[서평] AI 이후의 세계(월북)

AI 이후의 세계 - 챗GPT는 시작일 뿐이다, 세계질서 대전환에 대비하라
헨리 A. 키신저 외 지음, 김고명 옮김 / 윌북 / 2023년 5월

AI 이후의 세계

AI 이후의 세계

 23년 3월 등장한 ChatGPT4.0은 산업과 사회의 패러다임을 변화시키는 큰 파급력을 보이고 있다. 공개 두 달 만에 월 1억 명이 넘는 사용자 수를 확보한 ChatGPT는 1,750억 개의 파라미터를 갖추고 문서요약, 프로그래밍, 보고서 작성 등 사람 수준의 결과를 생성하는 대화형 언어모델이다. 자연어처리를 목적으로 하는 언어모델이 점차 발전하여 초거대 인공지능(AI)이 되고, 이제 범용성까지 갖추는 거대언어모델(LLM)에 도달했다.

 관련하여 다수의 서적이 ChatGPT를 중심으로 대규모 언어모델의 기술적 변화양상과 특징, 활용성, 한계점을 주제로 출간중인데, 이번 월북에서 출간하는 책은 정계·재계·학계의 전문가들이 사회, 경제, 정치, 외교, 기술등 다 분야에서 AI가 만들어갈 변화를 주제로 생성 AI를 다루는 것에 관심이 생겨 이번 서평 이벤트에 참여하게 되었다.

저자 소개

헨리 A. 키신저 : 現 Kissinger Associates 회장.

                      前 미국 전 56대 국무장관

                      前 국가안보담당 대통령 보좌관

에릭 슈밋 : 現 Reimagne with Eric Schmidt 진행자

               前 구글 CEO

               前 구글 기술 고문

대니얼 허튼로커 : 現 MIT 슈워츠먼컴퓨팅대학 학장

                        前 코넬대학교 학장

                        ACM 연구자상, CASE 올해의 교수상 등 수상

책의 주제

기술이 지식, 발견, 커뮤니케이션, 개인의 사유를 바꿀 것이다.

15세기 인쇄 혁명으로 새로운 사상과 담론이 탄생하듯 AI 혁명은 세상을 변화시킬것이며, 우리가 인공지능과 어떻게 협력할지 고민해야 한다.

목차

책은 총 7개의 챕터로 구성되어 있다.

1장. 현주소
2장. 그간의 궤적: 기술과 사유의 역사
3장. 튜링의 시대에서 현재, 그리고 그 너머로
4장. 글로벌 네트워크 플랫폼
5장. 안보와 세계질서
6장. 인간의 정체성
7장. 미래

책 소개

'뇌 과학자'로 유명한 김대식 카이스트 교수의 서문으로 책은 시작한다.

1장에서는 chatGPT의 등장과 더불어 AI로 인해 변경 될 것들을 소개하고

2장은 철학을 주제로

3장은 과학을 주제로

4장은 네트워크 플랫폼을 통해 정치를 주제로

5장은 안보를 키워드로 군사력과 세계 질서를

6장은 인간의 정체성을 주제로

7장은 미래를 키워드로 

AI 이후의 세계를 설명한다. 

인상 깊은 부분

매 챕터는 각 분야에 해당하는 유명인사의 언급을 인용하여 서두에 배치함으로써 독자들의 집중을 이끌어내고,

각 분야별 설명 중 예시를 추가해 독자들이 익숙지 않은 내용도 어렵지 않게 이해할 수 있도록 서술되어 있다.

책의 추천 대상

▶ AI에 관심이 있는 모두

책 추천 이유 & 논평

1장 도입부에 인용된 빌 게이츠의 인용글이 이 책을 관통하는 핵심 문구인 것 같다. 

"AI는 우리가 미처 알아차리기도 전에 모든 한계를 돌파해버릴 것이다."

기술은 지수함수의 속도로 '오늘보다 내일 더 빠르게 발전한다'고 말한다. 생성 AI가 무엇인지, 활용법은 어떤지에 대한 정보는 이미 한번씩들 들어본 소재로, 이제는 한 발 더 나아가 AI 이후에 대한 고민을 생각해 봐야 할 시간인 것 같다. 

