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김진호 저 | 북카라반 | 2019년 03월 29일 리뷰 총점4.7 정보 더 보기/감추기

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품목정보

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발행일	2019년 03월 29일
쪽수, 무게, 크기	260쪽 \| 469g \| 15222516mm
ISBN13	9791160050622
ISBN10	1160050627

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책소개

머리말 · 5 프롤로그 : 장바구니를 든 데이터 사이언티스트 · 16 제1장 맨땅의 데이터 사이언티스트 데이터로 커뮤니케이션하기 · 27 데이터의 매력에 빠지다 · 33 미용실에 간 데이터 사이언티스트 · 39 제2장 새로운 ‘업’으로 이직한 데이터 사이언티스트 문과 출신이 데이터를 분석하다 · 47 지금은 잠을 잘 잔다 · 55 인생에 쓸모없는 우연은 없다 · 60 웹을 활용해 인공지능을 사용할 수 있다면 · 65 익숙하고 친근하고 사랑스럽기까지 · 70 제3장 회사 내 빅데이터팀으로 옮긴 데이터 사이언티스트 은행 영업점 직원에서 데이터 사이언티스트로 · 77 한 단계 진화된 커머스를 만들며 · 80 남성 육아휴직으로 원하던 목표를 이루다 · 84 법돌이에서 데이터 사이언티스트로 · 89 준비되었을 때 다가온 기회 · 93 제4장 빅데이터로 따라와 줘서 고맙다, 친구야 새로운 도전을 친구들과 함께라면! · 99 기회는 자연스럽게 열릴 것이다 · 104 내가 찾는 분야가 바로 이것이다 · 109 나보다 몇 살이라도 어리잖아 · 112 제5장 벤처 창업에 뛰어든 데이터 사이언티스트 새로운 도전을 즐기다 · 117 지하 매설물에서 사업 아이템을 찾다 · 123 창업과 학업을 동시에 선택하다 · 127 일주일에 3일만 일하는 회사 · 132 제6장 다양한 배경의 데이터 사이언티스트 사람, 아름다움, 앎을 향해서 · 137 빅데이터 기반 감사의 시작 · 142 데이터 속에서 멋짐이란 것이 폭발한다 · 147 빅데이터가 마련해준 거대한 실험장 · 151 간호사에서 데이터 사이언티스트로 · 156 제7장 경쟁력을 키우는 데이터 사이언티스트 내가 지키고자 하는 신념은 무엇인가? · 163 맘데이터와 빅데이터의 만남 · 169 내가 선택한 길을 통해 새로운 미래를 꿈꾸며 · 173 새로운 커리어에 대한 도전 · 177 데이터와 분석 역량으로 무장한 MD · 181 대의를 위한 빅데이터 · 186 중국으로 간 데이터 사이언티스트 · 191 제8장 IT 경력자들의 영역 확대 업그레이드 거듭난 데이터 사이언티스트 · 199 분석에 대한 새로운 시각을 키우다 · 204 연륜 있지만 꼰대 같지 않은 · 207 돌고 돌아 다시 학교로 · 213 좀더 인텔리전트한 영역에 도전하다 · 218 데이터 전처리도 커버하는 데이터 사이언티스트 · 222 평생 후회가 남지 않도록 · 226 제9장 미래를 준비하는 전문가 “바로 이거다!” · 233 앞으로의 20년을 위하여 · 237 이제 호수를 보고 바다라 말하지 않는다 · 242 다음 세대를 위해 사회에 기여할 수 있는 · 246 에필로그 · 250 부록 : 어시스트 빅데이터MBA학과 교과과정 · 253

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저자 소개 (1명)

