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당신을 야근에서 구해줄 무기 데이터 리터러시

: 인정받는 일잘러들의 데이터 독해력

리뷰 총점9.3 리뷰 9건 | 판매지수 822
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컴퓨터 입문/활용 91위 | 컴퓨터 입문/활용 top20 1주
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품목정보

품목정보
출간일 2022년 06월 29일
쪽수, 무게, 크기 228쪽 | 173*230*20mm
ISBN13 9791165921583
ISBN10 1165921588

이 상품의 태그

책소개 책소개 보이기/감추기

업무 자동화? 칼퇴? 데이터 분석을 적용한 업무 시스템?
이것들을 위해 어려운 코딩 공부를 시작하는 건, 배보다 배꼽이 큰 게 아닐까?


첫째, 찐문과는 코딩이 어려워서 업무 자동화, 데이터 분석 꿈도 못 꾼다? 직장에서 편하게 일 하고, 인정받고자 업무 자동화/데이터 분석을 꿈꾸지만, 막상 코딩을 배우는 일이 더 어렵지 않은가? 편하려고 배운 데이터 분석 공부가 내 인생을 더 복잡하게 만들지는 않나요? 이젠 코딩 말고, 엑셀로! 제대로 데이터 분석해 보자!

둘째, 엑셀과 SQL 만으로 데이터 리터러시를 보유한 프로 일잘러로 거듭나기! SQL? 그것도 코딩이면 어려운 거 아닌가? 아니, 전혀 그렇지 않다. 몇 가지의 규칙만 이해하면 바로 적용할 수 있습니다. 조금의 노력을 투자해 엑셀과 SQL 만으로 데이터 분석을 해내는 당신, 직장에서 인정받는 프로 일잘러로 거듭나자!

셋째, 카카오 브런치 누적 조회수 260만에 달하는 자타공인 업무 멘토 저자의 도서! 모두가 인정하는 “업무 멘토”의 도서답게! 처음부터 끝까지 쉽고 재밌고 유익하게 구성되어 있다. 여러분의 기대를 뛰어넘는 도서, 바로 “당신을 야근에서 구해줄 무기 데이터 리터러시”다.

목차 목차 보이기/감추기

저자 소개
서문
베타 리더 추천사
이 책의 구성

1장. 엑셀, 그 너머에 있는 데이터

1-1. 당신은 충분히 데이터를 논할 자격이 있다
1-1-1. 야근에서 구해줄 무언가, 커리어를 도와줄 무언가
1-1-2. 데이터 리터러시란 무엇인가
1) 보유 데이터로 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 알아야 합니다
2) 데이터 타입에 대한 이해가 필요합니다
3) 숫자의 진정한 의미를 생각합니다
4) 가설을 세우고 세부 기준을 공유하며 한계를 받아들이고 팩트로 피드백합니다
5) 데이터를 활용하는 데 걸리는 시간을 알아야 합니다
1-1-3. 문제를 데이터로 정의하는 방법
1-2. 데이터 리터러시에 대한 몇 가지 오해
1-2-1. 엑셀은 수준 낮은 도구이며 구식이다?
1-2-2. 데이터 시각화는 전부이거나 아무것도 아니다?
1-2-3. 지오데모(Geo-Demo) 속성을 쓰는 것은 후진적이다?
1-2-4. 이제 모든 것을 다 알 수 있을 것이다?

2장. 실전에서 쉽게 시작하기 위한 SQL

2-1. 분석이 편한 환경을 만들어보자
2-1-1. 서버로 일한다는 것은 무엇일까?
2-1-2. 나만의 데이터베이스 만들기
2-1-3. 업무 현장에서 데이터를 활용하기 위한 환경설정
1) 같지만 다른 변수를 다시 같은 변수로
2) 기준이 다른 변수들
3) 합집합이 아닌 교집합만
4) 데이터 정합성, 핵심은 무엇인가
2-2. [SQL] SQL로 데이터를 간단히 다루어보자
2-2-1. 처음 데이터를 받으면 해야 할 일들
1) 관측치 확인하기
2) 결측치 개수
3) 범주형 변수의 분포
4) 연속형 변수의 평균
5) 연속형 변수의 사칙연산
6) 최대와 최솟값
7) 시간 데이터 계산하기
8) 조건으로 열 만들기
9) 순위 매기기
10) 표준편차, 최빈값, 중간값
2-2-2. 샘플 데이터 분석해보기
2-2-3. 여러 테이블을 분석해보기
2-2-4. SQL, 어떻게 계속 해볼까?

