우리 삶을 완전히 바꾼 전기, 인터넷 그리고 데이터 !

4차산업시대를 살고 있는 우리가 가장 걱정하고 있는 것은 무엇일까?

로봇과 인공지능의 발달로 사라질 직업에 대해?

단순작업은 이미 로봇이

우리가 그토록 열심히 배워야 꿈꿀 수 있던 의사나 변호사 같은 직업도

몇 년후에는 인공지능이 대체할 것이라는 기사도 많이 접해서 그런지

우리 아이들의 미래! 어떻게 준비해야할지 걱정이 많이 되긴 하더라구요.

앞으로 어떤 직업들이 생겨날지 왜 각광받게 되는지에 대해서

우린 아직 잘 모르지만 빅데이터시대인 만큼

데이터과학자에 대한 관심이 커지고 있는데

이 책을 읽고나면 4차 산업 ! 데이터과학이 무엇인지

청소년들이 확실하게 이해할 수 있을거라 생각이드네요.

데이터 연구를 통해 생활이 훨씬 더 편리했고

앞으로 일어날 일에 대한 통계도 가능하다는 것에 정말 놀라울뿐입니다.

특히 책에서 소개하고 있는 23앤미의 DNA 채취 키트를 통한

유전자 분석을 통해 질병을 미리 예방할 수 있다는 것이죠.

다양한 분야에서 활동하다 데이터과학자가 된 사례들을 읽어보면서

정말 많은 분야에서 필요로하는 직업이라는 것을 느낄 수 있어요.

데이터과학자가 되기 위해 어떤 준비를 해야할지,

몰라서도 궁금하지 않았던 내용들을

책을 읽다보면 자연스럽게 알게되네요.

다양한 분야에 대한 관심은 물론 공부와 경험까지~

취업대란 속에서도 없어서 지원자가 부족해 못 뽑는 직업 !

데이터를 필요로하지 않는 분야는 없습니다.

4차 산업혁명의 선두주자라고 할 만큼

미국 최고의 직업 4년 연속 1위로 선정된

[데이터과학자] 스스로 자신있게 잘 할 수 있고

관심있는 분야에서부터 시작하면 된다고 해요 !

매일 접하는 인터넷을 앞으로는 좀 더 다른 방향으로 활용해보시면 어떨까요?

그리고 꾸준한 독서는 우리가 경험하지 못한 다양한 세상과의

새로운 경험이라는 측면에서 꼭 필요하다고 합니다. ^^

데이터 과학이라는 것이 궁금해서 아이보다 먼저 읽어본 책입니다. 청소년을 대상으로 한 책이기에 새로운 용어를 접해도 친절한 설명으로 이해가 쉬웠습니다. 불안한 앞으로의 미래, 진로를 고민하는 중고등학생들에게도 유익한 책입니다. 데이터 과학의 정의와 하는 일, 공부해야할 분야가 무엇인지 알려주기에 구체적으로 준비할 수 있게 도와주기도 합니다. 친절하게 데이터 과학자로 일하고 있는 저자들의 경험담이 '이렇게 준비하면 되겠구나'할 정도로 나와있어 어른인 제게도 이 분야에 대한 새로운 지식과 관심, 흥미를 불러일으켰답니다. 특히 국내에서는 아직 생소한 데이터 과학이기에 지금 진로를 막 결정하기 시작하는 고등학생 및 새내기 대학생들에게 특별한 책이 되어줄 것 같아요. 학부모인 제게도 아이가 어떤 마음으로 공부를 하고 진로를 결정해야하는지에 대해 지혜로운 선택을 할 수 있도록 좋은 팁들을 얻을 수 있어서 좋았습니다.

데이터 과학자이니까 수학을 잘해야하고, 통계와 프로그래밍을 잘해야한다는 것의 개념을 깨고, 지금 자신이 잘 하고 있는 과목 혹은 전공을 살려 자신만의 특성을 가지고 접근하는 것도 아주 좋은 방법 이라는 것을 알게 되었어요. 그리고 그러한 사람(데이터 과학자들)들이 모여 자신이 할 수 있는 분야의 것들을 융합하고 모아서 새로운 가치와 예측 결과, 해결 방법 등을 데이터 과학으로 만들어 낼 수 있다는 것도 결국은 미래에서는 혼자의 능력보다 '함께' 하는 협업이 중요하구나라는걸 깨닫게 됩니다. 그래서- 아이에게 이러한 가치에 대한 것들을 좀 더 중요하게 교육 시켜야겠다는 생각을 합니다. 다양한 사람들과 만나면서 생각을 공유하고 조율하는 방법을 꾸준히 배워나가는 것(p.102), 모든 요소를 섭렵하려고 하지말고 본인만의 강점을 살리고 원활한 팀플레이를 위해 커뮤티케이션 능력을 기를 것(P.124) 이것이 책에서 강조하는 데이터 과학자의 기본적인 자질입니다.