저 : 김진호

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서울대학교 경영대학을 졸업하고 미국 펜실베이니아대학 와튼스쿨(Wharton School)에서 경영학 석사와 박사 학위를 받았다(통계학 부전공). 사회와 기업의 다양한 문제를 계량 분석적으로 접근하는 연구를 주로 했으며, 기업의 현안을 데이터 분석적으로 해결하면서 동시에 직원들의 분석 능력을 키워주는 교육 프로그램을 개발해 여러 기업에서 실행했다. KBS 선거예측조사 자문위원을 역임했으며, KBS TV 특강(3회)... 서울대학교 경영대학을 졸업하고 미국 펜실베이니아대학 와튼스쿨(Wharton School)에서 경영학 석사와 박사 학위를 받았다(통계학 부전공). 사회와 기업의 다양한 문제를 계량 분석적으로 접근하는 연구를 주로 했으며, 기업의 현안을 데이터 분석적으로 해결하면서 동시에 직원들의 분석 능력을 키워주는 교육 프로그램을 개발해 여러 기업에서 실행했다. KBS 선거예측조사 자문위원을 역임했으며, KBS TV 특강(3회)과 삼성경제연구소(SERI)에서 통계 관련 인터넷 강좌(유쾌한 통계: 40강좌)를 오픈했다.
『주간동아』에 「김진호 교수의 빅데이터 이야기」, 『동아비즈니스리뷰』에 「Power of Analysis」라는 칼럼을 연재했으며, 현재는 『동아비즈니스리뷰』에 「빅데이터 리더십」을 연재하고 있다. 2016년 3월 인공지능 알파고와 이세돌 9단의 대국을 앞두고 많은 바둑 혹은 인공지능 전문가와 달리 알파고가 완승할 것이라고 예측해 주목을 끌었다.
세계적으로 유명한 분석 전문가인 토머스 대븐포트와 함께 미국에서 『Keeping Up With the Quants: Your Guide to Understanding and Using Analytics』라는 책을 출간했다(Harvard Business Review Press, 2013). 이 책은 일본어, 중국어, 스페인어로 번역되었으며 한국에서는 김진호 교수가 직접 번역해 『말로만 말고 숫자를 대봐』라는 제목으로 출간되었다. 그 외에 저서로는 『우리가 정말 알아야 할 통계 상식 백 가지』·『괴짜 통계학』·『빅데이터가 만드는 제4차 산업혁명』·『빅데이터 리더십』 등이 있으며, 『빅데이터@워크』를 우리말로 옮겼다.
2015년 서울과학종합대학원(aSSIST)에 빅데이터MBA학과를 만들었다. 어시스트 빅데이터MBA학과는 가장 많은 학점(45)과 과목(28)으로 구성된 체계적인 커리큘럼을 갖추고 있으며, 스위스 로잔경영대학 빅데이터MBA 학위도 받을 수 있는 공동학위 과정이다. 현재 어시스트 빅데이터MBA학과 주임교수 겸 빅데이터연구센터장을 맡고 있다.

