최소한의 데이터 리터러시

최소한의 데이터 리터러시 - 인공지능 시대를 살아갈 모든 사람을 위한 교양서
송석리 외 지음 / 길벗 / 2024년 2월

요즘을 데이터의 홍수시대라고 하나요. 사실 데이터뿐아니라 ,정보,지식이 넘쳐나죠. 그럼 이제 옥석을 골라야 합니다. 데이터의 옥석을 고르는 방법을 알아야 하는데 그 첫번째 기술이 '리터러시'죠. 우리말로는 문해라고 하고  읽고 쓰는 능력이라는 뜻입니다.  <최소한의 데이터 리터러시>는 데이터리터러시가 무엇이고, 문해력을 어떻게 기르고, 활용하는 방법을 점층적으로 알려주는 단계를 거칩니다.  데이터과학은 이제 거스를수없는 숙명같은 길입니다. 데이터과학을 잘하기위해 데이터를 리터리시할 수있는 능력을 키워야하는 것이 이 책의 지상목표이고 그것을 실습을 통해 잘 열어줍니다. 

저자는 송석리 서울고 교사, 황수빈 서울 대청중교사, 이정윤 서울 세화여고교사, 정유진 서울 강동초교사십니다.  모두 데이터와 수학에 관심이 많으신 현직교사들이시고 데이터를 기반으로 문제해결하는데 관심이 많으시며 데이터교육을 어떻게 학생들이 주도적이며 협력적으로 교육을 받을 수있는 방법을 알려주십니다. 

의사소통능력, 협업능력, 비판적사고, 창의성을 영문앞자리를 따서 4C라고 했고 이는 2015년교육과정에서 인정한 미래역량이라고 했답니다. 교사들도 학생들에게 어떻게 하면 이 4C미래역량을 길러줄까가 매우 중요한 교육목표가 되었습니다. 그런데 4차산업혁명시대가 되면서 데이터과학이 부상을 했고 이 4C미래역량은 모두 데이터와 연관이 되고 많은 문제해결법으로 역할을 함을 인지했습니다. 인공지능과 컴퓨팅문제해결의 가장 필수적인 요소이고 이를 위한 데이터리터러시가 교육의 핵심이 되었습니다.  2022년11월에 발표된 OPENAI의 챗GPT는 데이터리터러시의 중요성에 불을 붙인 꼴이 되었습니다.  이를 리딩하는 데이터과학은 구글검색량에서도  높은 검색량을 보이는 트렌드이고 컴퓨터과학과 수학과통계, 도메인전문성을 밴다어그램으로 그렸을때 모두 포함되는 핵심이 데이터과학임도 확실해졌습니다. 결국 데이터과학은 컴퓨터과학, 수학과통계, 도메인을 모두 배우는 과정임을 거쳐야 합니다.  저자들은 기온데이터의 수집과 대중교통데이터,인구데이터의 수집으로 파이썬을 사용해서 데이터를 분석하는 방법을 짧게 나마 설명해줍니다. 

구체적인 데이터리터러시 현실을 설명하면서 영화별점, 여론조사에서의 문제점, 그리고 상관관계와 인과관계의 차이점 등의 통계학에서 보여준 문제과정의 수정사항을 쉽게 알려줍니다. 추천시스템도 많이 언급되는 데이터드리븐 기능이죠. 좋아요, 구매기록 등을 분석하여 알고리즘을 만들고 협업시스템을 가동해서 효과적인 프로그램을 만들어서 넥플릭스, 유튜브등이 사용을 하고 있습니다. 이를 보면서 통계를 좀더 공부해야 겠다는 생각도 드는것이  데이터시각화의 원리도 설명을 합니다. 오렌지3를 사용합니다. 오렌지3는 무료죠. 

개인적으로는 데이터분석공부를 하고 있습니다. 모델을 적용할때는 다양한 머신러닝, 딥러닝 모델도 알아야 데이터분석도 할수가 있습니다. 그런데 데이터분석을 하다보면 나무만 보고 숲을 보지 못하는 경우도 많습니다. <최소한의 데이터 리터러시>는 데이터과학을 처음 접하는 분들 뿐아니라 데이터분석기사를 준비하는 분 조차도 데이터과학의 중요성을 일깨우는데 매우 좋은 조언서이자 쉼터같은 역할을 해줄수있는 시간이었습니다. 

본 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다.