가장 기본이 되는 데이터 과학의 본질은 데이터를 분석해 가치를 찾아 내는 일 입니다. 프로그래밍을 단기간에 배우는 것은 어렵다는 것을 인정하고 장기간 익혀나가는 마음자세가 중요하고(늘 배워야하네요-) 어릴 때는 데이터 시각화 교육을 연습하면 좋습니다. 그래서... 저는 아이에게 다른 프로그램보다 엑셀을 가르야겠다는 생각이 드네요! 우리 아이가 데이터 과학자로서의 적성이 있는지는 아직 모르겠으나, 데이터 분석을 일상에서 자주 사용하면 미래형 인재로 성장해 나갈 수 있겠다는 기대감이 책을 읽으면서 확고해집니다.

한번 읽고 또 읽고 싶은 재미있는 주제의 책이었어요. (너무나 새로운 정보와 지식들로 가득해요!)

주변의 학부모들에게 마구마구 추천해주고 싶어요!

'데이터'를 기초로 정보를 모으고 이를 처리하는 과정에서 우리는 이용 가치가 있는 '지식'을 얻고, 거기에 경험을 더해 해결 방안을 제시할 수 있는 '지혜', 즉 '통찰력'을 갖게 됩니다. 이 통찰력이 바탕이 되어 앞으로의 상황을 '예측'하는 일까지 가능한 것이죠. 이 과정을 통틀어 데이터과학이라고 합니다. p.17

블로그에 서평을 쓰면 좋은 점 중 하나는 그동안 내가 읽은 책의 정보를 쉽고 빠르게 찾을 수 있다는 것이다. 어떤 책을 내가 읽었는지, 어떤 작가의 책을 얼마나 읽었는지 궁금할 때 블로그에 들어와 검색만 하면 바로 결과가 나온다. 약 십 년 치의 독서 기록이 블로그로 정리되어 있으니 좋아하는 책의 장르나 주제도 쉽게 알 수 있다. 과거에는 경제경영이나 자기계발 분야의 책을 많이 읽었는데 요즘은 문학이나 인문 사회 분야의 책을 많이 읽는다는 것도 블로그를 보면 바로 알 수 있다.

나 하나만 해도 이런데, 나라 또는 세계 단위의 데이터를 모으면 어떨까. 엄청난 변화와 발전이 있으리라는 건 누구라도 예상할 수 있다. 이 책 ＜데이터로 과학하기＞는 전기, 인터넷에 이어 우리의 삶을 바꿀 획기적인 기술로 대두된 데이터의 모든 것을 다룬다. 데이터를 수집하고 분석하는 기술이 발전하기 전까지는 사람이 일일이 손으로 기록해 자료를 만들거나 아예 그러한 작업조차 하지 않았다. 기술이 발전해 실시간으로 데이터를 수집하고 분석할 수 있게 된 지금은 거의 모든 산업 분야에서나 데이터를 활용하고 있다.  

이 책은 한국의 데이터 업계를 선도하는 6인의 데이터 과학자가 각각 데이터과학이 무엇이며, 데이터과학자가 되는 방법은 무엇인지 등을 설명하는 방식으로 구성되어 있다. 데이터과학자는 글래스도어가 매년 발표하는 '미국 최고의 직업 50'에서 2016년부터 올해까지 4년 연속 1위를 차지하고 있다(15쪽 참고). 데이터과학자는 아직 처리되거나 분석되지 않은 상태인 데이터를 기초로 정보를 모으고, 정보를 처리해 지식을 뽑아내고, 뽑아낸 지식을 조합해 앞으로 활용 가능한 예측을 해내는 일을 한다. 컴퓨터 프로그래머와 통계학자를 합한 것과 비슷하다.

