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품목정보
| 발행일 | 2024년 05월 03일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 368쪽 | 544g | 152*224*19mm |
| ISBN13 | 9791189909628 |
| ISBN10 | 1189909626 |
대격변 AI 시대, 데이터로 사고하고 데이터로 리드하라
: 한 권으로 간추린 확률, 통계, 데이터과학, 머신러닝, AI 특강
- IT 모바일 71위 | IT 모바일 top20 3주
-
[7월의 굿즈] 산리오캐릭터즈 반투명 3단 우산/메쉬가방 키링 세트/안경 케이스 (포인트 차감)
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바로, 불확실한 세상에서 확실성을 약속하고 기회를 놓칠지 모른다는 기업의 두려움을 이용하는 산업이다. 우리는 이를 ‘데이터 과학 비즈니스’라고 부른다.
--- p.38
날마다 주식 시장은 출렁이고, 정치 여론조사 결과 또한 매주 바뀌며(조사기관에 따라 바뀌기도 한다), 휘발유 가격은 요동치고, 혈압을 의사 앞에서 측정하면 치솟아도 간호사 앞에서 재면 정상이다. 여러분의 출근길 또한 초 단위로 나눠 측정한다면 교통상황, 날씨, 자녀 등교, 모닝커피 테이크아웃 등 여러 상황에 따라 날마다 조금씩 다를 것이다. 세상 모든 것에는 변동성이 있다. 이런 현상을 여러분은 얼마만큼 편안하게 받아들일까?
--- p.91
카지노에서는 구슬이 담긴 가방이 세심하게 설계되며 지속적으로 표본을 추출할 수 있다. 그러나 정치인들은 선거 당일 모든 구슬(즉 투표 결과)이 드러나기 전까지는 가방 안에 무엇이 들어 있는지 절대로 알 수 없다.
--- p.99
어떤 정치인의 지지율을 확인할 때 특정 정당 지지자 대상으로만 설문조사를 한다면 그렇게 수집한 데이터에는 표집 편향이 발생한다. 잘 설계된 실험이어야만 잠재적인 표집 편향의 위험을 낮출 수 있다.
--- p.121
어린아이도 동전 던지기 확률이 50 대 50인 것을 알고 있지만 2016년 대선은 여론조사 업계 전체가 테라바이트급 대규모 데이터를 분석했음에도 결과를 예측하기가 어려웠다.
--- p.149
어떤 채무자가 빚을 갚지 못할 사건은 그들의 이웃이 빚을 갚지 못할 사건과 서로 독립이지 않지만 오랫동안 월스트리트 금융가는 이런 사실을 간과했다. 두 사건 모두 본질적으로 전 세계의 경제 상황과 얽혀 있다.
--- p.158
잘못된 독립성 가정으로 인해 다음 해 프로젝트가 모두 실패할 가능성은 과소평가되고 결과적으로 적어도 하나의 프로젝트가 성공할 가능성은 과대평가됐다. 2008년 금융 위기와 연이은 경기 침체에서 보듯 독립성 가정의 중요성을 잊어서는 안 된다.
--- p.159
컴퓨터는 사람처럼 언어를 이해할 수 없으며 컴퓨터에게 언어는 그저 숫자일 뿐이라는 사실을 확실히 이해했기를 바란다. 이 사실을 아는 것만으로도 엄청난 가치가 있다고 생각한다. 텍스트가 숫자로 변환되는 과정에서 인간이 단어와 문장에 부여한 의미가 일부 제거된다는 사실만 잘 파악해도, 텍스트와 관련된 모든 비즈니스 문제를 AI가 전부 해결할 수 있다는 마케팅 문구에는 결코 속지 않게 될 것이다.
--- p.284
알고리즘 편향은 아무리 선의를 지니더라도(혹은 중립적이라도) 어디서나 발생할 수 있음은 물론, 이미 발생하고 있음에 유의하라. 어떤 모델의 예측도 최종적인 진실을 알려주지는 못한다. 모델을 이용한 모든 결과는 가정의 산물이기 때문이다.
