차산업혁명이 화두가 되면서 데이터 사이언티스트가 화두로 떠오르면서 나같이 문과생 출신에서 데이터 사이언티스트로 전향하고자 하는 사람들의 마음을 잘 전략적으로 사로잡은 책이다. 뭐 도움이 되는 전략들도 꽤 있었긴 했지만 솔직히 인터넷에서 떠돌아다니는 자료 2~3시간만 찾아봐도 알 수 있는 내용들을 그냥 모아둔 것 같았다. 정리는 잘 되어 있다. 한번에 잘 정돈된 내용을 보고싶다면 추천드린다
빅데이터와 인공지능으로 대변되는 새로운 시대를 준비하기 위해 이전에는 없던 직업들이
나타나기 시작했다. 그 중 대표적인 것이 데이터 사이언티스트이다. 쏟아지는 데이타를
분석하여 새로운 가치를 창출하고 보다 나은 의사결정을 하는데 도움을 주는 일을 하는만큼
많은 사람들이 관심을 가지고 있는 직업이다.
이전에는 없던 직업이다 보니 어떻게 하면 데이터 사이언티스트가 될 수 있는지 궁금해
하는 사람이 많고 이 책을 구매하게 된 동기도 그런 연유에서다. 특히 이공계열이 아닌
나와 같은 문과생이 어떻게 데이터 사이언티스트가 될 수 있었는지 그리고 어떻게 하면
불확실한 미래에서 유망한 직업의 길로 잘 안착할 수 있을지 먼저 그 길을 걸어본 사람의
조언과 충고를 듣고 싶었다.
결론부터 얘기하면 기대만큼 만족스럽지 못했다.
첫째, 이 책을 읽기 전 기대감이 너무 컸던 것 같다. 기대했던 내용은 좀 더 구체적이고
현실적인 조언이었다. 문과생에서 데이터 사이언티스트로 직업의 방향을 정하면서
겪게되는 일 중에 꼭 명심해야 할 사항들 그리고 어떠한 프로젝트들을 어떻게 경험했으며,
이 길을 가기 위해 무엇을 배우고 어떤 능력들이 필요한지 좀 더 상세한 내용을 기대했다.
관련 자격증은 무엇이며, 어떤 책의 내용들을 보면 좀 더 도움이 되며, 또 어떤 프로젝트들이
도움이 되었는지 생생히 살아있는 경험을 듣고 싶었다.
둘째, 분명 도움이 되는 부분들이기는 하지만 너무 일반적이었다. 책을 읽는 이유는 그 책의
저자만이 가지는 고유한 혜안과 생각들을 읽고 독자들만의 것으로 소화하고자 하는 목적이
있다. 이 책에서 얘기하는 데이터 사이언티스트가 가지고자 하는 역량은 읽으면 그냥 당연하
다고 생각되는 내용들이 대부분이다. 그러다 보니 그냥 크게 주의를 요하지 않고 가볍게
읽고 넘어가기가 쉬웠다. 특히 마지막 부분으로 갈수록 자신이 진정으로 원하는 좋아하는 일
그리고 잘하는 일을 찾아내기 위한 방법들을 알려주고 있어 책 제목과는 다르게 그냥 자신의
적성과 직업을 찾아주는 책이 아닌가 조금 헷갈리기도 했다.
셋째, 그럼에도 불구하고 데이터 사이언티스트가 되기 위해 갖추어야 할 역량들은 다시 한
번 리마인드 해 볼 수는 있었다. 단순한 기술적인 역량만이 아닌 인문학적인 사고와 창의력
그리고 사고력이 한데 어우러져 융합할 수 있는 역량이 요구된다는 점은 다시 한 번 확인할
수 있었다. 아울러 데이터 사이언티스트가 어떤 직업이며, 데이터가 비즈니스에 어떻게
적용하여 그 안에서 어떤 점들을 생각해봐야 하는지 고민해 볼 수 있었다는 점에서 의미가
있었다.
이과를 전공한 사람들만 데이터 사이언티스트가 되는 세상은 아니다.
문과생은 현업에서 어떤 데이터 사이언티스트 역할을 하는지 궁금했고, 가볍게 읽을 수 있었다.
두껍지 않은 책에서 저자(차현나)는 계속해서 학습하고, 부족한 부분들을 채우려 노력해야 한다고 강조한다.
하지만 나왔던 내용의 반복성은 독자로 하여금 조금 더 새로운 내용, 유익한 걸 원했던 갈증을 채워주기엔 아쉽게 느껴졌다.
현업 프로젝트 예시를 통해 전체적인 데이터 사이언티스트로서 역할과 업무 프로세스를 알 수 있었다.
컴퓨터 앞에 앉아 데이터만 보는게 아니라
유관업무 부서와의 긴밀한 커뮤니케이션은 프로젝트 기획에서 부터 종료 그리고 다음 프로젝트 구상까지 중요한 부분이라 생각된다.
단순 데이터 분석 결과값만 던져주는게 아니라 분석결과를 통해 얻은 인사이트를 제시해야 한다고 한다.
개인적으로는 프로세스 단계 중 아래 내용이 와 닿았다.
'실행효과를 데이터로 검증하라'
데이터 분석에 대해 부정적인 시각을 갖는 경영진도 있을 수 있다.
열심히 했는데 '그래서 뭐?'가 되지 않으려면
실행효과를 시각적으로 제시하는 방법이 가장 중요하다고 생각한다.
끝으로 저자는 대학강의를 했을 때 취업준비생들의 고단함(?)을 봐서인지
'나'라는 데이터를 분석하는 워크숍
이라는 챕터를 넣어두었다. 시간될 때 한번 쯤 해보면 괜찮을거 같다.
본문중에서...
데이터 사이언티스트 3가지 역량
기술, 통계, 인문
p.38
... 데이터를 분석하기 전 기획가 분석된 데이터 활용에 관한 아이디어를 낼 수 있는 인문학적 감각, 데이터에서 의미를 찾아낼 수 있는 통계적 지식, 빅데이터를 다루는 기술을 한 몸에 지니고 있어야 한다.
p.93
향상심, 즉 더 나아지고 싶다는 마음은 데이터 사이언티스트에게 가장 필요한 자세 중 하나다.
...
이들은 늘 호기심이 끊이질 않고 더 발전하기 위해 스스로 공부하며 정신없게 바쁘지 않으면서도 부지런하다.
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eBook 회원 리뷰 (1건)
문과생, 데이터 사이언티스트 되다 라는 제목처럼 문과생 입장에서 본인의 경험과 산업군의 내용을 쉽게 설명해주고있습니다. 옆에서 자세히 알려주시고 본인의 이야기를 들려주시는 것 같아 읽기 편하고 인상깊었어요. 다른 리뷰는 종이책에서도 좋은 점 많이 말씀해주시겠지만,일단 ebook레이아웃이 굉장히 깔끔하게 읽힙니다. 근래 읽은것중에 젤 깔끔했어요. 참고로 저는 아이패드 미니로 읽고있어요.
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한줄평 (11건)
