에이콘 데이터 과학 시리즈. 이 책은 아마존닷컴에서 평균 별점 5개로 독자들의 큰 호평을 받은 데이터 과학 입문서다. 누구나 사용하는 엑셀(Excel) 프로그램을 이용해 데이터 과학과 비즈니스 분석의 복잡한 알고리즘을 한눈에 보이듯 알려준다. "빅데이터가 중요하고 우리 회사도 도입한다고 하던데... 그게 뭐지?"라고 막연해 하는 실무 담당자들이나 "데이터 과학이 무엇이며, 왜 중요한 걸까?"라며 새로이 공부를 시작해 보려는 사람들에게 큰 도움이 되는 책이다.
아울러, 이미 웬만한 빅데이터 책은 여러 권 보았지만 단순한 기술 활용에서 별다른 영감을 얻지 못하는 이들에게 "어떻게 하면 빅데이터에서 통찰을 이끌어낼 수 있는지?"에 대한 새로운 출발점을 제공한다. 어렵지 않은 엑셀 예제들로 시작해 R로 마무리하며, 데이터 과학을 유쾌하고 쉬우며 재미있게 이해할 수 있게 해주는 흔치 않은 책이다.
일반 선형 모델, 앙상블 모델, 나이브 베이즈 등을 사용한 인공지능, k-평균, 구상 k-평균, 그래프 모듈성 등을 사용한 군집화, 비선형 프로그래밍과 유전 알고리즘 등을 비롯한 최적화, 시계열 데이터 작업과, 지수 평활법을 사용한 예측 방법, 리스크를 정량화하기 위한 몬테카를로 시뮬레이션, 단일 차원, 다차원에서 이상점 탐지 등을 다루고 있다.
고석범 (옮긴이)의 말
엑셀로 시작하는 유쾌한 데이터 과학과 비즈니스 분석 입문
나는 원래 R의 열렬한 팬이다. 많은 R 사용자들이 그렇듯 오픈소스를 즐겨 사용하기 때문에 엑셀을 가지고 설명하는 책에 대한 번역은 선뜻 받아들이기 어려운 제안이었다. 그러나 아마존 서평들과 저자의 서문 등을 읽고서 저자의 의도를 이해하고 나니 마음이 많이 바뀌었다. 저자가 엑셀이라는 가장 흔한 도구를 꺼내 들고 데이터 과학을 설명하는 데는 여러 가지 이유가 있다.
'빅데이터'라는 단어는 이젠 흔하게 듣는다. 주된 업무가 데이터 분석인 데이터 과학자들은 물론이고, 나 같은 일반 대중들까지도 막연하게나마 중요하고 실생활에 유용하다는 감을 가지게 되었다. 여러 미디어를 통해 들려오는 소식만 들어도, 뭔지는 잘 모르겠지만 중요하다고 세뇌될 정도이다.
이 책은 그런 '빅데이터' 기술을 뒷받침하는 '데이터 과학' 입문서다. 데이터 과학은 그 자체가 융복합 학문이다. 그 이론적 배경을 뒷받침하는 통계학, 이론을 구체적인 형태로 구현할 수 있게 해주는 컴퓨터 과학, 가설을 세우고 실험을 통해 검증하는 과학 본연의 방법론 등이 데이터 과학이라는 말 속에 녹아 있다. 융복합적인 특성은 참 매력적으로 보인다.
이렇듯 중요하고 새로운 오일로 비유되는 데이터 과학을 막상 이해하려고 달려들면 수학, 통계학, 프로그래밍에 능통하지 않는 한 결코 쉽지 않다. 수학 공식들이 나오기 시작하면 포기하고 싶고, 뭔가 직관적인 설명을 해주는 책이 더 없을까 찾아보게 된다. R 언어 같은 프로그래밍 언어, 하둡, NoSQL 등과 같은 내용까지 나오면 정말 눈앞이 깜깜하다.
데이터 과학을 다루는 책은 적지 않다. 그러나 대부분 책은 솔직히 나 같은 비전공자에겐 꽤 어려웠다. 이 책의 장점은 '쉽다'는 점이다. 무엇보다 이 책은 컴퓨터를 쓰는 사람이라면 어느 정도는 아는 엑셀을 가지고 설명한다. 이런 접근법은 R이나 파이썬 같은 프로그램 언어를 배울 필요 없이 데이터 과학을 시작할 수 있게 해 준다. 그러면서 저자는 데이터 과학을 이야기할 때 지나치게 데이터 과학 자체보다는 어떤 기술적 논의로 흐르는 경향을 비판한다. 널려 있는 엑셀로도 데이터 과학은 얼마든지 가능하다고 말하는 것이다. 무엇이 앞에 있고, 무엇이 뒤에 있는지 제대로 보고 가야 한다고 충고한다.
그리고 저자는 손에 잡히는 데이터를 가지고 데이터 과학을 설명한다. 일상에서 들어봤을 것 같은 이야기를 가지고 설명해서 독자들의 이해를 돕는다. 그러면서 데이터 과학에서 다루는 정말 다양한 기술들을 소개한다. 포괄적인 내용을 다루면서도 맥락을 잘 설명한다는 느낌을 받았다. 예를 들어, 내 경험에 의하면 몬테카를로 방법은 이해하기 쉬운 주제가 아니다. 인터넷에 수많은 자료들이 있지만, 시원하게 풀어주는 것은 없었다. 그렇지만 이 책의 경우 두 군데 정도에서 이 기법을 사용하는데, 그것을 보면서 훨씬 쉽게 다가갈 수 있었다. 시계열 분석과 예측 문제도 비슷했다.
사용되는 엑셀 언어는 약간은 고급 기술이지만, 충분히 이해될 정도다. 또 그냥 알아둬도 일상적인 업무에서 유용하게 쓸 수 있는 재미있는 기술들을 소개하고 있다. 새로운 프로그래밍 언어를 배울 때면 가장 먼저 그 언어로 "Hello, World!"를 인쇄해 보는 프로그래밍을 만들어 보게 된다. 이런 첫 번째 코드를 실행하고 나면 특이한 설렘이 생긴다. 그 느낌은 유럽 배낭 여행을 위해 첫 시작인 런던행 비행기에서의 기분과 비슷하다. 할까 말까 고민도 많았는데, 결국 비행기에 올랐고, 이제는 정말 해야 되는 상황으로 기대와 설렘, 걱정 등이 뒤섞여 있는 기분이다. 그 느낌으로 난 이 책을 "Hello, Data Science World!"라고 말하고 싶다. 그리고 내가 이 책의 느낌을 잘 살려 번역했기를 바란다.
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