인공지능(AI) 시대가 되면서 누구나 쉽게 데이터 분석가로 거듭날 수 있다.
최근 출간된 '코딩 없이 배우는 데이터 분석'은 이러한 흐름을 반영해 복잡한 코딩 없이 데이터 분석의 핵심을 이해하고 실무에서 활용할 수 있는 역량을 키울 수 있도록 돕는다.
이 책은 데이터 분석의 기본적인 이론부터 고급 분석 방법론까지 체계적으로 설명하며, 비즈니스와 분석 역량을 갖춘 데이터 분석가로 성장할 수 있는 길을 열어준다.
다양한 분야에서 데이터 분석 및 정책을 이끌어온 황보현우 서울대 산업공학과 객원교수, 중앙대 대학원 융합보안학과 겸임교수와 한노아 SAS Institute Korea 고급 분석 컨설턴트가 공동 집필했다.
저자는 데이터 분석에 있어 가장 중요한 것은 도구가 아닌 분석 방법론과 프레임워크를 이해하는 것이라고 강조한다.
통계학적 접근과 기계학습을 망라한 데이터 과학의 기본적인 틀을 다지고, 이를 바탕으로 실무에서 직면할 수 있는 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력을 배양하는 데 초점을 맞췄다.
많은 전문가들은 훌륭한 데이터 과학자가 되기 위해 갖춰야 역량으로 분석, 비즈니스, 컴퓨팅 역량을 제시해왔다.
이 역량에서 이제 컴퓨팅 역량은 우리가 직접 갖추지 않아도 AI로 갖출 수 있게 됐다.
비즈니스 역량은 최소 5~10년의 실무 경험이 필요하다. 그렇다면 우리가 현실적으로 노력해서 갖출 수 있는 역량은 분석 역량이다.
우수한 데이터 과학자가 되기 위해 데이터 과학의 프레임워크를 이해하고, 다양한 데이터 분석 방법론을 학습해야 하는 이유다.
우리는 현실의 복잡한 문제를 마주했을 때 데이터를 수집, 가공부터 분석 방법론 적용까지 고민해야 한다.
이 책은 데이터 과학의 프레임워크를 이해하기 위한 다양한 관점을 학습한다. 또 본격적인 데이터 분석에 앞서 통계 학습의 바탕이 되는 추정과 검정을 다룬다.
박두호 기자 walnut_park@etnews.com