3장. 데이터와 데이터의 관계를 알게 되는 기초 분석들

3-1. 상관분석
3-1-1. 인과관계와 상관관계
3-1-2. 상관계수를 구해보자
3-2. 회귀 분석
3-2-1. 회귀 모델과 과적합, 교차 검증
3-2-2. 회귀식을 구해보자

4장. 데이터로 일하기 위해서는

4-1. 모두가 좋아하는 데이터 드리븐 (Data-Driven)
4-1-1. 신뢰를 주는 스토리텔링
1) 공유해야 할 결과물
2) 지표는 최대한 가공을 적게
3) 노이즈(Noise)는 정말 노이즈인가?
4) 최종 목표는 수익 창출
4-1-2. 설명할 수 있는 빅데이터
1) 도입한 성과를 설명해야 하는 초반 결과물
2) 성공 모델을 위한 비설명/고성능 결과물
3) 설명인가, 실적인가?
4-1-3. 사람이 할 일, 데이터가 할 일
4-1-4. 무거운 시스템보다는 얻고자 하는 것부터
4-2. 데이터는 자산이다
4-2-1. 플랫폼에 상품을 등록하는 기업들
4-2-2. 데이터 가공 판매, 확대되는 데이터 가공 분야
4-2-3. 데이터 활용, 우린 무엇부터 시작할까?
1) 기존 데이터를 요약하는 인사이트
2) 기존 데이터로 미래를 예측하는 인사이트
3) 기존 데이터와 외부 데이터를 결합한 인사이트
4) 외부 데이터를 통한 시장 인사이트
에필로그
인덱스

저자 소개 (1명)

출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기

데이터 리터러시, 최소한의 노력으로 마스터하세요!

찐문과인 편집자도 단숨에 읽었습니다. 무엇보다 코딩이다 뭐다, 새롭게 배울 필요 없이 엑셀 지식만으로도 충분했습니다. 도서에서 SQL을 배우긴 하지만 전혀 어렵지 않게 슬슬 익힐 수 있었고, 그 최소한의 SQL 지식만으로도 충분히 데이터를 다룰 수 있습니다! 데이터 리터러시, 이제 남의 이야기가 아니라 나의 이야기로 만들어 보세요!

회원리뷰 (9건) 리뷰 총점9.3

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데이터 리터러시 내용 평점4점   편집/디자인 평점4점 YES마니아 : 로얄 y*****e | 2022.07.29 | 추천0 | 댓글0 리뷰제목
빅데이터... 불과 몇년전 빅데이터 광풍이 불었다. 1990년대 인터넷의 대중화, 모바일 혁명 등을 거치면서 디지털 데이터의 생산은 어디에서나 이루어지고 있고 수집되고 있다. 그리고 그 데이터를 비즈니스 등 다양한 목적에 활용하고자 하는 노력이 빅데이터 열풍에 힘입어 가속화 되고 있다.   TIBCO Spotfire 와 같은 시각화 분석 도구들을 이용해서 손쉽게 데이터를 분석 할;
리뷰제목

빅데이터... 불과 몇년전 빅데이터 광풍이 불었다.

1990년대 인터넷의 대중화, 모바일 혁명 등을 거치면서 디지털 데이터의 생산은 어디에서나 이루어지고 있고 수집되고 있다. 그리고 그 데이터를 비즈니스 등 다양한 목적에 활용하고자 하는 노력이 빅데이터 열풍에 힘입어 가속화 되고 있다.

 

TIBCO Spotfire 와 같은 시각화 분석 도구들을 이용해서 손쉽게 데이터를 분석 할 수 있는 환경이 보급되고 있고 R이나 Python 등 여러 통계분석 패키지나 ML/DL 모듈들을 이용한 데이터 분석에 효과적인 언어들의 보급 등에 힘입어 데이터 분석 조직이나 개발/운영 조직 뿐만 아니라 어떤 조직이던 필요에 따라 데이터 분석을 할 수 있는 여건과 문화가 조성되고 있는 것도 사실이다.

