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.