--- p.321
데이터 비관론자에게는 자신의 사적인 경험이 데이터 과학이나 통계학, 머신러닝보다도 더 중요하다. 따라서 그들은 데이터 작업자들의 역할에 냉소를 보낸다. 이들은 데이터를 성가시지만 불가피한 요소쯤으로 여기며 직관을 선호한다. 결과가 마음에 안 들면 건설적 비판보다는 세부사항을 과도하게 강조하면서 허점을 찾아내기에 급급해한다. 그들은 왜 이렇게 냉소적인지 한번 생각해 보자.
--- p.38
날마다 주식 시장은 출렁이고, 정치 여론조사 결과 또한 매주 바뀌며(조사기관에 따라 바뀌기도 한다), 휘발유 가격은 요동치고, 혈압을 의사 앞에서 측정하면 치솟아도 간호사 앞에서 재면 정상이다. 여러분의 출근길 또한 초 단위로 나눠 측정한다면 교통상황, 날씨, 자녀 등교, 모닝커피 테이크아웃 등 여러 상황에 따라 날마다 조금씩 다를 것이다. 세상 모든 것에는 변동성이 있다. 이런 현상을 여러분은 얼마만큼 편안하게 받아들일까?
--- p.91
카지노에서는 구슬이 담긴 가방이 세심하게 설계되며 지속적으로 표본을 추출할 수 있다. 그러나 정치인들은 선거 당일 모든 구슬(즉 투표 결과)이 드러나기 전까지는 가방 안에 무엇이 들어 있는지 절대로 알 수 없다.
--- p.99
어떤 정치인의 지지율을 확인할 때 특정 정당 지지자 대상으로만 설문조사를 한다면 그렇게 수집한 데이터에는 표집 편향이 발생한다. 잘 설계된 실험이어야만 잠재적인 표집 편향의 위험을 낮출 수 있다.
--- p.121
어린아이도 동전 던지기 확률이 50 대 50인 것을 알고 있지만 2016년 대선은 여론조사 업계 전체가 테라바이트급 대규모 데이터를 분석했음에도 결과를 예측하기가 어려웠다.
--- p.149
어떤 채무자가 빚을 갚지 못할 사건은 그들의 이웃이 빚을 갚지 못할 사건과 서로 독립이지 않지만 오랫동안 월스트리트 금융가는 이런 사실을 간과했다. 두 사건 모두 본질적으로 전 세계의 경제 상황과 얽혀 있다.
--- p.158
잘못된 독립성 가정으로 인해 다음 해 프로젝트가 모두 실패할 가능성은 과소평가되고 결과적으로 적어도 하나의 프로젝트가 성공할 가능성은 과대평가됐다. 2008년 금융 위기와 연이은 경기 침체에서 보듯 독립성 가정의 중요성을 잊어서는 안 된다.
--- p.159
컴퓨터는 사람처럼 언어를 이해할 수 없으며 컴퓨터에게 언어는 그저 숫자일 뿐이라는 사실을 확실히 이해했기를 바란다. 이 사실을 아는 것만으로도 엄청난 가치가 있다고 생각한다. 텍스트가 숫자로 변환되는 과정에서 인간이 단어와 문장에 부여한 의미가 일부 제거된다는 사실만 잘 파악해도, 텍스트와 관련된 모든 비즈니스 문제를 AI가 전부 해결할 수 있다는 마케팅 문구에는 결코 속지 않게 될 것이다.
--- p.284
알고리즘 편향은 아무리 선의를 지니더라도(혹은 중립적이라도) 어디서나 발생할 수 있음은 물론, 이미 발생하고 있음에 유의하라. 어떤 모델의 예측도 최종적인 진실을 알려주지는 못한다. 모델을 이용한 모든 결과는 가정의 산물이기 때문이다.
--- p.321
데이터 비관론자에게는 자신의 사적인 경험이 데이터 과학이나 통계학, 머신러닝보다도 더 중요하다. 따라서 그들은 데이터 작업자들의 역할에 냉소를 보낸다. 이들은 데이터를 성가시지만 불가피한 요소쯤으로 여기며 직관을 선호한다. 결과가 마음에 안 들면 건설적 비판보다는 세부사항을 과도하게 강조하면서 허점을 찾아내기에 급급해한다. 그들은 왜 이렇게 냉소적인지 한번 생각해 보자.
