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강양석

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작가 소개

딜로이트 컨설팅 전략컨설턴트, 글로벌 1억명 유저 비즈니스 플랫폼 최고전략책임자, 인공지능 상장사 최고 운영책임자를 거쳤다. 데이터로 수많은 의사결정을 하며, 기술과 사고력은 쌍두마차란 결론에 도달했다. 그래서, 2015년부터 데이터로 이치를 다룰줄 아는 사고력을 강조해왔다. 이 책의 근간이 된 데이터 리터러시 16개 역량은 2020년 초 시장에 소개된지 채 1년도 안 되어, SK 아카데미 AI/DT분야 대표강의로 선정되었고, 멀티캠퍼스, 한컴아카데미, 휴넷, 능률협회, 하버드 비즈니스리뷰포럼코리아 등 국내 유수 교육기관에서 거의 동시에 정규강의화 되었다. 현재는 사고력 중심 데이터 교육기관, 데이터리터러시닷숍(www.dataliteracy. shop)을 운영 중이며, 글로벌화에 매진하고 있다. 한국 발 교육컨텐츠가 전 세계적인 교육 및 평가 제도의 표준으로 자리매김 하길 꿈꾸고 있다. 또한, 데이터리터러시 교육은 사업이자 사명이라고 생각하여 초중고 무료 데이터리터러시 특강을 꾸준히 진행 해오고 있다. 저서로는 『데이터로 말하라(이콘출판, 2015)』가 있으며, 고려대학교 경제학과를 졸업했다.

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데이터 드리븐 리포트

이상석 저 한빛미디어

이 책의 제목과 목차 구성에 매우 동의한다. 대부분의 데이터 관련 책들은 분석 자체에 관해서만 설명하는 반면, 이 책은 분석 결과로 이해관계자를 ‘설득’하는 것에 그 목적을 둔다. 이 책에서는 보고가 모든 분석가의 실질적인 목표라는 점을 분명히 하고 분석을 위한 분석이 아닌 ‘보고를 위한 분석’에 역점을 둔다. 특히 3장의 각 절을 모두 ‘상황’으로 시작해 실제 업무에서 충분히 발생할 수 있는 상황을 가정함으로써 데이터 분석을 더욱 생생한 설득의 도구로 만들어준다. 실무자에게 꼭 필요했던, 보고를 위한 데이터 분석 책을 집필해준 저자에게 무한한 감사를 드린다.

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모두의 R 데이터 분석

김도연 저 길벗

R 데이터 분석에 대해 정말 알기 쉽게 설명합니다. 데이터를 다루는 과정을 요리에 비유하여 설명하는 구성과 디테일은 사랑하는 이의 손을 잡고 목적지로 안내하듯이 친절하고 섬세하며 흥미롭습니다. 모두가 데이터의 중요성을 인식하는 지금 시대에 데이터로 가치를 찾아내고자 하는 우리를 ‘시티즌 데이터 사이언티스트’로 이끌어 주는 훌륭한 안내서라고 생각합니다.

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모두의 R 데이터 분석

김도연 저 길벗

‘데이터 분석 = 맛있는 요리하기’로 설명하는 저자의 기술 방식에 칭찬을 아끼고 싶지 않습니다. 전문적일수록 쉽게, 그리고 실용적으로 설명해야 하는 것은 모든 전문가의 의무라고 생각합니다. 그런 의미에서 이 책은 그 뜻을 충실히 구현했습니다. 특히 간단명료한 설명 방식과 매 장마다 등장하는 직관성 높은 예시들은 R을 좀 더 친숙하게 느끼게 합니다. 또 전체 구성이 데이터를 준비하고 분석하고 표현하는 데이터 분석 실무 흐름을 충실히 따르고 있으며, 마지막 실제 프로젝트 사례로 앞선 제반 내용을 한꺼번에 엮어서 이해할 수 있게 한 점이 눈에 띕니다. 이 책이 데이터 분석 하드 스킬(hard skill)을 접하려는 모든 이에게 멋진 입문서가 되길 바랍니다.

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데이터 리터러시

이콘

플*톤 2026.04.12.

데이터를 그런 도구로 만들려면 데이터 활용에 필요한 생각 근육을 키워야 한다. 데이터에 끌려가기보다는 데이터를 끌어갈 생각의 힘이 강해져야 한다는 뜻이다. 데이터는 어디까지나 생각을 거드는 도구이지, 그 자체가 생각이 될 수는 없기 때문이다. 데이터의 힘과 한계를 균형 있게 받아들이고, 비판하고 해결하며 방어하고 공격하는 생각 근육을 단련하자. 데이터는 그 이후에 활용할 수 있는 기폭제다. 우리 모두가 데이터과학자가 될 필요는 없고 그럴 수도 없다. 나도 아니다. 인생관이나 전략을 극적으로 뒤엎을 촌철살인 데이터를 만날 가능성은 낮다. 평상시대로 잔잔하게 각자의 상황에서 어떤 목적을 가질지 먼저 챙기자. 데이터는 그다음에 필요한 도구다. 그래서 데이터는 수리 영역이 아닌 언어 영역에 속한다. 수학처럼 숫자로 가득 채워져 있지만 수학처럼 정답을 주는 것이 아니란 뜻이다. 데이터는 분석의 대상이 아닌 소통의 도구이고 그렇기에 언어를 배우듯 접근해야 한다. 데이터 리터러시는 곧 '데이터를 언어처럼 사용하는 힘'이고, 이 책은 그에 필요한 데이터 활용 문법책이라 해도 좋겠다.

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