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About This Book "데이터과학, 최고의 교과서"

데이터 과학은 하나의 완전히 새로운 학문이라고 한다. 시대가 변해 가면서 많은 새로운 용어들이 생겨나고 다시 결합해서 나타나 쉽게 잊혀지지만 데이터 과학은 앞으로 학문의 중요한 부분을 차지 할 것으로 보인다.! 컬럼비아 대학교재로 사용한 데이터 과학!

story "협업을 통하여 데이터과학의 정체성과 비전을 보여주는 책 "
책에서는 여러학문간, 학문과 현업간의 협업을 가장 중요한 특징으로 뽑고 있더. 과전 데이터과학이 무엇인데, 협업이 중요하다고 앞서 말하는 걸까.

데이터과학은 완전히 새로운 학문이다. 이 책에서는 하나의 학문적 전공인 데이터과학의 현주소를 묘사하고, 과연 데이터과학을 통해 앞으로 무엇이 될 수 있는지 처방하고자 한다.

책을 읽으려면 배경지식이 있어야한다. 악간의 프로그래밍 지식 뿐만 아니라 수학적, 통계적 지식도 필요하다. 책을 읽으면서, 통계와 수학적인 이론만 나오면 내용이 너무 어렵게 느껴졌다. 책에는 기본 지식이 없더라고 쉽게 풀어 썼다고 나와 있지만, 개인적인 생각으로는 전혀 그렇지 않다.! 배경지식이 필수이다.! 특히 예제의 부가적인 설명이 부족하였다.

책을 읽으면서 데이터 과학을 업무로 삶는 사람들은 많은 사고 능력이 필요하다는 걸 느꼈다. 단순 빅데이터에서 출발한 것이 아니라 "프라이버시에 대한 걱정을 감소시키고 이해와 통제를 제고시킬 최선의 방법은 무엇인가?"라는 문제 자체를 분석하고 가능한 것들을 나열하고, 해결하는 아이디어는 뽑고, 시각화 하고, 통계적으로 분석한다.




이 책은 프로그램밍 지식보다는 통계쪽의 탄탄한 기본 지식이 있다면 쉽게 이해할 수 있을 것 같다. 아무래도 대학 교재로 활용되다 보니, 많은 내용을 담고 있어, 한번에 이해하기가 수월하지는 않지만, 데이터 과학이라는 새로운 학문이 무엇이고, 어떤것들을 포함하고 있는지 알고 싶다면 꼭 읽어봐야 하는 책이다. 앞으로 전망이 밝다는 데이터 과학에 대해 알고 싶다면, 이 책은 선수지식이 있는 데이터 초보자에서 매우 유익할 것이다.

["데이터과학 입문"이라는 이 책에 대해..]
이 책은 표지에서도 나와있지만 컬럼비아 대학교 데이터과학 대학원 수업에서 교재로 사용된 서적으로 이 책의 서평에 나와있었다. 사실 이전에도 이 책의 출판 소식을 보면서 내심 이 책에 많은 기대를 가지고 필자의 손에 들어오기만을 기다렸다. 막상 받아보니 기대에 못 미친 것도 있고 기대이상인 인 부분도 있었다. 그리고 끝까지 읽어보면서 책의 내용과 나의 공부방향에 대해 많은 생각을 가지게 해준 책이였다. 이제 이 책을 차근차근 리뷰해보도록 하자.


["데이터과학 입문"]
이 책의 차례들만 보아도 저자분이 학생들에게 어떤 내용들을 가르쳐주고 싶은지 얼마나 다양하고 많은 내용들을 담고자 했는지를 알 수 있다. 그리고 책의 내용들 살펴보자면 책을 몇 장 넘겨보면 역자와 필자의 말들이 나오고, 이후에 학습자를 위한 가이드가 등장한다. 책의 내용, 목표 그리고 책을 읽는 방법 등과 같이 학습자를 위한 내용들이 나와있다. 그런데 책을 읽다보면 이 뿐만이 아니라 학습자를 위한 다양한 부가적인 정보들과 내용들이 다양하다. 주제에 대한 연습문제와 용어 설명, 사례 연구 등 학습자의 이해를 돕기 위한 정보들을 많이 책 내용에 넣어두었다.
필자도 읽는 내내 이런 내용들을 접하면서 해당 주제에 대해 좀 더 이해를 하기가 쉬웠었다. 확실히 이 책의 주제들은 하나같이 데이터 과학에 대한 입문자들이 보기에는 어려운 내용들이 많다. 하지만 저자는 이런 어려운 주제들을 접했을 때 학습자가 쉽게 지치거나 포기하지 않도록 재미있고 부가적인 내용들을 추가함으로써 이해도를 높이고자 노력했다는 것이 책을 읽으면서 느껴졌다.

