[서평] 코딩 없이 배우는 데이터 과학(성안북스))

코딩 없이 배우는 데이터 과학 - 빅데이터·인공지능 세계 권위자가 제언하는
황보현우.한노아 지음 / 성안북스 / 2023년 3월

No Code Data Science

파이썬과 태블로를 활용한 데이터 분석에 집중하고 있는 요즈음,

'코딩 없이 배우는 데이터 과학' 의 서평단 모집을 보고 신청하게 되었다.

현재 No.1 코딩 언어로 자리잡은 ' 파이썬', 시각화 툴의 절대 강자 '태블로'로 이어지는 데이터 분석의 기본 코스에서 벗어난 데이터 과학의 새로운 시점이 이 책을 '읽어 보자'로 이끄는 중요 요소이다.

저자 소개

황보현우 : 하나금융그룹 데이터 전략 총괄. 국가데이터 정책위원회 산업기반분과위원

감으로만 일하던 김 팀장은 어떻게 데이터 좀 아는 팀장이 되었나(2021)

파이썬 데이터 과학 통계 학습(2020)

한노아 : SAS Korea - Sr Associate Analytica Consultant

책의 주제

No Code, Low Code. 인공지능 기술에 기반한 도구들을 이용해 데이터 과학의 프레임 워크를 이해하고,

실무에 데이터 분석 기법을 활용하자.

책 소개

책의 구성은 데이터 과학의 정의로 시작해 데이터 과학을 학습하는 이유와 데이터 사이언티스트로 이어지는 도입부로, 독자들의 흥미를 유발한다. 이어서 책을 관통하는 핵심 주제인 '코딩'을 뒤로 미뤄야하는 이유를 설명하며 '데이터 과학을 위한 도구일뿐 목적이 아닌 코딩'에 대한 저자의 견해와 더불어 '데이터 분석의 질을 결정하는 비즈니스 역량'의 중요성을 언급한다.

'데이터 과학의 초심자'의 눈높이에서, 데이터 과학의 기본 지식과 데이터 분석&시각화에 필요한 지식을 명확하게 정의하고, 이를 토대로 예제 데이터를 활용한 데이터 분석과 시각화를 보여준다.

인상 깊은 부분

데이터 과학을 접근함에 있어 중요한 것은 프로그래밍 언어나 개별 분석 방법론이 아니다.

데이터 과학에서 가장 중요한 것은 사회 현상과 문제를 이해하는 것이고,

이를 어떠한 분석 방법론을 통해 해결할지를 선택하는 것이다.

책의 추천 대상

데이터 과학 입문자, 통계학/컴퓨터 공학 비 전공자

코딩 언어에 익숙하지 않지만 데이터 분석, 시각화를 하고 싶은 모두.

책 추천 이유 & 논평

데이터 분석과 시각화의 책은 시중에 무수히 많다.

하지만 데이터 과학의 '프레임 워크'에 대해 명확한 정의를 내리는 기초 데이터 분석 책은 찾기 힘들고,

무엇보다 '파이썬'과 'R'을 메인으로한 코딩 언어에 익숙하지 않은 데이터 과학의 입문자라면 실제 데이터를 분석, 시각화를 실습하는데 많은 시간이 소요된다.

대 다수의 서적이 코딩 언어의 기본 지식을 전제로 하고 있는 것과 달리,

'코딩 없이 배우는 데이터 과학'은 데이터 분석&시각화에 처음인 누구나가 손 쉽게 활용 할 수 있도록 구성되어 있어,

누군가들에게 생소할 수 있는 'SAS-ODA' 프로그램의 사용법만 책에서 제시하는 순서대로 따라간다면,

데이터 과학과 데이터 분석을 처음 시작하는 사람들에게는 좋은 시작점이 될 것 같아 책을 추천한다.

[성안 북스에서 도서를 제공받아 작성된, 글쓴이의 주관적인 견해가 포함된 서평 입니다.]