핵심 개념부터 활용법과 성공 원칙, 윤리적 문제까지
인공지능, 빅데이터 시대를 살아가는 시민의 필수 교양
한 권으로 개념 잡는 데이터 사이언스

시민 교양으로서의 데이터 과학 개론서. 빅데이터, 인공지능, 딥러닝, 기계학습 같은 데이터 과학의 개념과 기술들이 어느새 업무는 물론 정치와 개인의 일상에까지 깊이와 너비에서 전례 없는 영향을 미치고 있다. 아일랜드 더블린공과대학교에서 데이터 과학을 가르치는 존 켈러허와 브렌던 티어니가 함께 쓴 이 책은 비전문가를 위해 전문적인 주제의 핵심 지식을 원리에 기초해 설명하는 〈MIT Essential Knowledge〉 시리즈 중 한 권으로, ‘데이터 과학은 무엇이고, 왜 중요한가? 기계학습, 딥러닝, 신경망은 무엇이고, 서로 어떤 관계인가? 데이터 과학자는 실제로 어떤 일을 하는가? 데이터 과학은 어떤 단계로, 어떻게 작동하는가? 데이터 과학 프로젝트가 성공하기 위한 원칙은? 데이터 과학의 발달에 따른 윤리적 문제는 무엇인가? 데이터 과학이 펼쳐보일 미래는 어떤 모습인가?’ 등 빅데이터 시대에 중심을 잡기 위한 중요한 질문들에 답한다. 두 저자가 굳건한 이론적 토대를 깔고 데이터 과학을 소개하고 있어, 장밋빛 미래에 대한 환상을 심어주거나 데이터 관련 기술이 인간과 사회를 어떻게 바꾸고 있는지 정도만 소개하는 책들과는 분명한 차별점이 있다. 데이터 과학을 처음 접하는 독자라면 이 책을 통해 핵심 개념부터 활용법과 성공 원칙, 윤리적 문제까지 데이터 과학 전반에 대한 기초 지식을 습득할 수 있을 것이고, 어느 정도 지식이 있는 독자도 대충 넘어갔던 부분을 보다 깊이 이해하고 데이터 과학 생태계 전반을 꿸 수 있을 것이다.