하지만 읽으면서 알고리즘이나 특정 사례에 대한 설명들이 어렵거나 약간 부족하게 느껴졌다. 게다가 아래와 같은 연습문제를 포함한 다양한 지문에서 제시된 예제 코드들의 설명이 부족하거나 아예 설명이 없고 소스 내 주석만 있는 경우가 많았다. 또한 예제 코드들이 어떤 때는 R 언어로 되어있거나 파이썬 혹은 쉘 코드로 짜여져 있어서 이런 언어들에 대한 기본이 부족한 학습자가 볼 경우 이해가 어려울 수 있다는 단점이 존재할 것 같았다.

이외에 이런 단점들을 제외하면 이 책은 정말 데이터 과학에 대한 전반적인 이론적 내용들을 충실히 다루었다고 생각하며, 이 책을 접하며 데이터 과학을 공부하는 학습자들을 배려하는 부가적인 내용들이 많아 데이터 과학 분야의 교과서라는 이름이 아깝지 않다는 생각을 개인적으로 가졌었다.

[리뷰를 마치며..]
위에서 언급했던 장/단점들을 나열하면 아래와 같다.

[장점]
- 학습자를 위한 가이드가 잘 나와있고, 내용 역시 데이터 과학에 대한 알고리즘부터 관련 사례정보, 하둡까지 다양하게 나와있다.
- 연습문제와 사고실험, 사례연구 등 학습자의 이해를 돕기위한 부가적인 정보들이 많다.

[단점]
- 연습문제를 포함한 다양한 지문에 나오는 코드들에 대해 문법적으로나 내용적으로 설명이 부족하다.
- 파이썬, R, 쉘코드 등 한가지의 언어가 아닌 다양한 언어들이 예문으로 나와 이런 언어들의 기본이 부족한 학습자가 볼 경우 이해가 어렵다.
- 일부 알고리즘이나 주제에 대한 설명들이 약간 부족하거나 어렵게 나와있는 것들이 있다.

이 책을 선택하게 된 계기는 데이터를 좀 더 잘 다뤄보고 싶은 작은 소망에서 시작했습니다.
대학원과 회사에서 수많은 데이터에서 어떤 Fact로 끄집어내고 표현하기 위해서 데이터를 공부하다보니 자연스럽게 빅데이터에
관심을 가지게 되었고, 빅데이터를 수치로 표현할 수 있는 방법들을 고민하곤 했습니다.
때문에, 조금의 프로그래밍, 조금의 수학적 지식, 하찮은 빅데이터에 대한 지식을 가지고 이 책을 읽기 시작했습니다.

첫 느낌은 이 책에 상단부에 적혀 있는 "구글, MS, 이베이 데이터과학자에게 배우다" 라는 말처럼 꽤 신뢰도 있는 사람들이 만들었
구나, 그리고 컬럼비아 대학교 교재라고 한 거 보면 학습하기에 용이하게 섹션이 나뉘어 있겠다..란 생각을 했습니다.
표지는 오라일리의 전형적인 표지 스타일이었고, 표지 동물은 아르마딜로라네요.. 태어난 지 수시간만에 걷는 동물이라고 하는 걸
보니 이 표지의 동물을 아르마딜로로 한 이유가 책을 통해 단 몇시간 만에 데이터과학을 알 게 된다는 의미가 아닐까 추측해봤습니다.

이 책의 구성은 1장에서는 데이터과학 이라는 것에 대한 정의를 내리고, 2장과 3장에서는 책 전체의 기초가 되는 통계적 모형화와
기계학습 알고리즘을 설명합니다. 4장~8장에서는 다양한 맥락에 따라 특정한 모형과 알고리즘의 사례들을 검토함으로써 데이터
과학에 대한 이해를 돕고 있습니다. 9장과 10장에서는 데이터 시각화와 소셜네트워크라는 새로운 영역을 다루고 있습니다.
11장부터는 인과성과 데이터과학, 데이터과학의 미래에 대해 설명하고 있는데 솔직히 이 부분은 반복적으로 봐도 이해가 안가네요.
하지만 데이터를 효율적으로 시각화하고, 활용하는 방법에 대해 어렴풋이 느낄 수 있는 장이었던 것 같습니다.

지금까지 데이터의 범위와 활용 폭이 너무 방대해서, 해당하지 않는 직업이 없고 관련없는 산업이 없는데 무엇이 데이터과학이고
어떤 것이 빅데이터인지에 대해 의구심이 들었던 것이 사실입니다.
하지만 이 책을 읽으면서 앞으로의 데이터과학자들은 단순히 데이터를 처리/정제/시각화 하는데 그치지 않고, 문제를 해결하기
위한 Fact(사실)을 좀 더 객관적으로 설명하고, 도구(R, 파이썬 등)을 사용하여 좀 더 효율적으로 다양한 질문을 제기하여 세상
을 이롭게 하는 사람이 되어야 할 것입니다.
더욱이 데이터과학자에 한정한 데이터과학이 아니라, 세상을 살아가는 모두에게 좀 더 친숙하게 데이터과학을 설명하고 있는
이 책을 통해 저도 앞으로 더욱 관심있게 데이터에 대한 활용을 고민해보고, 공부하도록 하겠습니다. 이것이 저의 시작입니다.