도서 개요

데이터 혁명 시대, 비전공자를 위한 쉽고 유용한 데이터 사이언스 입문 서적! 흥미로운 사례를 통해 이해하는 데이터 분석 실무서로 어려운 통계 기호 없이 통계적 시각을 확보하고 실무적으로 즉시 활용 가능한 데이터 분석 기법을 제공한다.

데이터 분석이 왜 필요할까요?
아무리 몇 년을 공들여 만든 제품이 경쟁상품과 다르게 효과적인 장점을 지녔다고 하더라도 정확한 데이터 분석이 이루어지지 않는다면 뚜렷한 성과를 거두지 못하는 경우가 허다할 것이다. 그렇다면 고객의 니즈를 꿰뚫어보려면 어떻게 해야 할까? 마트 상품 진열, 제약회사의 마케팅, 대통령 선거 전략 등과 같은 성공적인 데이터 분석 사례를 통해 확인할 수 있듯이, 다양한 가설검증 기법들을 활용하여 데이터의 패턴을 파악하면 미래를 좀 더 명확하게 예측할 수 있다. 이를 통해 다양한 업계에 종사하는 모든 분께 새로운 발전 가능성을 부여한다.
데이터 분석, 이제는 4차 산업 혁명 시대에 꼭 필요한 핵심 역량
데이터 분석 전문가들에게만 국한되는 이야기가 아니다. 인문, 과학, 예술 등 업종불문 데이터를 분석해야만 의미 있는 성과를 거둘 수 있는 시대이다. 그리고 이러한 추세는 앞으로 지속될 전망이다. 이에 기업은 데이터 분석을 통해 도출된 솔루션으로 다양한 형태의 데이터 인사이트를 실시간으로 발굴하고 복잡한 의사결정을 자동으로 해결함으로써 지속적인 수익창출을 위해 노력하고 있다. 사업의 목표가 곧 이윤창출이라면 데이터 분석이 해답이다. 여러분이 어느 기업에 있든지, 기업의 매출 상승을 위해서 데이터 분석을 반드시 활용해야 한다.

본 도서는 빅데이터, R, Python, 인공지능 등 모호했던 개념들을 명확하게 이해하고, 단기간에 데이터 사이언스 전체 프로세스를 파악하여 실무에 즉시 적용 가능한 데이터 분석 기법들을 알아본다. 또한 데이터 분석에 필요한 통계 지식을 어려운 통계 기호를 전혀 사용하지 않고, 사례를 통해 통계적 시각을 확보할 수 있다. 이 책을 통해 실무자들은 현실의 의사결정 과정에 데이터 분서 스킬을 적용함으로써 기업의 급속 성장을 꾀할 것이다.

이 책의 주요 주제는 다음과 같다.
-데이터 사이언스의 정의와 필수 역량
-데이터 분석 목적에 맞는 데이터 수집 방법 및 가공 방법
-방대한 데이터를 한눈에 알아볼 수 있는 데이터 시각화 방법
-데이터 분석에 필요한 통계 이해를 위해 복잡하고 어려운 통계 기호를 전혀 사용하지 않고 세상을 통계로 이해하는 시각 확보
-데이터 분석 사례를 통해 배우는 실무 즉시 적용 가능한 데이터 분석 스킬 소개
-스스로 데이터를 공부하는 인공지능(AI) 학습 시스템인 머신러닝과 딥러닝의 이해
-데이터 사이언스 입문자를 위한 다양한 데이터 분석 도구 추천