--- p.338
출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기
추천평 추천평 보이기/감추기
데이터를 어떻게 분석할지, 의사결정은 어떤 기준으로 할지 온전히 이해해야만 어떤 기술을 쓰든 간에 제대로 된 결과물을 만들 수 있다. 이 책은 독자가 어떤 업종에서 일하는지와 상관없이, 누구든지 데이터를 잘 이해할 수 있도록 쉽게 설명해준다. 한번 꺼내 들었다면 반드시 끝까지 다 읽어보기를 강력히 추천한다.
- 구동언 (클라우드 보안 모니터링 전문회사 ‘로그프레소’ 공동창업자 겸 사업본부장)
다 읽고 나서는 바로 책의 내용을 실천해 보자. 현재 회사에서 처한 문제, 또는 진행하려는 프로젝트에 책 내용을 적용하면서 해결해 보자. 현실에 존재하는 다양한 문제들을 해결하는 과정에서 이 책을 참고서로 삼아 보자. 어떤 문제를 해결할 때 나는 어떤 방식으로 시도하고, 어떤 방법으로 문제를 개선하는지 등 나만의 문제 해결 방법을 프레임워크처럼 만들어서 도식화해 본다면 어떤 문제가 주어지더라도 현명히 해결할 수 있을 것이다.
- 변성윤 (카일스쿨 대표, 『구글 빅쿼리 완벽 가이드』 역자)
데이터 과학과 관련된 어려운 주제들을 쉽게 이해할 수 있도록 풀어낸 이 책은 비전공자나 초보자들도 데이터에 대한 전문적인 지식을 손쉽게 습득할 수 있는 훌륭한 자료입니다. 이 책에서 저자들은 현대 사회에서 데이터가 얼마나 중요한지를 강조하면서도, 수학적인 개념이나 기술적인 용어에 대한 부담을 최소화하고자 노력했습니다. 데이터에 대한 이해를 향상시키길 원하는 모든 분께 강력히 추천하는 책입니다.
- 송정우 (네이버 웹툰, AI 리서치 엔지니어)
데이터는 일하는 방법을 제시하고 창의적 사고를 유도한다. 그리고 그 결과의 오류를 예측하고 판단하는 근거가 된다. 이 책은 이러한 데이터의 중요성을 그 정의부터 시작하여 원리와 개념을 알기 쉽게 체계적으로 설명한 책이다. 앞으로 AI 시대는 더 많은 데이터가 생성될 것이며, 지금도 딥러닝을 통해 새로운 형태의 사업이 태동되고 있다. 이 책은 이러한 시점에서 아주 중요한 지침서가 될 것으로 믿어 의심치 않는다.
- 이동철 (하나마이크론 CEO)
AI 시대를 맞아 우리에게 주어지는 수많은 뉴스와 정보의 홍수는 정작 그 실체를 파악하는 것조차 어렵게 하고 있다. 이 책은 데이터에 대한 다양한 관점부터 시작하여, 기초 통계 및 확률에 이어 가설 검증 등의 클래식한 영역, 그리고 텍스트 분석 및 이미지 분석 등을 포함한 최신의 딥러닝, AI의 영역까지 아주 명쾌하게 연결하고 있다. 최신의 데이터 사이언스를 기초부터 파악하고 싶어 하는 데이터 비전공자인 엔지니어와 학생에게 큰 도움이 될 것이다. 또한 비즈니스 성공의 관점에서 데이터 활용을 위한 충고 및 방법론을 곳곳에 제시하고 있으므로 여타 산업계에 종사하는 관리자와 경영자에게도 반드시 일독을 권하고 싶다.
