데이터 사이언스는 실제 현상을 이해하고 분석하는데 통계학, 데이터 분석, 머신러닝을 모두 통합하는 것이다. 이 책은 데이터 사이언스 입문이라는 제목에 걸맞게 데이터 취합, 크롤링, 전처리, 통계학 바탕의 데이터 분석 및 머신러닝을 모두 다룬다. 지금 나열한 단어만을 보면 무척 어렵게 보일 수도 있다. 하지만 이 책은 엑셀을 이용한 크롤링, 수학적 지식이 필요하지 않은 통계학적 시야, 인사이트를 얻는 데이터 분석 테크닉을 주로 다룬다. 그리고 다양한 예시와 실제 사례를 들어 설명하기 때문에 이 책을 보고 난 이후에는 데이터 사이언스 분야를 처음 접하는 사람도 개념을 이해하고 데이터 사이언스에 대해 알고 있다라고 말 할 수 있을 것이다.

        무엇보다 이 책에서 제일 좋았던 점은 데이터 사이언스가 현실의 의사 결정에 어떻게, 그리고 얼마나 영향을 미치는 지 궁금한 점이 풀렸다는 것이다. 바로 일어나는 현상을 관찰해 적절하고 합리적인 가설을 세우고 알맞은 데이터를 취합 및 분석해 가설을 검증, 그 사이에서 A와 B의 상관관계를 파악할 수 있음을 골자로 하는 것이다. 월마트가 왜 기저귀와 맥주를 가까이 진열하는 지, 오바마가 어떤 방식으로 지지자들에게 더 많은 선거 자금을 얻을 수 있었는 지 등 책에 나오는 사례들은 데이터가 현실의 의사 결정(주로 매출 상승 및 성공)에 얼마나 중요한 역할을 하는 지 알려준다.

책의 표지에 (정확하게는 뒷표지에) 이책에서 다루는 내용은 과장되었다. 

수집 가공법, 시각화법, 스킬소개를 다루었다고 하였지만

위 내용의 '개요'를 다루었다.

읽기 시작한 초반에는 개요, 소개 수준의 깊이에 실망 스럽고 오류도 종종 보였지만, ( Boxplot설명 그림의 오류, barchart 를 히스토그램 으로 설명 등...) 

저자가 무엇을 전달하고 싶은지, 이 책의 컨셉이 무엇인지  중반이후부터 느껴지기 시작한다.

식은 국수처럼 술술 넘어가다보면 어느새 페이지는 다 넘어가있다.

말 그대로 입문서이다. 

어려운 용어가 진입장벽으로 느껴진다면 입문서의 입문서로 추천한다.

그동안의 입문서에서 좌절을 느꼈다면 강력추천한다.

딥러닝 기법, 데이터시각화방법, 데이터수집가공법 등 분석스킬에 대한 내용을 원한다면 비추천한다.