 

데이터 리터러시라... 애시당초 리터러시(literacy) 말이 좁게 해석해보자면 "읽고 쓸 수 있는 능력" 정도인데... 굳이 우리말로 하자면 문해력이나 독해력 아님 이해력 정도로 해석하면 될 것 같은데 좀 더 넓게 해석해보면 특정 분야에 대한 역량이나 지식정도로 받아들이면 될 것 같다.

 

"데이터 리터러시"는 리터러시를 데이터 관점에서 본다고 한다면 데이터를 읽고 해석해서 활용할 수 있는 능력 정도로 이해하면 될 것 같다.

 

소위 말하는 데이터 분석의 가장 기본적인 도구인 엑셀... IT기술적으로 좀더 접근해본다고 하면 SQL가 가장 기본적인 접근법이 아닐까 싶다... 한편으로 이들에 대한 특화된 입문서, 전문서, 기술서들이 즐비하기도 하다...

 

요즘은 데이터 분석에 관한 책들도 많고 위에서 언급된 두개 보다 다양한 도구나 방법 또는 데이터 본질에 대한 이야기들과 수학적인 접근을 펼치는 책들까지 너무나도 다양하게 존재한다...

 

엑셀도 잘 모르고 DB나 SQL과 같은 데이터를 수집/관리 하는 기술이나 도구도 잘 모르고... 데이터를 분석하는 기술과 방법 등등 이런 것들을 하나같이 시원하게 하는 것 없는 사람들에게는 수집된 데이터를 활용한다는 것은 어불성설에 가깝지 않을까?

 

이 책은 이런 데린이(데이터 + 어린이)들을 위한 책이다... 책이 두껍지도 않고 그렇다고 아주 깊이 있는 내용을 담고 있지도 않다...

다만 데이터란 넘을 가장 쉽게 핸들링 하는 엑셀과 조금더 기술적으로 관리하는 SQL 그리고 이들을 활용해서 데이터 분석이 가장 기초인 상관분석과 회기분석을 이해하고 데이터를 활용하는 조직의 문화에 대한 부분까지 다룬다.

 

데이터 그리고 이를 다루는 방법에 대해서 이제 막 입문하고자 하는 사람들이 보기에 딱 좋은 책이 아닐까? 이를통해 좀더 각자 필요한 또는 원하는 방법으로 드릴다운 해들어가면 좋을 듯하다.

 

P.S : Yes24 리뷰어 클럽 서평단 자격으로 작성한 글입니다.

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데이터 리터러시 리뷰 내용 평점4점   편집/디자인 평점4점 몰**힘 | 2022.07.28 | 추천0 | 댓글0 리뷰제목
처음 책을 받았을 때는 책의 두께가 얇아서 만만하게 생각했습니다. 며칠이면 읽을 수 있겠구나... 하지만, 책을 읽어갈수록 자신감이 떨어졌습니다. 낯선 용어들과 문장의 의미가 크게 와닿지 않았고, 이해도 어려웠습니다. 데이터 분석이라는 게 쉬운게 아니구나. 읽고 이해하는 속도가 느리다보니, 아직 다 읽지는 못했지만, 한번만 읽어서 될 일이 아니라는 생각이 들었습니다.;
리뷰제목

처음 책을 받았을 때는 책의 두께가 얇아서 만만하게 생각했습니다.

며칠이면 읽을 수 있겠구나... 하지만, 책을 읽어갈수록 자신감이 떨어졌습니다.

낯선 용어들과 문장의 의미가 크게 와닿지 않았고, 이해도 어려웠습니다. 데이터 분석이라는 게 쉬운게 아니구나.

읽고 이해하는 속도가 느리다보니, 아직 다 읽지는 못했지만, 한번만 읽어서 될 일이 아니라는 생각이 들었습니다.

저자는 쉽게 쓴다고 노력을 많이 하셨겠지만, 분야 자체가 그리 쉬운 분야가 아닌 듯 합니다.

책을 읽기 전만 해도 이제 책을 읽고 나면, 의미를 갖지 못하고 그저 수집되기만 했었던 수많은 데이터들이 의미를 찾고, 유용하게 되리라고 생각했었는데, 저의 착각이었던 것 같습니다.