어쩌면 '산업 혁명'처럼 후에 'AI 혁명'으로 불리울 수 있는 시대에 살고 있는 지금, 정치와 경제, 사회와 과학 등 다양한 분야에서 AI 이후에 대한 고찰과 지식인들이 전해주는 '무엇을 고민하고 고려해야 하는지'에 대한 시사점은 더 발전 될 AI를 만나게 될 우리 모두에게 필요한 고민이지 않을까 하며 서평을 마친다.

[월북 출판사에서 도서를 제공받아 작성된, 글쓴이의 주관적인 견해가 포함된 서평 입니다.]

[서평] 데이터품질의 비밀(디코딩)

데이터 품질의 비밀 - 데이터 신뢰를 쌓는 데이터옵스의 핵심과 엔드 투 엔드 단계별 가이드
바 모세스.라이어 개비쉬.몰리 보르웨르크 지음, 데이터야놀자 옮김 / 디코딩 / 2023년 4월

데이터 품질의 비밀

데이터 품질의 비밀

데이터 EDA에 관심이 많은 요즘, 전처리 후 데이터 분석 정확도 향상을 위한 결측값과 이상치 처리 방식에 생각이 많았다. 단순한 이상치의 삭제와 최소/최대값 대체 등의 방안으로도 데이터 분석에 유의한 차이가 발생하기에, 보다 효율적인 데이터 전처리 방안을 종종 하곤 했다. 시기적절하게 이번 4월 '데이터 품질'을 주제로 한 서적이 출간되어 서평 이벤트에 지원하였다. 데이터 품질과 신뢰성에 관한 생각은 기존 데이터 분석 학습에서는 전혀 생각해보지 못했던 이야기라 재미있게 책을 읽었다.     

저자 소개

바 모세스(Barr Moses): 몬테카를로(Monte Carlo) CEO 겸 공동 설립자

                           베인앤컴퍼니 컨설턴트(Bain&Company)

라이어 개비쉬(Lior Gavish) : 몬테카를로(Monte Carlo) CTO 겸 공동 설립자

                                 바라쿠다(Baracuda) 엔지니어링 수석 부사장

몰리 보르웨르크(Molly Vorwerck) : 몬테카를로(Monte Carlo) 콘첸츠 책임

                                        우버(Uber) 기술 브랜드팀 수석 프로그램 관리자

책의 주제

데이터 품질 문제는 오늘날 기업의 성장과 데이터 사용의 확산 속도를 고려할 때 불가피한 문제이다.

데이터 품질 정의 방법을 이해하여 데이터 품질을 측정하고 데이터 다운타임을 방지하자.

목차

책은 10개의 챕터로 구성되어 있다.

책 소개

'데이터 품질' 이라는 주제의 생소함을 덜기 위해 해당 챕터에서 사용하는 주요 용어에 대한 자세한 설명과 더불어,시각 이미지를 같이 제시함으로써, 독자들이 해당 내용을 보다 쉽게 이해 할 수 있도록 안내한다. 

인상 깊은 부분

챕터별 예시 사례 이미지를 활용하여 개념적으로 이해 하는 것을 넘어 보다 직관적으로 독자들이 이해 할 수 있도록 도우며, 

각 챕터의 프리뷰를 통해 해당 챕터에서 무엇을 설명하는지를 안내함으로써

읽는이로 하여금 책의 전반적인 흐름을 이해할 수 있도록 한다.

