한 권으로 살펴보는 데이터 사이언스의 이해

데이터 사이언스가 왜 불편한 무기일까?

한 권으로 살펴보는
데이터 사이언스의 이해

네이버 개발자부터 스타트업 CTO까지 다양한 경험을 토대로
데이터 직무의 난관을 딛고 성장할 여러분의 여정에 지침서가 되어 드립니다.

short book's checkpoint

여러분은 이 책을 통해 다음과 같은 것을 얻어가실 수 있습니다.

01.
패스트캠퍼스 오리지널 콘텐츠 PDF 전자책

데이터 사이언스 직무에 대해 얼마나 이해하고 계신가요? 직무를 이해하고 과업의 개념을 제대로 잡아야 일이 즐겁습니다. 직무 이해와 과업 정의에 따라 업무 결과가 어떻게 바뀌는지, 패스트캠퍼스 오리지널 PDF 전자책에서 실제 사례들과 함께 만나보세요.
02.
내로남불과 편향논리 속
사이언티스트의 생존법

업무 중 말이 안 통한다고요? 설득하기 지치셨나요? 데이터 직무상 의사소통과 협업에 방해가 되는 요소들을 살펴보고, 작은 변화를 시작으로 주변 동료에게 신뢰를 주고 함께 동반 성장을 만들어내는 소통 및 협업 방식에 대해 알아봅시다.
03.
과학적 사고와 도구 활용 역량을 키우는 습관 만들기

데이터 사이언스는 미적분과 파이썬만으로 해결되지 않습니다. 어떤 일이든 기능적인 면은 일부에 불과합니다. 실무를 할 때 가장 필요한 인지 능력 및 과학적 사고와 실질적인 문제 정의 및 해결 역량을 키울 수 있는 습관들을 살펴보실 수 있습니다.

short book's detail

이 책은 빅 데이터 엔지니어부터 인공지능 연구와 최고 기술 책임자까지 다양한 역할에서 직간접적으로 겪었던 데이터 관련 업무의 고충과 고민을 토대로, 데이터 사이언스를 효과적으로 활용하는 방법과 더불어 의사소통, 협업, 과학적 사고, 실무적 역량을 키울 수 있는 방법에 대해 이야기합니다.

① 데이터 사이언스 내
다양한 직무들의 이상과 현실 소개

내가 궁금하고 해결하고 싶은 탐구 주제를 스스로 정하여 관찰하고 실험하고 증명하는 직업만큼 이상적인 직업이 또 있을까요? 하지만 여러분이 데이터 사이언스의 기초 이론과 지식을 준비하면서 마주하게 될 현실은 조금 다를 수 있습니다. 이를 실제 업계 환경에 대한 진솔한 소개와 함께 다룹니다.

② 데이터 직무상 의사소통과
협업에 대한 노하우 전달

골격이 제대로 갖춰지지 않은 데이터 사이언스 직무상의 권한과 책임, 그리고 의사소통과 협업의 고충을 사례와 함께 들여다봅니다. 데이터 사이언스로 인한 긍정적인 성과 창출이 아닌 성과 왜곡과 편향적인 의사결정으로 빠지지 않도록, 협업 모델 등 실질적인 개선 및 해결안을 제시합니다.

③ 직무 수행을 위한 과학적 사고와
실무 역량을 키우는 방법 제시

인지 능력과 과학적 사고를 키우는 방법과 현실에서 관찰할 수 있는 다양한 감각적 사례를 통해, 실질적인 데이터 모델링, 특성 엔지니어링, 함수와 수식 모델링의 습관화, 고객 여정에 대한 분석 습관화 등으로 실무 관련 역량을 키울 수 있도록 도와 드립니다.

④ 데이터 사이언스의 미래 방향성과
역량 강화를 위한 연습 문제 제공

빅 데이터 시절부터 오늘날 인공지능까지의 진화 역사를 살펴보고, 본질적으로 중요한 문제와 앞으로의 방향성에 대해 함께 생각해봅니다. 또한, 데이터 과학적 역량 강화를 위해, 책의 마지막 파트에서는 연습 문제와 그에 대한 풀이 답안을 부록으로 제공합니다.

short book's author

데이터 직무의 여러 난관과 고충을 딛고 성장하고자 하는 여러분을 도와줄 저자, '윤진석'은 이런 사람입니다.

저자 윤진석

호기심과 상상력으로 설레는 삶을 추구합니다. 우연히 아파치 재단의 구글 기술의 클론 프로젝트 활동을 시작으로, 데이터 인프라 소프트웨어 엔지니어링에 발을 디뎠고, 그 인연으로 네이버, 오라클, 삼성전자와 같은 대기업에서 분산 컴퓨팅 시스템과 데이터 엔지니어링 그리고 머신러닝 관련 업무를 주로 수행해왔습니다. 현재는 여기어때와 카카오페이지 기술이사 등을 거치며 스타트업 기술 경영자로서 다양한 도전을 하고 있습니다.

現 버벌리 에듀테크 스타트업 창업자

- 돌봄드림, CTO
- 카카오페이지, 기술이사
- 그린카, CTO
- 스푼라디오, Head of R&D
- 여기어때, CTO
- 삼성전자 AI 리서치센터, 책임 연구원
- Oracle corp., 수석 엔지니어
- KT, 시니어 엔지니어
- 네이버, 시니어 엔지니어

short book's review

전자책 구매가 고민되시나요? 정식 출간 전, 몇몇 독자들과 미리 만나는 베타리딩을 진행했습니다. 이 책의 베타리더들은 이러한 감상을 남겼습니다.

