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당신을 야근에서 구해줄 무기 데이터 리터러시
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당신을 야근에서 구해줄 무기 데이터 리터러시

인정받는 일잘러들의 데이터 독해력

피터 | 비제이퍼블릭(BJ퍼블릭) | 2022년 06월 29일 리뷰 총점9.3 정보 더 보기/감추기
내용
4.7점
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당신을 야근에서 구해줄 무기 데이터 리터러시

품목정보

품목정보
출간일 2022년 06월 29일
쪽수, 무게, 크기 228쪽 | 173*230*20mm
ISBN13 9791165921583
ISBN10 1165921588

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책소개

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목차

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상세 이미지 1

저자 소개 (1명)

데이터 분석가. 전략 기획으로 커리어를 시작해 데이터 과학을 통한 의사결정에 관심을 갖고 분석가가 되었다. 현재 IT 기업에서 데이터 조직 팀장을 맡고 있으며 컴퓨터에게 일을 시키고 사람에게 인사이트를 주는 일을 지향한다. 카카오 브런치를 통해 데이터와 기획 등 커리어를 겪으며 알게 된 것을 공유하고 있다. 데이터 분석가. 전략 기획으로 커리어를 시작해 데이터 과학을 통한 의사결정에 관심을 갖고 분석가가 되었다. 현재 IT 기업에서 데이터 조직 팀장을 맡고 있으며 컴퓨터에게 일을 시키고 사람에게 인사이트를 주는 일을 지향한다. 카카오 브런치를 통해 데이터와 기획 등 커리어를 겪으며 알게 된 것을 공유하고 있다.

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출판사 리뷰

데이터 리터러시, 최소한의 노력으로 마스터하세요!

찐문과인 편집자도 단숨에 읽었습니다. 무엇보다 코딩이다 뭐다, 새롭게 배울 필요 없이 엑셀 지식만으로도 충분했습니다. 도서에서 SQL을 배우긴 하지만 전혀 어렵지 않게 슬슬 익힐 수 있었고, 그 최소한의 SQL 지식만으로도 충분히 데이터를 다룰 수 있습니다! 데이터 리터러시, 이제 남의 이야기가 아니라 나의 이야기로 만들어 보세요!

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편집/디자인
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구매 주간우수작 데이터 리터러시
내용 평점4점   편집/디자인 평점4점 | YES마니아 : 로얄 r*******a | 2022-07-28

https://blog.naver.com/renatinha/222831807743

하루에도 한글, 워드, 엑셀, 파워포인트 등을 이용해서 수십 종류의 문서들을 새로 만들고, 기존 자료를 업데이트하는 등 수많은 데이터 속에서 사는데요. 그중에서도 엑셀요. 정말 많이 사용합니다. 데이터를 여러 방식으로 정리해서 그 데이터를 통해 취합도 하고, 통계도 내며, 그래프도 그리는 등 정말 많은 일을 하는데요. 항상 사용하면서도 목마름 같은 뭔가 좀 더 효율적으로 사용할 수 있지 않을까 고민하고 있었습니다. 그러나 항상 시간에 쫓겨서 하던 데로만 하고 사용하는 함수만(round, trunc, int, sum, if, sumif, vlookup 등) 사용하며 단순 반복적인 일을 계속하게 되죠. 그러던 중 [당신을 야근에서 구해줄 무기 데이터 리터러시] 책을 발견하고는 이건 정말 읽어야겠다. 단순 단복, 야근에서 구해준다니 구세주라는 생각이 들었죠.

이 책은 데이터 분석가이자 현재 IT 기업에서 데이터 조직 팀장을 맡고 있는 피터님이 쓴 책인데요.

카카오 브런치를 통해서 데이터와 기획 등 커리어를 겪으며 알게 된 것을 공유해 주고 계신 기버십니다.

피터님 소개 글에 나온 글에 정말 반해버렸습니다.

'컴퓨터에게 일을 시키고 사람에게 인사이트를 주는 일을 지향한다.'

피터

와~ 멋지지 않습니까? 피터님의 인사이트 얻어 가겠습니다.

 

 

이 책은 크게 4개의 장으로 구성되어 있어요.

1장에서는 데이터로 일하기 위해 알아야 할 실무에서 데이터의 한계와 의의,

현장의 문제를 데이터로 풀기 위해 문제를 정의하는 방법 등을 다루고 있어요.

2장에서는 SQL을 통해 Kaggle의 데이터를 다루는 내용으로 구성되어 있고요.

3장은 상관분석과 회귀분석을 설명하고, 엑셀과 SQL로 실제 값을 구하는 실습을 진행해요.

4장은 데이터로 일하는 조직으로 만들기 위한 제언과 데이터를 자산으로 생각하고 다루는 이유를 담았어요.


