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데이터 시각화 교과서

데이터 분석의 본질을 살리는 그래프와 차트 제작의 기본 원리와 응용

[ PDF ]
클라우스 윌케 저/권혜정 역/최재원 감수 | 책만 | 2020년 04월 24일 | 원서 : Fundamentals of Data Visualization: A Primer on Making Informative and Compelling Figures 첫번째 구매리뷰를 남겨주세요. | 판매지수 444 판매지수란?
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출간일 2020년 04월 24일
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ISBN13 9791189909130

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저자 소개 (3명)

텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스의 통합 생물학 교수다. 독일 보훔 루르 대학교에서 이론 물리학 박사 학위를 받았다. 계산생물학, 수학적 모델링, 생물정보학, 진화생물학, 단백생화학, 바이러스학, 통계학을 주제로 한 과학 논문 170편 이상을 단독 또는 공동으로 저술했다. 카우플롯(cowplot), 지지릿지(ggridges) 등 데이터 시각화에 쓰이는 인기 R 패키지를 작성하고, 지지플롯2(ggplot2) 패키지 제작... 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스의 통합 생물학 교수다. 독일 보훔 루르 대학교에서 이론 물리학 박사 학위를 받았다. 계산생물학, 수학적 모델링, 생물정보학, 진화생물학, 단백생화학, 바이러스학, 통계학을 주제로 한 과학 논문 170편 이상을 단독 또는 공동으로 저술했다. 카우플롯(cowplot), 지지릿지(ggridges) 등 데이터 시각화에 쓰이는 인기 R 패키지를 작성하고, 지지플롯2(ggplot2) 패키지 제작에도 기여했다.
국민대학교 시각디자인학과를 졸업했다. GE, 엠파이어스테이트빌딩, 태블로 등 다양한 글로벌 기업의 번역, 트랜스크리에이션, 카피라이팅 프로젝트에 참여해왔다. 그 외에 도서 번역가로도 활동 중이며, 지금까지 옮긴 책은 『인포그래픽이란 무엇인가』, 『터치스크린 모바일 게임 디자인』, 『내부 고발자들, 위험한 폭로』(이상 에이콘출판사), 『테트리스 이펙트』, 『피, 땀, 픽셀』(이상 한빛미디어), 『계획된 불평등』(이... 국민대학교 시각디자인학과를 졸업했다. GE, 엠파이어스테이트빌딩, 태블로 등 다양한 글로벌 기업의 번역, 트랜스크리에이션, 카피라이팅 프로젝트에 참여해왔다. 그 외에 도서 번역가로도 활동 중이며, 지금까지 옮긴 책은 『인포그래픽이란 무엇인가』, 『터치스크린 모바일 게임 디자인』, 『내부 고발자들, 위험한 폭로』(이상 에이콘출판사), 『테트리스 이펙트』, 『피, 땀, 픽셀』(이상 한빛미디어), 『계획된 불평등』(이김) 등 15권이다. 한편 10년 안에 음반을 완성하겠다는 목표로 노래들을 만들고 있다. 블로그 aeki.me에 소소한 생각, 작곡한 노래들을 올린다.
일본 게이오 대학원을 졸업하고 아주대 대학원에서 학습분석(Learning Analytics)으로 박사 학위를 취득했다. 대학 졸업 후 7년간 디지털 엔터테인먼트 업계에서 3D 영상, 게임, VR 프로듀서로 종사했고 대학원 진학 후 데이터 사이언스를 연구했다. 대학에서 통계와 데이터 사이언스 과목을 강의했으며 현재는 아주대학교 교수학습개발센터/평가인증센터에서 교육·학습 데이터 분석 업무를 담당하고 있다. XGBoo... 일본 게이오 대학원을 졸업하고 아주대 대학원에서 학습분석(Learning Analytics)으로 박사 학위를 취득했다. 대학 졸업 후 7년간 디지털 엔터테인먼트 업계에서 3D 영상, 게임, VR 프로듀서로 종사했고 대학원 진학 후 데이터 사이언스를 연구했다. 대학에서 통계와 데이터 사이언스 과목을 강의했으며 현재는 아주대학교 교수학습개발센터/평가인증센터에서 교육·학습 데이터 분석 업무를 담당하고 있다. XGBoost, 딥러닝, 문항반응이론(IRT), 지식공간(Knowledge Spaces) 등의 알고리즘을 이용한 학습부진 위험학생 조기 예측, 적응형 학습(adaptive learning) 등을 연구 중이다.
저서로는 전자책 『VR, 가까운 미래』(리디북스)와 『스테파네트 아가씨를 찾아 헤맨 나날들』(황금가지), 『아무도 모르는 악당』 등이 있고, 번역서로 『핵심 딥러닝 입문: RNN, LSTM, GRU, VAE, GAN 구현』, 『IT 개발자의 영어 필살기』, 『실체가 손에 잡히는 딥러닝, 기초부터 실전 프로그래밍』(책만), 『대학 혁신을 위한 빅데이터와 학습분석』(시그마프레스), 『데이터 시각화, 인지과학을 만나다』, 『유니티 입문』(에이콘) 등이 있다.