- 이석희 (SK온 CEO)
데이터가 기업의 중요 자산으로 자리 잡은 후 꽤 시간이 흘렀다. 그러나 그 활용에 있어서는 여전히 충분하지 않은 면이 있다. 특히나 데이터 리터러시 측면에서 많이 부족하다. 데이터를 어떻게 이해하는가에 따라서 도출할 수 있는 의미와 가치가 천차만별이다. 단순한 돌더미가 될 수도 있고, 빛나는 보석이 될 수도 있다. 이 책은 이 데이터 이해력 관점에서 여러 실질 사례를 다루고 있다. 데이터 조직의 수장이라면 한 번 읽어보면 좋을 것 같고, 수장이 아니라 하더라도 데이터 실무를 해가는 데 있어 하나의 좋은 지침서가 될 것이다.
- 황장준 (구글 수석 엔지니어)
빅데이터, 데이터과학, 머신러닝, AI, 신경망, 딥러닝… 이 모든 용어는 그저 한때의 유행어일 수도 있다. 그러나 두말할 나위도 없이 오늘날 세상의 모든 것은 데이터로 만들어지고 있으며, 현업에서 일하는 사람들이라면 누구든 데이터와 데이터 과학을 이해해야 한다. 저자인 알렉스와 조던은 이제 막 데이터에 관심을 갖게 됐거나 이미 데이터 관련 업무를 수행하는 이들 모두가 읽어야 할 내용을 한 권의 책으로 엮었다. 전체 데이터 분석 과정을 이해할 수 있는 단위로 세분화하고, 일상적인 예시와 역사적인 사건을 예로 들어 복잡한 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 설명했다.
- 밀렌 마하데반(Milen Mahadevan) (84.51° 대표)
이 책은 각 주제별로 깊이 있으면서도 놀랄 만큼 폭넓게 내용을 다룬다. 이 점이 정말 마음에 든다. 아무리 어려운 내용이라도 누구든 이해할 수 있도록 쉽게 설명할 수 있어야 한다는 교육 이론을 지지하는 편이다. 대부분의 데이터 과학 책은 수학과 코딩을 너무 전문적인 수준까지 가르치거나 아니면 단순히 유행어를 남발하며 내용을 과장한다. 그러나 이 책이라면 중도에 헤매는 일 없이 저자들이 이끄는 길을 따라 데이터 분야에 대한 폭넓은 지식을 얻을 수 있다. 충분히 읽어볼 만한 가치가 있는 책이다.
- 커크 본(Kirk Borne) (데이터 과학 분야의 세계적 인플루언서)
내가 본 책 중에서 가장 명확하고 간결하며, 기업의 데이터 분석 업무에 실용적으로 참고할 수 있는 가장 좋은 책이다. 올바른 질문을 제기할 수 있는 유능한 데이터 분석가가 되고 싶은 이들에게 추천한다.
- 크리스틴 케러(Kristen Kehrer) (링크드인의 데이터 과학 및 분석 분야 최고 인플루언서)
“머신러닝을 더 많이 활용하고 데이터를 더 정교하게 이용하라”는 주장을 제법 들어 봤을 것이다. 그러나 데이터 과학은 기업의 모든 문제를 해결해주는 마법이 아니다. 이 책은 언제 데이터 과학이 필요한지(혹은 그렇지 않은지), 그리고 조심해야 할 함정은 무엇인지를 초보자도 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 설명한다. 만약 내가 기술적 배경지식이 전혀 없는 고위 경영진에게 복잡한 개념을 전달해야 한다면 분명히 이 책을 새로운 참고 자료로 삼을 것이다.
- 샌디 스타이거(Sandy Steiger) (마이애미대학교 분석 및 데이터 과학 센터 이사)
비즈니스와 기술 분야의 리더로서 데이터 과학의 잠재력과 한계를 제대로 이해하려면 반드시 읽어야 할 바로 그 책!
- 제니퍼 모건(Jennifer Morgan) (박사 / P&G의 분석 화학자)
개인이나 조직은 모두 데이터에 기반한 의사결정을 내리고 싶어 하며, 자신들이 이미 데이터 기반으로 실행하고 있다고 말한다. 이 책은 통계나 데이터에 대한 배경지식 없이도 실제로 데이터에 기반해 의사결정을 내리는 방법을 안내한다. 관련 업무에 종사하는 이들뿐만 아니라 기업 전체에 데이터 기반 사고 방식을 도입하고 싶은 사람과 조직 모두를 위한 책이다.