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책 속으로

데이터 사이언티스트는 커뮤니케이션 능력, 현업에 대한 지식, 프로그래밍, 통계, 비즈니스에 대한 감각, 산업에 대한 이해 등 많은 역량을 갖추어야 한다. 처음에는 이 모든 것을 다 갖추어야 한다고 생각했기 때문에 부담이 가중되었다. 하지만 이 모든 것을 다 잘하는 사람은 천재가 아닌 이상 거의 없다. 누군가는 통계, 누군가는 프로그래밍, 누군가는 산업의 전문가일 수 있다. 하지만 이 모든 것을 공부해야 하는 이유는 팀을 이루고 일하기 때문이라고 생각한다. 따라서 서로의 영역을 이해하고 커뮤니케이션할 수 있는 정도면 충분하다. 그러나 분명한 것은 그중에서 나의 장점을 극대화시켜 나만의 브랜드로 만들어야 한다. 「데이터로 커뮤니케이션하기」--- pp. 31~32 현 시대의 기술은 한 개인의 역량으로 하나의 인공지능 시스템을 만들 수 있을 만큼 충분히 효율적인 상태라고 생각한다. 파이선이라는 언어만 봐도 단 하나의 언어로 서버, 데이터 처리, 인공지능, 시각화, 심지어 프론트엔드까지 개발이 가능하다. 자바(JAVA), C와 같은 언어로 개발해본 경험이 있는 사람이라면 가히 충격적인 효율성이라고 느낄 것이다. 현재는 개인 프로젝트로 인공지능 전문가들이 아닌 일반인들도 인공지능을 경험할 수 있도록 하는 교육용 웹 개발을 진행 중에 있다. 누구나 웹을 활용해 인공지능을 사용할 수 있다면, 더 많은 가치를 창출할 수 있다고 생각한다. 「웹을 활용해 인공지능을 사용할 수 있다면」--- p. 68 커머스 혁신담당 부서는 회사에서도, 업계에서도 초미의 관심사인 ‘콘텐츠 커머스’, ‘커머스 포털’에 대한 서비스의 초석을 다지는 곳이다. 고객들이 상품을 검색하면, 질의어에 맞는 상품을 인기순, 판매순, 최신순, 혜택순 등으로 보여주는 것이 그동안의 검색 결과 로직이었다. 하지만 많은 고객의 구매 평균값에 대한 상품 추천이 아니라, 그 질의어를 기반으로 어떤 상품이 좋은지 상품 간 비교, 전문가 리뷰와 해당 상품군의 최신 트렌드 등 ‘정보’를 보여줌으로써 상품 탐색 경로를 줄여주는 것이다. 다시 말하면 세상의 모든 정보를 기반으로 질의어에 연관된 자료들을 수집·추출·선별해 질의어와 매칭하고, 해당 콘텐츠(정보) 유형별로 연관된 상품을 보여주는 한 단계 진화된 e-커머스를 만드는 일이다. 「한 단계 진화된 커머스를 만들며」--- p. 82 애즈밸즈는 지하 매설물에서 빅데이터를 수집해 인공지능을 기반으로 영상 분석과 솔루션을 제공하는 회사다. 지하에는 상수도, 하수도, 열수송관, 통신선 등 수많은 매설물이 있다. 이런 지하 매설물에 이상이 생기면 많은 사람이 엄청난 불편을 겪게 된다. 최근에 있었던 경기도 일산 백석역 열수송관 파열이나 서울 마포구 아현동 KT 통신선 전소 사건이 좋은 사례다. 애즈밸즈는 행정정보(주소, 인구, 전출입, 민원 등), 계측정보(유량계, 구압계, 수질계 등), 기관정보(상·하수도 시설/블럭/관망 자료, 건물 자료 등) 등을 수집한 뒤, 평소에는 실시간 모니터링을 통해 사고 발생을 예방하고, 장애가 발생하면 장애 지점 도출과 위치 시각화 등의 서비스를 제공한다. 특히 빅데이터 수업에서 배운 내용과 인공지능 알고리즘을 회사 솔루션으로 개발하고 특허와 지적재산권을 획득하는 데 큰 도움이 되었다. 「지하 매설물에서 사업 아이템을 찾다」--- pp. 124~125 대표적인 사례로 제시된 것은 미국 뉴욕의 맨홀 뚜껑 폭발과 미숙아실 사망 사고 해결이었다. 오래된 도시인 뉴욕에는 간혹 맨홀 뚜껑이 폭발해 하늘로 솟아올랐다가 떨어지는 일이 있는데, 그럴 때마다 뚜껑이 엄청 무거운 쇳덩어리인 탓에 큰 사고가 발생했다. 문제는 언제 어디서 폭발할지 알 수 없다는 것이다. 그래서 통계학자, 데이터 사이언티스트, 도시계획 전문가들이 모여 200년간의 도시 설비·인프라 자료 중 구할 수 있는 모든 것을 구해서 분석했다. 이를 통해 ‘폭발하는 맨홀 뚜껑’의 패턴을 도출한 후에 같은 패턴을 보이는 맨홀 뚜껑을 집중관리하기 시작해 사고를 막았다. 왜 그런 맨홀들이 폭발하는지 그 원인은 모르지만 문제는 해결된 것이다. 「빅데이터가 마련해준 거대한 실험장」--- p. 153 오프라인이든 온라인이든, 어떤 상품을 어떤 셀러와 어떻게 판매가 잘 되도록 만드느냐 하는 것이 상품 기획자의 책임이자 권한이었다. 자부심도 높고 사실 누구도 쉽게 넘볼 수 없는 직군이었다. 셀러들은 상품 기획자의 감(능력)에 따라 한해 거래액이 좌지우지될 정도로 의존도가 높았다. 하지만, 언젠가부터 ‘왜?’라는 질문을 받게 되었다. ‘왜 이 상품인가요? 왜 이 셀러인가요? PV는요? CVR(Conversion Rate, 구매 전환율)은요? Impression(광고 노출)은요?’ 이렇게 공식을 요구하는 듯했다. 내가 아니라 어느 누군가가 오늘부터 상품기획자를 시작한다고 해도 바로 베스트셀러 상품을 만들 수 있는 마법의 공식 같은 거 말이다. 「데이터와 분석 역량으로 무장한 MD」--- p. 184 데이터 분석 업무를 수행하려면 데이터 전처리 업무가 선행되어야 한다. 데이터 전처리 업무는 IT 담당자가 강점을 갖고 있는 반면, 데이터 분석 업무(모델링)는 데이터 분석가가 강점을 갖고 있기 때문에 일반적으로 데이터 분석 파트와 전처리 파트가 분리되어 각각의 업무를 수행하는 형태로 진행된다. 하지만 실제적으로 전처리 파트(IT 담당자)와 분석 파트(데이터 분석가)에서 바라보는 데이터 관점이나 형태가 달라 반복적으로 재작업을 해야 하는 경우가 생긴다. 이와 더불어 실제 분석 업무 수행 시, 다양한 방법으로 접근하기 위해 추가적인 전처리 과정이 필요할 때도 있다. 내가 추구하고자 하는 커리어는 데이터 분석 전문가를 목표로 하되, IT 파트의 역할도 지원할 수 있는 사람이 되는 것이다. 「데이터 전처리도 커버하는 데이터 사이언티스트」

--- pp. 224~225

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