이 책은 단순히 데이터 사이언티스트가 무슨 직업인지부터 이야기를 시작하지 않습니다. 업계의 현실, 하는 일들, 동료들과 함께 일하고 도움이 되는 사람으로 인정받기 위해 생각해봐야 할 여러가지 문제들을 앞으로의 비전까지 곁들여서 들려줍니다. 마지막으로 다양한 연습 문제를 생각해보고 있으면, 내가 이렇게 고민하는 느낌과 이 직업을 좋아할 수 있는지 미리 체험해보는 기분이 듭니다.

데이터 사이언티스트의 삶을 그저 살짝 엿보고 싶은 호기심에도, 또는 이 길을 직접 걸어보고 싶지만, 아직 낯설고 모호하게 느껴지는 세계로 뛰어들어갈 마음의 준비가 되지 않아 깊어지는 고민에도, 이 책은 그에 대한 대답을 하나씩 들려줍니다.

카카오커머스 소프트웨어 엔지니어, 김은호 님

저자의 오랜 경험에서 우러나오는 데이터 사이언스라는 업무에 대한 깊은 통찰을 엿볼 수 있으며, 특유의 위트와 사례 소개를 통해 자신도 모르는 사이에 빠져들고 있는 나를 발견하게 됩니다. 데이터 관련 직무에 대해 공부하고 있는 취준생부터 전사적 데이터 거버넌스를 구축하고자 하는 경영자까지, 이 책은 훌륭한 자양분이 되리라 믿으며 이 책을 필독서로 추천합니다!

서울대 물리천문학부 천문학전공 학사, 박철준 님

이런 분들께 추천해요

- 데이터 관련 직무를 공부하고 있는 취업준비생
- 심층적인 데이터 관련 역량을 쌓고자 하는 현직자
- 데이터 팀 구축 및 올바른 활용 전략을 구사하고 싶은 경영자
이런 걸 얻어갈 수 있어요

- 데이터 사이언스의 영역과 효과적인 활용 방법
- 실무자에게 배우는 데이터 사이언스 업계의 현실과 협업 역량
- 직업에 대한 고찰과 역량 강화를 위한 다양한 연습 문제

머리말
추천사

1. 우아한 이상과 신산한 현실
1) 빅 데이터의 유산
2) 데이터가 없거나 있어도 열람권이 없다
3) 나를 이끌어줄 사수가 없다
4) 과학 도구인가 정치적 도구인가
5) 그래도 헤쳐나가보자

2. 데이터 사이언스 내 여러 직무들
1) 데이터 엔지니어는 아키텍트다
2) 최고 난이도의 머신러닝 엔지니어
3) 명탐정 로망과 같은 데이터 분석가
4) 이상적인 데이터 사이언티스트
5) 데이터 사이언스 직무들에 대한 단상

3. 나의 직무와 과업 살피기
1) 직무와 과업에 대해
2) 과업 정의에 따른 직무 수행 결과의 차이
3) 직무의 권한과 책임에 대해

4. 데이터 조직과 협업 모델들
1) 중앙 거점형 모델
2) 분산형 모델
3) 하이브리드형 모델
4) 조직 구조와 협업 모델에 대한 단상

5. 나의 소통과 협업 역량 기르기
1) 데이터 직무상 의사소통의 방해 요소
(1) 서로 다른 경험과 배경지식
(2) 선택적 지각과 확증편향
(3) 전문 용어와 정보의 과중
2) 데이터 직무상 협업의 방해요소
(1) 배타적 장벽
(2) 모르쇠 장벽
(3) 정보전달 장벽

6. 과학적 사고 역량 키우기
1) 인지 능력과 과학적 사고
2) 편향의 오류 경계하기
3) 직관과 직감에 대하여

7. 실무적 역량 키우기
1) 데이터 모델에 대해 빠삭해지기
2) 특성 엔지니어링과 수치화
3) 함수와 수식 모델링의 습관화
4) 고객 여정에 대한 분석 습관화

8. 빅 데이터, 데이터 사이언스, 그리고 인공지능
1) 클라우드와 빅 데이터는 원래 하나였다
2) 빅 데이터로부터 분화된 데이터 사이언스
3) 인공지능의 도약과 한계
4) 우리가 가야 할 방향은 어디인가

요즘 데이터 사이언스에 관한 인터넷 강의의 홍보 문구를 보고 있으면, 좋은 직장에서 고액의 연봉자가 되는 길이 마치 길어도 4주면 완성 될 것처럼 보입니다. 그러나, 꿈만 같은 미래의 직업이 몇 주 안에 완성될 리 만무합니다. 이 책을 통해 나의 현재 또는 미래의 일의 내면을 살피고, 조금이나마 신산한 현실을 극복하기 위한 성찰과 더 나은 역량을 개발을 준비하는 계기가 되기를 바랍니다.

이 책은 데이터 사이언스 직무를 전반적으로 살펴봄과 동시에, 긍정적인 직무 수행 결과를 얻기 위하여 인지 능력과 과학적 사고 등 실무적 역량을 키울 수 있는 습관을 갖고 싶은 분들께 추천합니다. 직무상 협업과 소통이 원활하게 이뤄질 수 있도록 협업 모델과 실질적인 방해 요소를 살펴볼 수도 있어, 조금 더 현실적이고 체계적인 자세로 데이터 사이언스의 세계에 입문하실 수 있을 것입니다.

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