데이터로 과학하기

들어가며｜우리 삶을 완전히 바꾼 전기, 인터넷, 그다음은…… 데이터!

1장. 오늘 내가 뿜어낸 데이터는 몇 메가바이트?
4차 산업혁명 시대, 모두의 일상을 지배할 데이터 ― 윤현집

2장. 제발 우리 기업을 구해 줘!
데이터 해결사가 이끄는 기업 혁신 ― 윤현집

3장. ‘데이터과학과’가 없는데 어떡해?
전공을 넘나드는 무한 진로 탐험― 박세진

4장. ‘문송’하지 않아도 괜찮아
이공계 기술과 인문학적 소양이 융합될 때 ― 김용연

5장. 물 위에선 우아하게, 물 밑에선 ‘빡세게’
데이터과학자의 분석 업무 ― 장준규

6장. 공대 선배가 알려 주는 데이터 분석 도구와 실전 팁
데이터과학자가 갖추어야 할 기술 ― 류진걸

나오며｜좋은 데이터과학자가 되는 길

데이터과학자는 프로그래밍 언어를 사용해서 데이터를 분석하고, 수많은 데이터에서 일정한 패턴을 찾아내는 일을 한다고 이야기하는 사람도 있어요. 그래서 데이터과학자를 컴퓨터 프로그래머나 통계학자로 오해하는 것이고요. 또 데이터 분석을 의뢰한 회사에 수익 창출을 가져다주는 컨설턴트의 역할을 강조하는 사람도 있습니다. 물론 이 모든 일을 데이터과학자가 수행합니다. 그러나 저는 데이터과학자의 업무를 이야기할 때 ‘가치’를 강조합니다. 데이터과학자는 데이터에 숨겨진 ‘가치’를 찾고, 비즈니스 등 여러 분야에서 새로운 ‘가치’를 창출하는 사람들이기 때문입니다.

데이터과학자가 컴퓨터공학과 통계학, 프로그래밍, 수학, 인문학까지 다양한 학문 분야의 지식을 전문가 수준으로 갖출 필요는 없습니다. 하지만 데이터과학에 필요한 이 학문들에 관한 기본적인 이해는 있어야 합니다. 저마다 다른 다양한 분야를 전공한 이력으로 같은 필드를 누비는 데이터과학자들이 낯설지 않은 것도 바로 그 때문입니다.
데이터과학자라고 해서 정해진 한 가지 업무를 수행하진 않습니다. 프로그래밍, 통계, 경영, 기획 등 각 분야의 지식을 갖춘 사람들이 모여 하나의 팀을 이루고, 이를 데이터과학팀이라고 하는 경우가 많지요. 그리고 그 팀원들을 모두 데이터과학자라고 부릅니다. 그러므로 데이터과학자가 되고 싶다면 여러분이 잘하고 관심 있는 분야에서부터 시작하면 됩니다.

데이터과학의 시작은 데이터 중심의 사고방식을 기르는 것입니다. 이것이 가장 중요하기 때문에, 가까이에 있는 데이터를 직접 수집하고 정리하는 것부터 시도해 보길 권하고 싶습니다. 어려운 프로그램 대신 내가 지금 쓸 수 있는 도구로 내 주변 데이터를 정리해 보세요. 엑셀에 지금까지의 성적을 기록하고 데이터 변화를 관찰해 본다든지, 종이에 주변의 얽히고설킨 친구 관계를 그려 보고 관계의 성격이 어떠한지 살피는 것도 좋겠네요. 관심사가 비슷한 친구와 같이해 본다면 더 좋습니다. 데이터를 직접 수집하고, 데이터 사이의 관계를 파악하고 활용하는 가운데, 서로 협력하고 대화할 수 있으니까요.