문과생, 데이터 사이언티스트 되다

프롤로그 “데이터 사이언티스트는 무슨 일을 하나요?”

│1부│ 숫자와 현실을 연결하다
: 데이터 사이언티스트의 등장

1장 데이터 필수 시대
개념보다 중요한 것은 활용이다
쌓일수록 가치가 생기는 것
누구에게나 도움이 되는 데이터
데이터는 경쟁력을 좌우한다
모든 것이 데이터가 된다

2장 데이터 사이언티스트의 역할
이 시대에 꼭 필요한 전문가들
기술, 통계, 인문의 경계를 넘나든다
숫자로 설득해야 한다
숫자와 현실을 연결해야 한다
숫자와 언어 속에서 맥락을 읽어낸다

│2부│ 기술보다 먼저 익혀야 할 것들
: 데이터 사이언티스트의 역량

3장 문과생 데이터 사이언티스트의 기초체력 다지기
정도가 아닌 길을 걷는 이들에게
외국어를 배우듯 코딩을 배워라
맛있는 요리를 만들듯 통계를 대하라
통계 관련 수업은 최대한 많이 들어라
프로젝트에 대한 가치판단을 전달하라
스페셜리스트가 되려면 제너럴리스트가 되라
박쥐의 고통을 감수하라
문과생이 아닌데 데이터 사이언티스트가 되고 싶다면

4장 데이터 사이언티스트의 마인드 세팅
향상심: 지금보다 나아지고자 하는 욕구
호기심: 현상을 관찰해 문제를 파악하는 힘
사교성: 사람들이 원하는 것을 파악하는 능력
주도권: 데이터에 대한 주인 의식
경험: 기획과 변형, 해석의 바탕

에필로그 “지금 하는 일을 좋아하나요?”

│3부│ 데이터가 사람을 위해 일하게 만드는 법
: 데이터 사이언티스트 실무

5장 데이터 사이언티스트의 일
데이터에서 가치를 찾아라
감각, 기술, 소양을 갖춰라
다양한 프로젝트들
프로젝트 유형 1: 인사이트를 사람에게 전달하는 경우
프로젝트 유형 2: 데이터를 실제 IT서비스에 반영하는 경우

6장 데이터 사이언티스트의 무기
사고하고 판단할 수 있는가
나만의 관점이 있는가
분석에 대한 그림을 그릴 수 있는가
다양한 경험을 융합할 수 있는가

│4부│ ‘나’라는 데이터를 분석하는 워크숍
: 적성을 찾고 확신을 얻는 과정

7장 선택의 순간에 묻는다
상상만으로 고민하지 않기를
내 인생의 키워드
잊고 지냈던 재능 찾기
내 선택의 공통점 찾기
장래희망의 상상과 실제 확인하기
내 선택의 전환점 찾아보기
일상에서 벗어난 나 돌아보기
감정 파악하기

8장 캐릭터 마이닝
키워드를 찾는 방법
커리어 키워드 찾기
내가 좋아하는 것들의 키워드 찾기
내가 참기 어려운 것들의 키워드 찾기
미래의 나를 구체적으로 상상해보기

데이터에는 사람들이 주장을 객관적으로 받아들이게 하는 힘이 있다. 반드시 어려운 숫자를 보여주지 않더라도 논리적인 사고의 흐름 속에서 의문이 생기는 부분을 데이터가 채워줄 수 있다. 이런 이유로 기업에서도 데이터를 기반으로 의사결정을 하는 문화가 점차 확산되고 있다. 더 많은 데이터를 가진 기업일수록 더 정확한 의사결정을 할 수 있고, 더 나은 데이터를 제시하는 사람은 더 논리적인 사람으로 인식된다.

빅데이터를 다루는 기술은 일반적으로 엔지니어들의 역량이 월등히 뛰어날 수밖에 없다. 통계적 지식의 경우 주로 통계나 측정, 수학 관련 전공자들의 영역이었다. 반면 현장에서의 경험치는 인문계 출신들이 좀 더 높았다. 그래서 과거에는 3가지 영역 중 1가지만을 수행하는 사람이 대부분이었지만, 이제는 1가지 영역을 중심으로 인접한 영역까지 확장된 업무가 요구된다.

얼마나 논리적으로, 이해하기 쉽게 숫자를 설명하는지가 중요하다.