책 한권으로 해결될 문제였다면, 데이터 분석가라는 직무가 생기지도 않았겠죠.

이 책은 초보자들에게는 어려운 책입니다. 하지만, 인내심을 갖고 읽다보면 나름의 성과가 있지 않을까 생각합니다.

다만, 아쉬운 점은 초반의 이론적인 설명에서 쉬운 상세한 예제들이 미흡한 점입니다. 저자가 그동안 겪은 수많은 사례들을 예로 들어 주셨다면, 책의 분량은 많이 늘어났겠지만, 저같은 초보자들이 이해하는 데는 많은 도움이 되었을 것입니다.

다음 개정판에서는 이런 부분이 개선되어 나왔으면 좋겠습니다.

<YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다>

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구매 주간우수작 데이터 리터러시 내용 평점4점   편집/디자인 평점4점 YES마니아 : 로얄 r*******a | 2022.07.28 | 추천15 | 댓글8 리뷰제목
https://blog.naver.com/renatinha/222831807743 하루에도 한글, 워드, 엑셀, 파워포인트 등을 이용해서 수십 종류의 문서들을 새로 만들고, 기존 자료를 업데이트하는 등 수많은 데이터 속에서 사는데요. 그중에서도 엑셀요. 정말 많이 사용합니다. 데이터를 여러 방식으로 정리해서 그 데이터를 통해 취합도 하고, 통계도 내며, 그래프도 그리는 등 정말 많은 일을 하는데요. 항상 사;
리뷰제목

https://blog.naver.com/renatinha/222831807743

하루에도 한글, 워드, 엑셀, 파워포인트 등을 이용해서 수십 종류의 문서들을 새로 만들고, 기존 자료를 업데이트하는 등 수많은 데이터 속에서 사는데요. 그중에서도 엑셀요. 정말 많이 사용합니다. 데이터를 여러 방식으로 정리해서 그 데이터를 통해 취합도 하고, 통계도 내며, 그래프도 그리는 등 정말 많은 일을 하는데요. 항상 사용하면서도 목마름 같은 뭔가 좀 더 효율적으로 사용할 수 있지 않을까 고민하고 있었습니다. 그러나 항상 시간에 쫓겨서 하던 데로만 하고 사용하는 함수만(round, trunc, int, sum, if, sumif, vlookup 등) 사용하며 단순 반복적인 일을 계속하게 되죠. 그러던 중 [당신을 야근에서 구해줄 무기 데이터 리터러시] 책을 발견하고는 이건 정말 읽어야겠다. 단순 단복, 야근에서 구해준다니 구세주라는 생각이 들었죠.

이 책은 데이터 분석가이자 현재 IT 기업에서 데이터 조직 팀장을 맡고 있는 피터님이 쓴 책인데요.

카카오 브런치를 통해서 데이터와 기획 등 커리어를 겪으며 알게 된 것을 공유해 주고 계신 기버십니다.

피터님 소개 글에 나온 글에 정말 반해버렸습니다.

'컴퓨터에게 일을 시키고 사람에게 인사이트를 주는 일을 지향한다.'

피터

와~ 멋지지 않습니까? 피터님의 인사이트 얻어 가겠습니다.

 

 

이 책은 크게 4개의 장으로 구성되어 있어요.

1장에서는 데이터로 일하기 위해 알아야 할 실무에서 데이터의 한계와 의의,

현장의 문제를 데이터로 풀기 위해 문제를 정의하는 방법 등을 다루고 있어요.

2장에서는 SQL을 통해 Kaggle의 데이터를 다루는 내용으로 구성되어 있고요.

3장은 상관분석과 회귀분석을 설명하고, 엑셀과 SQL로 실제 값을 구하는 실습을 진행해요.

4장은 데이터로 일하는 조직으로 만들기 위한 제언과 데이터를 자산으로 생각하고 다루는 이유를 담았어요.


 

 

 

'데이터 리터러시(문해력)' 란 무엇인가? 요즘 문해력에 대한 이야기 참 많이 나오죠. 데이터를 전문적으로 다루는 사람이 아니더라도 데이터를 통해 업무를 향상시키는 이해도를 총칭하는 말로 쓰이고, 보다 정확하게는 과거의 여러 데이터들을 정보로 변환하여 커뮤니케이션할 수 있는 능력을 말하는 개념으로 사용되는데 이러한 내용을 이해하기 쉽게 아래처럼 그림으로 표현을 잘 해주셨어요.