데이터과학자가 되기 위해서는 수학, 통계학, 컴퓨터 등을 전공해야 하지만 필수는 아니다. 데이터과학자 임은경은 대학에서 경영학을, 대학원에서 신문방송학을 전공한 문과 출신이다. 졸업 후 마케터로 일한 그는 우연히 데이터과학을 접하고 흥미를 느껴 데이터 컨설팅 기업으로 이직했다. 정부 지원 교육을 이용해 프로그래밍 언어를 배웠고, 지금도 회사 안팎의 동료들과 공부하고 있다. 문과 출신 데이터과학자인 김용연 역시 대학원에서 처음 프로그래밍 언어를 배웠다. 인문학적인 시각을 활용하면 이과 출신 데이터과학자들과 차별되는 강점을 키울 수 있다.  

데이터과학과 관련된 전공이나 지식이 필수가 아니라면 데이터과학자가 갖춰야 할 필수 요소는 무엇일까. 저자들은 무엇보다 협업 능력이 중요하다고 말한다. 데이터과학은 새로 생긴 분야이기 때문에 현장에서 오래 일한 사람들도 여전히 새로운 것이 많고 모르는 분야가 많다. 그렇기 때문에 휴일에도 모여서 함께 스터디를 하는 경우가 자주 있다. 다 같이 배우며 일하는 풍토가 진한 업계이기 때문에 단독으로 배우고 일하겠다는 태도로 일관하는 사람은 일하기가 어려울 수 있다.

이 책은 청소년을 위한 책『데이터로 과학하기』이다. 급격히 변화하는 현실에서 미래를 대비하기 위한 노력을 해야 할텐데, 어려운 책보다는 쉽게 읽을 수 있는 책을 자주 접해야겠다는 생각을 하고 있다. 그러던 중에 이 책이 눈에 띄었다. '데이터', '과학' 같은 어려운 단어들이 들어있는 제목이지만, 청소년을 위한 책이라는 점에서 접근성이 뛰어나고 부담없이 읽을 수 있으리라는 생각에 이 책을 읽어보게 되었다.

이 책은 윤현집, 박세진, 김용연, 장준규, 류진걸, 유미 공동 저서이다. 20년 경력의 데이터 산업 전도사 윤현집, DNA에서 데이터까지 섭렵한 융합형 데이터과학자 박세진, 데이터에서 가치를 찾아내는 인문계 데이터과학자 김용연, 일 중독자를 꿈꾸는 프로페셔널 데이터과학자 장준규, 공모전을 섭렵한 공대 출신 에이스 분석가 류진걸, 데이터의 세계를 콘텐츠로 담아내는 만능 기획자 유미가 집필했다.

이 책은 총 6장으로 구성된다. 들어가며 '우리 삶을 완전히 바꾼 전기, 인터넷, 그다음은…… 데이터!'를 시작으로, 1장 '오늘 내가 뿜어낸 데이터는 몇 메가바이트?', 2장 '제발 우리 기업을 구해 줘!', 3장 '데이터과학과가 없는데 어떡해?', 4장 ''문송'하지 않아도 괜찮아', 5장 '물 위에선 우아하게, 물 밑에선 '빡세게'', 6장 '공대 선배가 알려 주는 데이터 분석 도구와 실전 팁'으로 이어지며, 나오며 '좋은 데이터과학자가 되는 길'로 마무리 된다. 여섯 명의 저자가 한 장씩 맡아서 설명을 이어간다.

데이터의 중요성을 아무리 강조한다고 해도 쉽게 와닿는 설명으로 이야기하는 것만 못할 것이다. 이 책을 읽으며 바로 체감하게 되는 설명이 있었다. 다른 어떤 것보다도 한 번에 이해되는 눈높이 교육이라는 생각이 들었다. 청소년 대상 서적일뿐 아니라 마냥 어렵게만 생각되는 사람들에게도 쉽게 이해할 수 있도록 이야기를 풀어나가는 책이다.