책의 추천 대상

▶ 데이터 엔지니어 / 분석가 / 과학자

▶ 데이터 파이프라인 관리자

▶ 데이터 프로덕트 매니저

책 추천 이유 & 논평

 이번에 출간된 '데이터 품질의 비밀'은 데이터 품질의 개념 설명으로 시작하여,데이터 정제 → 파이썬&머신러닝을 활용한 이상치 탐지 방법 → 데이터 품질 신뢰성 향성을 위한 방법의 순서로데이터 품질 전략 수립의 방법을 안내한다. 또한 사례 분석을 통해 데이터 메시를 설명, 현실에서 적용중인 데이터 품질의 사례를 설명함으로써 신뢰할 수 있는 데이터 시스템의 미래를 독자들에게 제시한다. 이 책을 추천하는 이유는 '데이터 품질'에 대한, 언젠가 들어봤지만 중요성을 놓치고 있었던 부분들을 상기시켜주는 점이다. 데이터의 전처리, EDA를 통해 분석 및 활용 방안의 시선에서 벗어나 데이터 수집 과정부터 데이터의 '품질'을 확보하여 '신뢰성'있는 데이터를 생성하는 관점에서 새로운 인사이트를 많이 얻을 수 있었다. 데이터 사용에 따라 발생 가능한 많은 빅데이터 활용의 문제들 사이에서, 1차 원인이 될 수 있는 데이터 자체의 품질과 신뢰성에 대한 시각은 '빅데이터'를 사용하는 모두에게 필요한 생각이지 않을까 하며 서평을 마친다.

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

[서평] ADP 데이터 분석 전문가(필기)

ADP 필기 데이터 분석 전문가 : 올패키지 ㅣ ADP 데이터 분석 전문가
윤종식 지음 / 데이터에듀 / 2023년 4월

ADP 데이터 분석 전문가(필기)

데이터 분석 전문가(ADP) 수험서(필기)

이번 가을, 23년 3회차 adp를 준비하며 adp 수험서를 알아보는 도중, 데이터 에듀의 adp 필기 수험서의 개정판 출시를 알게 되었다. 빅데이터 시험의 3대장, adp, dap, sqlp의 이름에 맞게 시험 응시료 많큼이나 수험서 역시 가격대가 있는편이라 예약 구매를 고민하던 도중, 서평단 모집을 보고 지원해 책을 수령하였다.

저자 소개

윤종식: 現 ㈜데이터에듀 대표

            동국대학교 응용통계 겸임교수, 동국대학교 산업공학과 박사, 

            외환은행, 신한은행 신용평가모형 및 모니터링 모형 개발

             저서   빅데이터 분석기사(2023, 데이터에듀)

                      adsp 필기 데이터 분석 준전문가(2023, 데이터에듀)

책의 주제

ADP 시험 수험서.

빅데이터와 데이터 분석이라는 주제에 한발 더 가까워 질수 있는 기회를 제공한다.

책 소개

책의 구성은 

1) 합격 마법 노트 - 핵심 정리 요약

2) 눈높이 체크 - 단원별 학습전 기초 지식 안내

3) 출제 포인트 - 효율적 학습을 위한 기출 내용 제시

4) 예상 문제 - 기출 문제 유형에 따른 단원별 학습 내용 점검

5) 모의고사 및 기출 문제 - 모의고사 3회, 기출문제 2회 제공

으로 이루어져 있다.

또한 매 챕터 시작시 학습 목표를 제시함으로써

학습자가 무엇을 숙지해야 하는지 포인트를 제공한다.               

인상 깊은 부분

단원 마무리에 기출문제로 구성된 문제들이 제공되고 있다. 

이를 통해 단원별로 주요 출제 포인트를 확인 할 수 있다.

책의 추천 대상

ADP를 준비하는 수험생

책 추천 이유 & 논평

이번에 개정 출간된 'ADP 필기 데이터 분석 전문가'는 약 3년만에 재 출시 되는 수험서로,

데이터 분석계의 정석책인 '데이터 분석 전문가 가이드(ADP)(ADsP)'를 제외하면 유일하게 ADP를 준비하며 공부할 수 있는 수험서이다.

ADP를 준비한다면, 혹은 데이터 분석의 이론을 보다 깊이 공부하고 싶다면 필수로 구입해야 하는 책으로

이번 ADP 데이터 분석 전문가 개정판을 추천한다.

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

[서평] Let‘s 태블로. 쉽게 따라하는 데이터 시각화

Let's 태블로, 쉽게 따라하는 데이터 시각화
최정민.류민호 지음 / 생능북스 / 2023년 4월

Let's 태블로. 쉽게 따라하는 데이터 시각화

코딩 없이 데이터 시각화하는 마법, 태블로

파이썬과 태블로를 활용한 데이터 분석에 집중하고 있는 요즈음,

'Let's 태블로. 쉽게 따라하는 데이터 시각화' 의 서평단 모집을 보고 신청하게 되었다.