- 에릭 웨버(Eric Weber) (옐프(Yelp)의 실험 및 지표 연구 책임자)
데이터 과학이 잠재력을 발휘하지 못하는 원인은 무엇일까? 느린 알고리즘, 데이터 부족, 컴퓨팅 성능 부족 때문이 아니다. 심지어 데이터 과학자가 부족해서도 아니다. 이 책은 데이터 과학의 성공적인 활용에 가장 큰 걸림돌이 되는 데이터 과학자와 경영진 사이의 소통 격차를 해소하는 방법을 알려준다. 저자들은 창의적인 방식으로 데이터 과학을 설명하며, 명확하고 일상적인 사례를 들어 데이터 과학을 어떻게 활용할 수 있는지 안내한다. 관리자와 경영진은 물론, 데이터 과학을 좀 더 깊이 이해하고 싶은 사람들이 많은 것을 배울 수 있는 책이다. 또한 자신의 업무를 설명하는 데 어려움을 느끼는 데이터 과학자들에게도 가치 있을 것이다.
- 제프리 캠(Jeffrey D. Camm) (박사 / 웨이크포레스트 대학교 분석 영향력 센터)
이 책은 명확한 사고력이 절실한 업계를 위해 데이터 관련 교육과 지식 수준을 높여 준다. 한창 성장 중인 데이터 과학 분야에서 일하고 있거나 그들과 협업하는 사람이라면 반드시 읽어야 할 책이다.
- 스티븐 챔벌(Stephen Chambal) (박사 / 퍼듀코(Perduco)(미 국방부 분석 회사)의 기업 성장 부문 부사장)
저자들은 불필요한 내용을 걷어 내고 복잡한 데이터와 통계 개념을 쉬운 예제와 적절한 비유로 풀어 설명한다. 이 책 덕분에 나는 팀에 필요한 데이터와 정보를 조직에 적합한 실질적인 비즈니스 요구사항으로 전환할 수 있었다. 비즈니스 기회를 얻고 데이터 팀을 성장시키고 싶다면 꼭 읽어보길 추천한다.
- 저스틴 모러(Justin Maurer) (구글의 데이터 과학 및 엔지니어링 팀 관리자)
15년 경력의 항공우주 엔지니어인 나는 이 책을 읽고 난 후 데이터 과학에 대한 기초 지식은 물론이고 데이터 기반 업무 환경을 조성하기 위한 전문지식도 알게 됐다. 이 책에서는 AI 등 자주 남용되는 용어를 적절히 걸러서 받아들이는 방법도 알려준다. 데이터 과학이라는 피할 수 없는 미래를 탐색해 보려는 중간 관리자가 있다면 반드시 읽어야 할 책이다
- 조시 키너(Josh Keener) (항공우주 엔지니어, 프로그램 매니저)
데이터 과학을 잘 이해하고 싶은 고위 경영진에게 딱 들어맞는 필독서다.
- 케이드 사이에(Cade Saie) (박사 / 최고 데이터 책임자(CDO))
저자들은 독자들에게 올바른 질문을 제기하고 통계적 가설을 검토하며 실수를 피하는 방법에 관해 실용적인 조언을 건넨다. 데이터 과학에 대해 빠짐없이 설명하면서도 방대한 내용 속에서 길을 잃지 않도록 균형을 잘 잡아준다. 분석가, 데이터 과학자, 관리자, 경영진, 그리고 데이터 과학을 더 깊이 이해하려는 모든 사람에게 또 하나의 유용한 도구가 될 것이다.
- 제프 비알락(Jeff Bialac) (크로거(Kroger)의 수석 공급망 분석가)
저자들은 응용 통계학자와 데이터 과학자, 심지어 고위 경영진과 기술 전문가 모두에게 유용한 책을 내놓았다. 복잡한 통계 개념을 이해하기 쉽게 풀어 설명하며, 데이터 업무와 비즈니스 가치 사이에 오래된 간극을 이어주는 공통의 언어를 창조했다.
- 캐슬린 메일리(Kathleen Maley) (데이터줌(datazuum)의 최고 분석 책임자)
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