한빛미디어
번역서
절판
왜 이 책을 읽어야 할까?
데이터 과학을 직접 응용할 일이 없더라도 데이터 과학을 이해하는 일은 매우 중요하다. 데이터 분석적 사고 방식에 익숙해지면 데이터 마이닝 프로젝트를 평가하는 데 도움이 된다. 예를 들어 어떤 컨설턴트나 잠재적인 투자자가 데이터에서 지식을 추출하는 업무를 개선하고자 제안할 경우, 제안서를 체계적으로 평가함으로써 제안이 과연 타당한지, 아니면 문제가 있는지를 판단할 수 있다. 그렇다고 해서 프로젝트가 성공한다고는 확신할 수 없지만(데이터 마이닝 프로젝트는 실제로 시도해봐야 결과를 알 수 있는 경우가 많다) 적어도 제안서에 있는 결함이나 비현실적 가정, 빠진(놓치는) 부분은 알아낼 수 있다.
데이터 과학에 대한 이 책의 개념적 접근 방법
이 책에서는 데이터 과학에서 가장 중요한 기본 개념을 설명한다. 이 개념의 일부는 각 장의 '제목'이 되기도 하고 다른 일부는 설명을 통해 자연스럽게 소개된다(설명에 들어 있는 개념은 기본 개념이라고 표시되어 있지 않다). 이 개념들은 문제에 대한 계획을 세우는 일부터 데이터 과학 기법을 적용하고 더 나은 의사 결정을 하기 위해 결과를 배치하는 과정까지 폭 넓게 적용될 뿐만 아니라 다양한 비즈니스 분석 방법론 및 기법의 기반이 되기도 한다.
대상 독자
- 데이터 과학자와 함께 일을 하거나 데이터 과학 중심의 프로젝트를 관리하는 사람들
- 데이터 과학 벤처 기업에 투자하려는 기업가
- 데이터 과학 프로젝트를 구현하려는 개발자
- 데이터 과학자를 지망하는 사람
이 책으로 가르치는 분들께
"이 책은 매우 다양한 데이터 과학 과정 교재로 훌륭히 사용되어 왔습니다. 초기에 이 책은 포스터 교수가 2005년 가을 뉴욕대 스턴 스쿨에서 여러 과의 주제를 종합해 가르치기 위해 만든 교재에서 시작되었습니다*. 원래 강의는 MBA와 MSIS 학생을 대상으로 했지만, 대학의 다른 학과의 학생들이 많이 몰려와 원래 이 강의 대상이었던 MBA 및 MSIS 학생들뿐만 아니라 기계 학습 등에서 든든한 기반이 있는 학생들에게도 특히 유용했다는 점이 이채롭습니다. 아마도 그들의 교과 과정에서는 알고리즘 이외에 근본적인 원리에 대해 주목하지 않았기 때문일 것 같습니다.
뉴욕대에서는 현재 이 책을 데이터 과학에 관련된 다양한 강의에서 교재로 사용하고 있습니다. 원래의 MBA 및 MSIS 과정은 물론이고, 학부 비즈니스 분석학, 뉴욕대 스턴 스쿨의 비즈니스 분석학 석사 과정, 뉴욕대에 신설된 데이터 과학 석사과정을 위한 데이터 과학 입문 교재로 사용되고 있습니다. 게다가 이 책이 출판되기도 전에 이미 7개국 10여 개 대학의 경영대, 컴퓨터 과학과 및 데이터 과학에 대한 입문 일반 과정에서 이 책을 교재로 채택해 사용해 왔습니다."