코딩 없이 배우는 데이터 과학 - 빅데이터·인공지능 세계 권위자가 제언하는

괜찮다고 말하지만 괜찮지 않은 너와 나, 우리가 안고 사는 우울. 그리고 그 감정이 가져온 마음의 병 우울증. 화제의 채널



별도의 코딩 없이 데이터를 분석하는 No Code, Low Code의 시대!

데이터 과학 입문자와 비전공자를 위한 데이터 분석의 새로운 방법을 제시하다!



인공지능의 발전에 따라 별도의 코딩 없이 데이터를 분석하는 No Code, Low Code의 시대로 전환되어 가고 있다. 이러한 흐름에 따라 저자는 데이터 과학 분야의 전문가들이 아닌, 입문자 및 비전공자 등 일반인도 쉽고 빠르게 실무에서 바로 사용할 수 있는 데이터 분석의 새로운 방법을 이 책에 소개하였다.



제1장. [데이터 과학을 위한 체계]에서는 데이터 과학에 접근하는 방법을 소개한다. 여기서는 데이터 과학에 접근하는 다양한 관점과 이 책에서 채택하는 프레임워크에 대해 설명한다.

제2장. [데이터 과학을 위한 도구]에서는 데이터 과학에 활용 가능한 여러 도구를 소개하고, 이 책의 실습 도구인 SAS ⓡ OnDemand for Academics에 대하여 설명한다.

제3장. [데이터 가공과 처리]에서는 획득한 데이터를 실제 분석이 가능한 데이터로 가공 및 처리하기 위한 방법에 대하여 학습한다.

제4장. [기술적 데이터 분석]에서는 데이터를 정리 및 요약하는 과정을 통해 데이터가 가진 특성을 파악하는 방법에 대해 다룬다.

제5장과 6장. [시각적 데이터 분석Ⅰ,Ⅱ]에서는 그래프나 지도와 같은 시각화 도구를 활용하여 데이터를 분석하고 그 결과를 어떤 식으로 활용하는지, 또 어떻게 이해해야 하는지에 대한 방법을 학습한다.



그간 출간된 다양한 도서들은 저자들이 아는 것을 당연히 독자들도 알고 있으리라 짐작하기 때문에 데이터 과학의 프레임워크를 설명하는 부분에 있어 인색하였다. 하지만 이 책은 프로그래밍에 대한 이해가 전혀 없는 독자들도 쉽게 이해하고, 따라할 수 있도록 특정 학문에 치우치거나 개별 방법론에 매몰되지 않고, 보다 거시적인 안목에서 데이터 과학의 프레임워크를 제공하고 있다. 따라서 데이터 과학, 프로그래밍, 인공지능 등에 관심이 있는 독자, 특히 이 분야에 관심이 있지만 사전 지식 등이 없는 독자에게 많은 도움이 될 것이다.



인공지능의 발전이 가져온 노 코딩 분석 소프트웨어의 등장!

이제 누구든지 데이터 과학자가 될 수 있다!



인공지능의 발전과 함께 코딩은 필수가 아닌, 하나의 도구가 되어 가고 있다. 따라서 더 이상 파이썬이나 R과 같은 프로그래밍 언어의 문법을 배우면서 데이터 학습을 하는 것이 아닌, 인공지능 기술에 기반하여 잘 만들어진 도구를 이용해 데이터 과학의 프레임워크를 이해하고, 바로 실무에 데이터 분석 기법을 활용하는 것이 가능해졌다. 이 책에서는 데이터 과학을 접근함에 있어 중요한 것은 프로그래밍 언어나 개별 분석 방법론이 아님을 강조한다. 데이터 과학에서 가장 중요한 것은 사회 현상과 문제를 올바르게 이해하는 것이고, 이를 어떠한 분석 방법론을 통해 해결할지를 선택하는 것이다. 프로그래밍 언어를 코딩하거나 개별 분석 방법론을 적용하는 과정에서 문제가 발생한다면, 인터넷 또는 기존 도서들에 나와 있는 수많은 정보들을 활용하여 문제를 해결할 수가 있다. 하지만 다양한 언어를 습득하고 있어도 문제를 잘못 이해하여 엉뚱한 분석 방법론을 채택한다면, 이는 돌이킬 수 없는 실수가 되고 만다. 즉 데이터 과학을 위한 프레임워크를 정립하는 것이 다른 무엇보다도 중요하다.



이 책은 데이터 과학 입문자, 통계학 또는 컴퓨터공학 비전공자를 위한 도서이다. 컴퓨팅에 대한 이론적 기반을 보유하지 않은 학습자가 데이터 과학을 학습함에 있어 초행길의 길잡이와 같은 역할을 하고자 한다. 그러므로 이 책 한 권이면 어렵지 않게 데이터 과학을 이해할 수 있으며, 누구든지 데이터 과학자가 되어 훌륭한 의사결정을 할 수가 있을 것이다. 데이터 범람의 시대에서 새로운 데이터 과학의 세계로 출발해보자.