데이터 전처리와 시각화를 동시에 할 수 있는 '파이썬'과 'R', '엑셀'과 비교해

태블로는 더 쉬운 사용방법으로 더 직관적인 시각화가 가능해 다른 시각화 툴인 powr bi 등과 함께

데이터 분석 시각화에 필수 도구로 사용되고 있어, 이번 서평단을 통해 태블로의 기초부터 활용까지 익혀보려 한다.

저자 소개

최정민 : 데이터 사각화 스페셜리스트, 한양대 ERICA 정보사회미디어학과 데이터 시각화 강사

             배달의 민족 시각화 대시보드 개발

             유튜브 VizLab 운영(https://www.youtube.com/@vizlab_kr)

             블로그 https://vizlab.tistory.com/

류민호 : 동아대학교 경영정보학과 교수

             저서 컴퓨테이셔널 저널리즘과 뉴스룸 트랜스포매에션(2021)

                     데이터 경제에서 ICT정책(2021)

책의 주제

좋은 시각화란 무엇인가?

데이터 리터러시(Data Literacy), 사용자가 잘 읽고 이해할 수 있는 화면을 만드는 것. 

자유롭게 데이터를 표현하고 데이터 속 숨은 의미를 도출하자.

책 소개

 책의 구성은 데이터 시각화의 개념으로 시작해 필요성과 역할, 시각화 전략을 도입부로 서술한다. 먼저 무작정 따라 그리기 챕터를 통해 기본적인 태블로 기본 차트 사용을 연습하고, 이후 태블로의 작동 방식을 이해 할 수 있는 핵심 개념과 계산 방법을 제시함으로써, 태블로 입문자가 실습 - 개념 - 실습을 반복하여 숙지 할 수 있도록 이루어져있다. 실습 파일 역시 체크포인트를 제공하여 해당 차트, 시각화를 통해 어떠한 insight를 도출 할 수 있는지를 안내한다.                     

인상 깊은 부분

'데이터 탐색과 의미 이해'를 테마로 하여 데이터 결합, 필터, 이중축 활용을 점진적으로 사용하게 안내하는 점이 인상 깊다.  또한 태블로 사용의 결정체인 '대시보드' 구성 방법, 육하원칙(5W1H) 속에서 어떻게 스토리텔링을 통해 데이터 리터러시를 나타내는지 설명한다.

책의 추천 대상

데이터 시각화 입문자, '태블로'에 관심있는 누구나

책 추천 이유 & 논평

책의 마지막장에 쓰인 저자의 말이 이 책을 추천하게 한다.

'멋지고 화려한 차트를 그리면 사용자에게 시각적인 즐거움을, 정확하고 깔끔한 차트를 그리면 지적인 즐거움을 선사할 수 있으나, 중요한 것은 최종 소비자의 입장에서, 그들의 눈높이에서 생각하는 것이다.'

데이터 시각화의 대표적인 도구로 '태블로'는 이미 널리 사용되고 있으며, 특히 데이터 분석 직무의 JD에서는 태블로의 사용 능력을 필요 skill로 요구하고 있다. 이렇게 실무에서 이미 필요로 하는 '태블로'의 사용 능력과 달리, 국내 출간된 태블로 서적을 찾아본다면, 국내 저자기준 7명 미만의 상황을 알아볼 수 있다. 

이러한 시점에서,  VizLab으로 유명한 저자의 'Let's 태블로. 쉽게 따라하는 데이터 시각화'의 출간은 데이터 시각화에 처음인 누군가들과 태블로 초보 사용자들에게 시각화의 '정석'을 안내하는 이정표가 될 수 있지 않을까? 하는 생각으로 이 책을 추천한다.

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

[서평] 코딩 없이 배우는 데이터 과학(성안북스))

코딩 없이 배우는 데이터 과학 - 빅데이터·인공지능 세계 권위자가 제언하는 ㅣ 코딩 없이 배우는 데이터 시리즈
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.]