또한 Raw data, 정보, 상관관계, 평균, 데이터 과학자, 기계학습 알고리즘 등 기본적인 용어 정의를 박스 안에 상세한 내용과 그림으로 초보자도 이해할 수 있게 설명을 하고 있어서 덕분에 초보자인 저에게 용어를 찾아가면서 글을 읽어야 하는 수고로움을 덜어주셔서 얼마나 감사하던지요.

 

각 장의 각 챕터가 끝날 때마다 요점정리를 잘 해주셔서 정리를 하고 다음 장으로 넘어갔습니다.

현직으로 데이터를 분석가 수준으로 다루지 않는 일반인들도 데이터 자체에 대한 이해와 해석하는 능력의 중요성을 이야기하고 있습니다. 결국 데이터 정보를 바꾸고, 정보를 지식으로 바꾸는 단계에서 데이터 밖 세상에 영향을 주는 것은 사람의 몫이다. 따라서 데이터 리터러시의 핵심은 개념적인 도구의 사용이 아닌 데이터 자체에 대한 이해, 이해가 뒷받침된 해석에 포커스가 맞춰져야 한다는 겁니다.

 

얼마나 많은 데이터가 있는지 쌓아만 두고 활용하지 않는 데이터를 '암흑 데이터'라고 하며, 방치해 놓은 암흑 데이터에서 의미 있는 data를 찾아 어떻게 활용할지 한번 생각해 보게 됩니다. 내가 얼마나 많은 데이터를 갖고 있는지 어떤 종류의 데이터가 있는지 파악하는 것이 우선이겠죠.

 

데이터를 분석할 때 가장 많이 쓰이는 것이 SQL(Structured Query Language)이며, SQL을 통해 데이터베이스에 있는 데이터를 다룰 때 가장 주요한 기능이 'JOIN'으로, 말 그대로 두 가지 이상의 테이블을 연결해 계산할 때 쓰입니다.

 

데이터 분석의 시작은 큰 문제를 만드는 핵심적인 가장 작은 문제를 찾아 해결 문제로 전환하는 데 있어요.

 

2장에서는 프로그램 다운로드 및 실제 사용방법 예를 들어서 따라 할 수 있게 상세하게 설명해 주고 있어요. DBeaver, Kaggle 프로그램 다운로드 및 사용방법 등

3장에서는 상관분석, 군집분석, 회귀분석 등 정말 기초적인 분석방법을 직접 구하도록 되어있는데요. 상관계수의 경우 SQL과 엑셀에서 직접 구해볼 수 있도록 비교하면서 설명이 되어있습니다.

4장에는 데이터로 일하는 방식이 정착되기 까지는 많은 시간이 걸립니다. 데이터로 진행한 업무에 대한 신뢰성이야말로 오랜 시간이 걸리죠. 조직 내부에 이러한 데이터를 통한 인프라와 분석방법을 조직 내부에 정착시키는 방법과 자산으로서의 데이터를 어떻게 다루어야 하는지를 말해주는데요. 다 말씀드리기 어렵고 직접 확인해 보시는 걸로 리뷰를 마무리하도록 하겠습니다.

 

저는 이 책은 한번 읽고 끝내는 게 아니라 컴퓨터 옆에 껴놓고 틈틈이 보면서 적용하고, 실제로 프로그램도 다운로드하고 적용해 볼 예정입니다. 이 책을 읽으시는 분들은 데이터에 대해서 다시 한번 생각하게 되며, 데이터를 통해 내가 속한 세상에 영향을 주는 사람이 되길 바랍니다.

 

데이터는 자산입니다. 누군가는 대수롭지 않게 여기는 데이터가 누군가에겐 커다란 기회가 될 수 있지요. 기존의 데이터를 요약하는 인사이트, 기존의 데이터로 미래를 예측하는 인사이트, 기존 데이터와 외부 데이터를 결합하는 인사이트, 외부 데이터를 통한 시장 인사이트를 얻어보시길 바랍니다.

 

YES24 리뷰어 클럽 서평단 자격으로 직접 읽고 작성한 리뷰입니다.

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