여러분, ＜나 홀로 집에＞라는 옛날 영화를 아시나요? 크리스마스 시즌 미국 뉴욕을 배경으로 혼자 집에 남은 어린이가 겪는 모험을 유쾌하게 그려 낸 영화랍니다. 이 영화 속에서는 구급차 사이렌 소리가 자주 들리는데요, 실제로도 그 시즌에 구급차 출동이 빈번하다고 합니다. 크리스마스 무렵 뉴욕에서 구급차를 부르는 가격은 100만 원이 훌쩍 넘을 정도로 비쌉니다. 그런데도 크리스마스 시즌에 왜 유독 수많은 구급차들이 출동했던 것일까요? 원인은 바로 칠면조 요리 때문이었죠. 노인들이 포도주와 함께 염분 함량이 높은 칠면조 고기를 먹으면 폐와 심장에 큰 무리가 갈 수 있다고 합니다. 그동안 많은 사람들이 이 사실을 모른 채 크리스마스에 칠면조 요리를 먹었던 것입니다. 어떤 의사도 알아차리지 못했던 문제의 원인을 마이크로소프트사의 에릭 호비츠라는 데이터과학자가 밝혀냈다는 사실, 믿어지나요? 호비츠는 무려 30만 명의 환자 데이터를 분석해 원인을 알아냈습니다. 네, 데이터를 통해서요! (15쪽)

현업에서 활약하는 데이터과학자들이 그 직업 세계에 대해 이야기를 들려준다. '데이터', '과학' 같은 단어만 나와도 두려워하는 일반인들에게도 쉽게 이해할 수 있도록 설명한다. 이 책을 읽으며 '아, 이미 알고 있던 이런 것도 있구나.'라며 새로 발견하는 시간을 보내기도 하고, 잘 알지 못하던 것을 알아가는 재미도 느낀다.

최근 기사에 따르면 2025년까지 이 세상의 데이터가 10배 가까이 증가한다고 합니다. 데이터가 많아지는 만큼 더 많은 기업에서 데이터과학자를 찾겠지요? 여러분처럼 젊고 아이디어가 넘치는 데이터과학자들이 많아져서 어서 함께 일할 날이 오기를 바랍니다. (153쪽)

이 글을 보니 특히 청소년들에게 더욱 필요한 책이라는 생각이 든다. 데이터과학자에 대해 궁금한 사람과 미래 사회의 유능한 인재들에게 이 책을 읽어보기를 권한다.

'인간의 일자리'가 위태로운 시대 ! 오히려 절실히 필요해진 떠오르는 유망 직업이 하나 있습니다.

바로 "데이터 사이언티스트(Data Scientist ; 데이터과학자)"가 바로 그것입니다.

21세기 가장 섹시한 직업(하버드 비즈니스 리뷰), 미국 최고의 직업 4년 연속 1위 선정(글래스 도어)이 말해주듯 '데이터 사이언티스트'는 말그대로 현 시점에서 가장 Hot 한 직업 중 하나로 부상하고 있지요. 인공지능을 위시한 기계 혁명시대에 인간의 일자리 문제가 큰 이슈가 되고 있는 지금 '데이터 사이언티스트'는 미래를 준비하는 모든 이들에게 선망의 대상이 되는 것은 당연한 일일겁니다.

그렇다면 이 '데이터 사이언티스트'란 무엇이며, 어떤 일을 하는 것일까요?

데이터로 과학하기 책은 재미있는 구성과 6명의 저자의 데이터 관련일을 엿보는 책이였다.

데이터에 관심 없는 나이지만, 데이터 관련 시대에 살고 있어 데이터를 어떻게 활용하는지 궁금하기는 했다. 전공은 다르지만 데이터관련일을 하기 위해 어떤 길을 걸어왔는지 지금 데이터를 어떻게 활용해서 일을 하는지 재미있게 알려준다.

이 책이 재미있는 이유는 100페이지 정도의 분량이고 가지고 다니기도 쉽다는 것이다.

그리고 6명의 저자가 짧지만 간결하게 자신의 이야기를 풀어내어서 지루하지 않다.

그 중 관심 있었던 내용은 기획자인 저자한명의 이야기이다.

그 저자는 데이터과학자의 기본은 데이터를 융합하는 것이라고 말한다.

카드사 프로젝트를 위해 고객주소, 건축물데이터를통해 카드사 고객중 1인가구를 추정하여 프로젝트를 햇다고 한다.상품코드와 수출입데이터를 통해 상품에 적합성 높은 수출국을 추천하기도 한다.또한 데이터 나눠보기를 통해 1인 가구 4개 집단이 어디에 돈을 쓰는지를 구분하여 특정집단이 온라인쇼핑에 가장 많은 돈을 쓰고 있다는 것을 판단하여 마케팅에 적용하였다.