 

 

 

'데이터 리터러시(문해력)' 란 무엇인가? 요즘 문해력에 대한 이야기 참 많이 나오죠. 데이터를 전문적으로 다루는 사람이 아니더라도 데이터를 통해 업무를 향상시키는 이해도를 총칭하는 말로 쓰이고, 보다 정확하게는 과거의 여러 데이터들을 정보로 변환하여 커뮤니케이션할 수 있는 능력을 말하는 개념으로 사용되는데 이러한 내용을 이해하기 쉽게 아래처럼 그림으로 표현을 잘 해주셨어요.

또한 Raw data, 정보, 상관관계, 평균, 데이터 과학자, 기계학습 알고리즘 등 기본적인 용어 정의를 박스 안에 상세한 내용과 그림으로 초보자도 이해할 수 있게 설명을 하고 있어서 덕분에 초보자인 저에게 용어를 찾아가면서 글을 읽어야 하는 수고로움을 덜어주셔서 얼마나 감사하던지요.

 

각 장의 각 챕터가 끝날 때마다 요점정리를 잘 해주셔서 정리를 하고 다음 장으로 넘어갔습니다.

현직으로 데이터를 분석가 수준으로 다루지 않는 일반인들도 데이터 자체에 대한 이해와 해석하는 능력의 중요성을 이야기하고 있습니다. 결국 데이터 정보를 바꾸고, 정보를 지식으로 바꾸는 단계에서 데이터 밖 세상에 영향을 주는 것은 사람의 몫이다. 따라서 데이터 리터러시의 핵심은 개념적인 도구의 사용이 아닌 데이터 자체에 대한 이해, 이해가 뒷받침된 해석에 포커스가 맞춰져야 한다는 겁니다.

 

얼마나 많은 데이터가 있는지 쌓아만 두고 활용하지 않는 데이터를 '암흑 데이터'라고 하며, 방치해 놓은 암흑 데이터에서 의미 있는 data를 찾아 어떻게 활용할지 한번 생각해 보게 됩니다. 내가 얼마나 많은 데이터를 갖고 있는지 어떤 종류의 데이터가 있는지 파악하는 것이 우선이겠죠.

 

데이터를 분석할 때 가장 많이 쓰이는 것이 SQL(Structured Query Language)이며, SQL을 통해 데이터베이스에 있는 데이터를 다룰 때 가장 주요한 기능이 'JOIN'으로, 말 그대로 두 가지 이상의 테이블을 연결해 계산할 때 쓰입니다.

 

데이터 분석의 시작은 큰 문제를 만드는 핵심적인 가장 작은 문제를 찾아 해결 문제로 전환하는 데 있어요.

 

2장에서는 프로그램 다운로드 및 실제 사용방법 예를 들어서 따라 할 수 있게 상세하게 설명해 주고 있어요. DBeaver, Kaggle 프로그램 다운로드 및 사용방법 등

3장에서는 상관분석, 군집분석, 회귀분석 등 정말 기초적인 분석방법을 직접 구하도록 되어있는데요. 상관계수의 경우 SQL과 엑셀에서 직접 구해볼 수 있도록 비교하면서 설명이 되어있습니다.

4장에는 데이터로 일하는 방식이 정착되기 까지는 많은 시간이 걸립니다. 데이터로 진행한 업무에 대한 신뢰성이야말로 오랜 시간이 걸리죠. 조직 내부에 이러한 데이터를 통한 인프라와 분석방법을 조직 내부에 정착시키는 방법과 자산으로서의 데이터를 어떻게 다루어야 하는지를 말해주는데요. 다 말씀드리기 어렵고 직접 확인해 보시는 걸로 리뷰를 마무리하도록 하겠습니다.

 

저는 이 책은 한번 읽고 끝내는 게 아니라 컴퓨터 옆에 껴놓고 틈틈이 보면서 적용하고, 실제로 프로그램도 다운로드하고 적용해 볼 예정입니다. 이 책을 읽으시는 분들은 데이터에 대해서 다시 한번 생각하게 되며, 데이터를 통해 내가 속한 세상에 영향을 주는 사람이 되길 바랍니다.

 

데이터는 자산입니다. 누군가는 대수롭지 않게 여기는 데이터가 누군가에겐 커다란 기회가 될 수 있지요. 기존의 데이터를 요약하는 인사이트, 기존의 데이터로 미래를 예측하는 인사이트, 기존 데이터와 외부 데이터를 결합하는 인사이트, 외부 데이터를 통한 시장 인사이트를 얻어보시길 바랍니다.

 

YES24 리뷰어 클럽 서평단 자격으로 직접 읽고 작성한 리뷰입니다.

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