리뷰] 비즈니스 데이터 과학

비즈니스 데이터 과학 - 비즈니스 의사결정을 위한 통계학, 경제학, 인공지능의 만남
맷 태디 지음, 이준용 옮김 / 한빛미디어 / 2022년 6월

데이터 분석은 새로운 방식이 등장하면서 끊임없는 변화로 인해 경계가 모호한 분야를 구분하고자 데이터 과학이라는 용어가 사용되기 시작했습니다. 데이터 과학은 현대적이고 과학적이며 확장할 수 있는 비즈니스 분석 방법을 충분히 표현하고 있는데요. 

데이터 과학의 아마존 수석 이코노미스트의 노하우와 사례로 가득 비즈니스 데이터 과학의 교과서를 소개합니다. 이 책은 비즈니스 데이터 과학인 필수 통계학, 경제학 개념부터 핵심 머신러닝 알고리즘까지 모든 것을 담고 있습니다.

통계학, 경제학 개념부터 머신러닝 알고리즘까지 실무자가 알아야 하는 필수적인 내용들을 친절하게 설명합니다. 이 개념들을 R 프로그래밍 언어로 직접 구현하면서 모델링 기법의 목적과 사용법을 더 자세히 이해할 수 있게 돕습니다.

이 책에선 특별히 비즈니스 분야에서 자주 언급되는 실제 문제를 예로 들어 빅데이터 기술과 머신러닝 기법을 알아갈 수 있습니다. 비즈니스 데이터 과학 맷 태디 저자는 시카고 대학교에서 경량 경제학 및 통계학 교수로 재직하면서 데이터 과학 커리큘럼을 개발한 경험이 고스란히 담겨있는데요. 그래서 데이터 엔지니어, 인공지능 개발자, 비즈니스 의사결정자 그리고 고급 통계학 지식을 얻고자 하는 사람에게 유용한 책입니다.

비즈니스 데이터 과학의 교과서는 바로 활용할 수 있는 저자만의 강력한 Know-How에 관해 설명합니다. 또한, 풍부한 수식과 그래프로 개념 이해를 돕습니다. 이 책의 강점인 실제 데이터로 실습하면서 개념을 이해하고 학습할 수 있습니다. 이뿐만 아니라 16개의 알고리즘 핵심을 정리함으로써 통계 지식을 확실하게 익힐 수 있습니다.

비즈니스 데이터 과학이 있기 전에 존재했던 초기 예측 분석은 비즈니스 의사결정 과정에서 배제된 머신러닝의 화려한 결과를 지나치게 강조하는 경향이 있는데요. 과거 데이터에서 패턴을 찾는 것은 유용하기 때문에 이 책에서는 여러 패턴 인식 방법에 대해 자세히 담고 있습니다. 다양한 사례를 통해 비즈니스 의사 결정 과정에 밀접하게 통합되는 데이터 과학을 배울 수 있습니다. 이후 더 편한 의사 결정에 있어 도움이 될 거로 생각합니다.

비즈니스 문제에 더 깊은 분석을 위해서는 무슨 일이 일어났는지 보다 왜 이런 일이 발생했는지를 파악해야 한다고 합니다. 비즈니스 데이터 과학에선 상관관계 분석뿐만 아니라 인과관계 분석도 다룹니다. 주류 데이터 과학보다 경제학에 더 가깝기 때문에 실무에 실질적인 도움이 될 것입니다. 

추후 데이터 과학에 대해 더 많은 정보를 알고 싶으며, 현대 머신러닝과 데이터 과학을 다루는 다양한 분야의 책들을 참고하시길 바랍니다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."