이렇게 얼마든지 데이터를 활용하여 다양한 분야에 적용한 사람들의 이야기를 들으며 현재살고 있는 데이터세상에 대한 조금의 이해와 관심을 늘릴 수 있었다.

데이터로 과학하기 책은 도서관에서 우연히 발견한 책이다.

데이터에 관해 교육을 배웠지만, 데이터를 활용해 어떤일을 해야할지 할 수 있을지 고민이 되었다. 그래서 많은 책을 찾아보았는데 그러던 중 발견한 책이다. 

책이 두껍지 않고 다른 사람들은 어떻게 데이터관련 일을 하는지 엿볼수 있다.

가끔 다른 사람들은 무엇을 하고 사는지 어떤 일을 거쳐 지금의 일을 하는지 궁금할때가 있다. 내가 하고 있는 일이 답이 나오지 않을때 가끔 다른 사람의 일을 들여다 보고 싶을때가 있다. 그럴때 읽기 좋은 책이다.

6명의 저자들이 모두 다른 전공을 했지만 데이터인문학자,데이터 기획자 등의 일을 하고 있다.

이 중에 가장 와닿았던 챕터는 4장 문송하지 않아도 괜찮아 였다.

데이터 과학자에게는 기술적인 측면을 포함해 훨씬 다양한 능력이 요구됩니다. 데이터 분석을 의뢰한 고객과 원활한 커뮤니케이션을 지속하는 것은 물론이고, 데이터 분석 결과를 해석해 문제해결을 위한 창의적인 아이디어를 찾고, 아이디어가 고객의 업무현장에 활용될 수 잇게 관련 산업에 대한 지식을 쌓고, 분석결과를 설득력있게 전달하는 능력까지 이와 같은 인문학적인 소양을 기반으로 노력하면 데이터 과학의 본질적인 가치를 찾는데 한걸음 다가 갈수 있다고 전한다. 그래서 이책을 덮으며 문과생인 나도 용기 내본다

데이터의 생산량이 이전보다 몇배 많아졌다. 빅데이터라는 개념이 4차 산업혁명에 속해 있고 데이터 과학이라는 분야도 유망한 업종이라고 한다. 데이터 과학은 데이터를 수집하여 통계를 내는 것과 앞으로를 예측 하는 것을 통합한 개념이라고 한다. 그래서 데이터 과학을 다루는 데이터 과학자는 여러 분야를 알고 있어야 한다고 한다. 통계, 컴퓨터, 수학, 프로그램, 빅데이터, 머신러닝, 사물인터넷 등의 기술을 알아야 한다.

데이터 과학을 다루는 데이터 과학자에 대해 거의 모든 부분을 할해하여 설명하고 있다. 여러방면에 능통하기 보다는 각 분야의 담당자들과 팀의 협업에 어려움이 없어야 하며 프로그래밍을 통해 데이터 통계와 예측을 할줄 알아야 한다. 본인의 강점을 잘 살리는 것이 필요하다. 데이터 과학자를 필요로 하는 기업은 많지만 현재 제대로 된 데이터 과학자는 찾기 어렵다고 한다. 그래서 프로그래머보다 더 높은 초기 연봉을 받고 또 가치가 계속 올라가고 있다고 한다. 

미국의 15세 소년 잭 안드라카는 구글과 위키피디아 에서 데이터를 찾고 학술 논문과 데이터를 읽고 연구해서 5분안에 췌장암 진단할 수 있는 키트를 개발했다고 한다. 인터넷은 어떻게 사용하느냐에 따라 정말 무궁무진한 데이터 창고 같다는 생각이 든다. 이렇게 인터넷을 잘 활용하는게 데이터 과학자로 가는 첫걸음이다.

또 다양한 분야의 독서를 이야기 한다. 데이터 과학은 통계, 컴퓨터공학, 전산, 경영, 심리학, 언어학등 다양한 학문이 융합되어 있다. 이 방면의 전문과들과 소통하려면 어느정도의 기반지식이 있어야 가능하기에 필요한 것이다.

데이터 과학과 데이터 과학자에 대해서 잘 설명된 책이다. 앞으로 모든 영역에서 더 중요해질 데이터 과학. 이것을 잘 다루는 사람은 그만큼의 가치를 인정받게 될 것이라 생각한다. 그만큼 알아야 할것도 많을것 같다.