코딩 없이 배우는 데이터 분석

코딩 없이 배우는 데이터 분석 - AI 시대의 필수 역량 ㅣ 코딩 없이 배우는 데이터 시리즈
황보현우.한노아 지음 / 성안북스 / 2024년 11월

출판사로부터 도서를 제공받아 작성한 리뷰입니다

데이터를 다루는 직업에 종사하는 나에게 '코딩 없이 배우는 데이터 분석'은 그야말로 시대의 흐름을 반영한 필독서였다. 이 책은 데이터 과학의 복잡한 개념과 프로세스를 누구나 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 안내하며, 코딩이라는 기술적 진입장벽을 허물고 데이터 분석의 본질에 집중하도록 돕는다. 특히 No Code와 Low Code 도구를 활용해 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 중심으로 구성된 이 책은 데이터 분석 초심자뿐만 아니라 경험이 많은 실무자에게도 새롭고 실용적인 통찰을 제공한다. 책은 데이터 과학의 기초부터 실무 적용까지 체계적으로 다루며, 데이터를 가공하고 분석하며 해석하는 데 필요한 프레임워크와 주요 방법론을 명확히 제시한다. PART 1에서는 데이터 과학의 전반적인 프레임워크를 소개하며, PART 2에서는 통계 학습의 기초인 추정과 검정을 다룬다. PART 3부터는 변수 간 관계 분석, 회귀와 분류 같은 지도 학습, 차원 축소와 군집화와 같은 비지도 학습의 주요 기법을 상세히 설명한다. 이론과 함께 풍부한 예제와 실습이 포함되어 있어 실무에서 곧바로 적용할 수 있다는 점에서 큰 강점이 있다.

책의 또 다른 매력은 데이터 분석 도구와의 친숙함을 키워주는 데 있다. SAS OnDemand for Academics와 같은 무료 도구를 통해 데이터 분석의 전 과정을 클라우드 환경에서 경험할 수 있도록 설계된 점은 학습자와 실무자 모두에게 유용한 자산이 될 것이다. 복잡한 프로그래밍 없이도 강력한 분석과 시각화를 구현하는 방법은 데이터 사이언스 업무의 효율성을 한층 높여준다. 이와 함께, 생성형 AI와 결합된 데이터 분석 사례는 AI 기술이 일상에 깊숙이 스며든 시대에 적합한 지침을 제공한다.

데이터 분석을 직업으로 삼고 있는 나로서는, 특히 이 책이 제시하는 데이터를 활용한 문제 해결의 프레임워크에 깊은 인상을 받았다. 데이터를 단순히 해석하는 데 그치지 않고, 데이터를 기점으로 새로운 비즈니스 아이디어와 스토리를 만들어가는 방법은 실무에서도 매우 중요한 역량이다. 또한, 코딩 기술 없이 데이터를 다룰 수 있다는 점은 팀원들과의 협업을 더욱 원활하게 하고, 데이터 활용 범위를 넓히는 데에도 큰 도움을 주었다. 이 책은 데이터를 처음 접하는 사람뿐만 아니라, 데이터를 활용해 비즈니스 혁신을 이루고자 하는 모든 이들에게 실질적이고 전략적인 가이드를 제공한다. 데이터를 스토리로 만들어내는 방법, 데이터 분석 결과를 기반으로 인사이트를 도출하는 과정 등은 데이터 전문가가 아닌 사람에게도 매력적으로 다가올 것이다. 무엇보다 데이터 과학의 본질을 이해하고 실질적인 분석 능력을 키우는 데 중점을 둔 구성은 AI 시대에 경쟁력을 갖추고자 하는 이들에게 없어서는 안 될 자원이다.

'코딩 없이 배우는 데이터 분석'은 인공지능 시대를 맞아 데이터 분석 역량을 키우고자 하는 모든 이들에게 강력히 추천할 만한 책이다. 데이터 과학자로 성장하고자 하는 사람은 물론, 현업에서 데이터를 활용해 효율성을 높이고자 하는 전문가들에게도 유용한 길라잡이가 될 것이다. 데이터를 다루는 데 있어 다양한 도구와 관점을 배울 수 있었던 이 책은 데이터에 대한 나의 견문을 확장하는 데 커다란 계기가 되었다. AI와 데이터의 시대, 이 책은 그 중심에서 당신의 경쟁력을 높여줄 동반자가 되어줄 것이다.