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출판사 리뷰

이 책은 3부로 구성된다. 1부 ‘데이터, 시각화로 날개를 달다’에서는 막대 그래프, 산점도, 파이 차트 같은 도표와 차트 유형을 설명한다. 특히 시각화의 과학적 원리에 중점을 둔다. 세상에 존재하는 모든 시각화 방식을 백과사전처럼 나열하기보다는, 발표 자료에 많이 나오거나 도표를 직접 만들 때 유용한 핵심적인 시각적 효과들을 소개한다. 1부에서는 시각화하려는 데이터의 유형이 아니라 전하고자 하는 메시지의 유형에 따라, 시각화를 분류해 설명한다.

2부 ‘그래프 디자인의 원칙’에서는 도표들을 결합할 때 생기는 여러 디자인 문제를 다룬다. 데이터 시각화의 미적 측면에 가장 중점을 두지만, 물론 그게 전부는 아니다. 주어진 데이터셋에 알맞은 유형의 도표나 차트를 선택했다면 색상, 기호, 글씨 크기 같은 시각적 요소를 보기 좋게 구성해야 한다. 그래야 뜻이 명료하게 전달되고 보기에도 좋은 결과물이 나온다. 2부의 각 장에서는 그동안 내가 실무에서 거듭 겪어왔던 여러 문제를 다룬다.

3부 ‘시각화 레벨업 노하우’에서는 1부나 2부에 부합하지 않는 그 밖의 주제들을 다룬다. 이미지와 그래프를 저장할 때 주로 선택하는 파일 형식, 시각화 소프트웨어 선택 기준, 문서 전체의 맥락을 고려한 그래프 배치 방법을 설명한다.

이 책은 논리적인 순서로 전개되지만 각 장이 독립적인 내용으로 구성되어 있으므로 첫 장부터 차례대로 읽지 않아도 된다. 자유롭게 페이지를 건너뛰면서 그때그때 관심 있는 부분이나 고민 중인 주제를 다루는 부분을 찾아 읽자. 한 번에 끝까지 읽기보다 항상 곁에 두고 조금씩 읽으면서, 시각화 도표를 만들 때마다 책에 나오는 개념을 몇 가지씩 시도해보고, 다음번에는 다른 개념이 나오는 장을 읽거나 예전에 읽었던 장을 복습하는 편이 이 책을 더 알차게 활용하는 방법이다. 예전에 읽었던 장을 몇 달 뒤 다시 읽으면 같은 내용에서도 다른 깨달음을 얻을 수도 있다.

이 책에 나오는 시각화 도표는 대부분 R의 지지플롯2(ggplot2) 패키지로 만들었다. 그러나 책 자체는 R 언어에 국한되지 않고 시각화 도표 제작에 통용되는 원칙을 다룬다. 무슨 소프트웨어를 사용했는지는 부수적인 요소일 뿐이다. 이 책에 나오는 도표는 어떤 시각화 소프트웨어를 사용해서든 만들 수 있다. 다만 지지플롯2나 비슷한 패키지들에는 다른 시각화 라이브러리에 비해 이 책에 쓰인 기능들이 훨씬 편리하게 구현되어 있다. 무엇보다도 이 책은 R 언어 학습서가 아니므로 코드나 프로그래밍 기술을 설명하지 않는다. 따라서 코딩보다는 도표 자체의 개념에 집중하자. 시각화 도표 만드는 방법이 궁금하다면 깃허브(https://github.com/clauswilke/dataviz)에서 이 책의 소스 코드를 확인할 수 있다. 또한 관련한 패키지 설치환경과 방법은 이 책의 도서 정보 페이지(https://www.onlybook.co.kr/entry/dataviz)에서 찾아볼 수 있다.

■ 색상을 활용해 데이터를 강조, 구별, 표현하기 위한 기본 개념
■ 중요한 정보를 다양한 방식으로 표현하는 바람직한 기호화 방법
■ 데이터 시각화의 단골 유형을 보여주는 풍부한 그림 자료
■ 좋은 그래프와 나쁜 그래프에 대한 다양한 예시
■ 문서나 보고서에서 이야기를 효율적으로 전달하는 차트 활용법

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