이 책의 구성은 총 3개의 부, 13개의 장으로 되어 있다. 총 5개의 장으로 이루어진 1부는 데이터 사이언스의 이해를 위한 내용이고, 총 6개의 장으로 이루어진 2부는 데이터 사이언스의 적용 실제를 위한 내용이며, 총 2개의 장으로 이루어진 3부는 데이터 사이언스의 미래를 전망해 보는 내용이다. 칼로 무를 베듯이 정확히 가를 수는 없으나 대체로 1부와 3부는 데이터 사이언스의 기본에 충실하고 필수적인 내용이라면, 2부는 현장 적용을 위한 프로젝트 프로세스를 다룬 내용이다.
따라서 이 책을 통해 독자는 데이터 사이언스가 무엇인지를 이해하고, 실제에 어떻게 적용할 것인지에 대한 감(感)과 촉(觸)을 얻게 될 것이다.
책소개
책요약(저자작성)
목차
저자/역자소개
PPT/도서자료
※ 책 요약 준비 중
책소개
책요약(저자작성)
목차
저자/역자소개
PPT/도서자료
서문
PART 1 데이터 사이언스의 이해
Chapter 01 출항
4차 산업혁명과 데이터 광산
타산지석(他山之石), 싸이월드 이야기
구글의 야심
불가피한 선택
Chapter 02 데이터 기반 사회
데이터 흔적 사회
데이터 네트워크 사회
데이터 이미지 사회
Chapter 03 데이터의 이해
데이터란
관찰과 데이터
데이터, 정보 그리고 지식
빅데이터의 의미
빅데이터의 중요성과 데이터의 변화
빅데이터와 데이터 사이언스
Chapter 04 데이터 사이언스
데이터 사이언스의 출현 배경
데이터 사이언스, 왜 필요한가
데이터 사이언스, 무엇인가
데이터 사이언스, 무엇을 할 수 있는가
Chapter 05 데이터 사이언티스트
데이터 사이언티스트의 인기
데이터 사이언티스트의 교육과 양성
데이터 사이언스의 영역과 핵심 업무
데이터 사이언티스트의 역할과 역량
PART II 데이터 사이언스의 실제: 데이터 사이언스 프로젝트 프로세스
Chapter 06 프로세스 개관
Chapter 07 프로세스 1: 문제 정의
핵심적 질문들
문제와 문제해결이란
Chapter 08 프로세스 2: 전략 수립
핵심적 질문들
Chapter 09 프로세스 3: 데이터 수집 및 관리
핵심적 질문들
필수 데이터와 수집 가능한 데이터
데이터의 수집
데이터의 형식
데이터의 유형
데이터의 품질 관리
데이터의 저장과 관리
Chapter 10 프로세스 4: 데이터 분석
핵심적 질문들
통찰과 창발
데이터 탐색
데이터 정제
분석의 목적과 방법
분석도구
Chapter 11 프로세스 5: 시각화 및 결과 활용
핵심적 질문들
시각화
시각표현 디자인 요소
게슈탈트 원리
시각화 방법과 도구
보고서 작성
PART III 데이터 사이언스의 전망
Chapter 12 긍정적 전망
위기와 기회
데이터 3법
데이터 가치의 확장과 확대
창의적 문제해결
미래 과제
지식을 넘어 지혜로 가는 방법
자연과학/인문사회과학 그리고 데이터 사이언스
Chapter 13 부정적 전망
두 갈래의 부정적 전망
개인정보와 프라이버시
통계의 함정
빅데이터 회의론과 거품
디스토피아: 데이터교
부정적 전망의 교훈
