[IT서적] 코딩 없이 배우는 데이터 과학

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

최근들어 가장 많이 하는 고민은 'SW비전공생에게 어떻게 데이터에 대해서 가르칠 수 있는가'이다. 현재는 R언어, SPSS를 사용하고 있는데(전공자의 경우 SQL을 배운다.) 파이썬에 대한 중요성이 대두됨에 따라 이조차도 따라오기 힘든 학생들에게 파이썬을 배우고 판다스(Pandas), 넘파이(Numpy), 맷폴롭립(Matplotlib)하라니 SW비전공생에겐 이만큼 절망스러운 소식이 따로 없다.

이런 상황을 해결하고 싶어 책을 둘러보던중 '코딩 없이 배우는 데이터 과학'을 만나게 되었다. 처음엔 의구심이 들었다. 코딩없이 어떻게 데이터 과학을 배울까?, 어떻게 분석을 하지? 싶었다. 데이터 분석도구로 가장 친근한 엑셀의 경우에도 기본 수식들을 알아야 데이터 분석을 할 수 있다. 과연 이 책은 그런 수식조차도 필요없는 책일까? 학생들이 배우기 쉬울까? 여러가지 생각과 기대감을 갖고 책을 읽기 시작했다.

책을 읽으며 좋았던 점은 1장에서 데이터 과학에 대해 알려주며 '코딩'은 데이터 처리와 분석에 쓰이는 '도구'일 뿐, 중요한 것은 데이터 처리와 분석을 위한 '개념'이라는 것을 함께 알려준 것이다. 데이터 처리와 분석을 위하여 어떤 툴을 쓸 것인가는 전적으로 나의 선택이기에 배우기도 힘든데 시장 주도 언어가 계속 바뀌는 코딩 언어는 메리트가 없는 것이 당연한 것이다.

이후 책은 여러가지 데이터 처리 및 분석 툴을 소개해주고 우리가 왜 SAS ODA를 배우는지에 대해 설명한다. 경제성, 신뢰성, 기능성, 확장성, 접근성이라는 5가지 강점에 대해 서술하는데 납득할 수 밖에 없는 이유들이기에 처음 보는 SAS ODA에 대해 흥미가 생겼고 정말 다른 툴보다 나은지 확인해보고싶었다.

책을 따라가며 SAS ODA을 해보고 느낀 점은 클릭-드래그 방식으로 설계된 프로그램이어서 확실히 사용하기 편하다는 것이었고, 실습 파일이 배포되어있어서 좋았다. SQL을 이미 배웠어서 SAS ODA를 배우는데 따로 어려운점은 없었으며 SW비전공생도 충분히 배울 수 있다(최소한, 파이썬을 배우는 것보다는 쉽다)고 생각하였다. 

마지막 5-6장은 분석해낸 데이터에 대하여 시각화하는 파트였는데, 개인적으로 가장 배우고 싶었던 부분이었다. 데이터는 처리와 분석에서 끝나는 것이 아니라 보통의 경우 상대방을 설득하는 도구로 사용되기 때문에 자료에 맞는 시각화를 진행하여 주장에 대한 근거로 사용되어야한다. 책에는 이러한 내용이 잘 설명되어 있으며 각각의 그래프를 사용할때의 유의점이 상세하게 설명되어있어 좋았다.

정리해보자면 이 책은 데이터를 처리, 분석 하는 툴로 코딩보다 쉬운 SAS ODA에 대하여 설명하면서 데이터 과학에 대한 기초를 함께 알려준다. 실습 예제를 통하여 데이터 가공, 처리, 분석을 직접 해보고 시각화까지 할 수 있는, 정말 필요한 정보들만 모아놓은 책이라는 생각이 든다. 머리말에 나온대로 거시적인 안목에서 데이터 과학의 프레임워크를 제공하며, 데이터 과학자로서 발전하기 위한 나침반 역할을 충분히 해낸다는 생각이 든다.

[본 서평은 출판사로부터 도서를 무상으로 제공받아 주관적으로 작성된 후기입니다.]