가장 쉽고 빠르게, 제대로 배우는 데이터 사이언스 입문서 4차 산업혁명에서 핵심 기술인 데이터 사이언스와 머신 러닝이 일반화된 지금, 다양한 머신 러닝과 딥 러닝을 데이터에 적용하는 것은 그리 어렵지 않은 일이 됐다.
데이터 사이언스에서 가장 중요한 것은 데이터 그 자체다. 하지만 현장에서는 데이터 처리 기술에만 집중하고 있다.
특히 데이터 수집 과정에서 수많은 오류를 포함하게 되는 경우를 자주 본다. 따라서 데이터 전처리(Data pre-processing)는 데이터 사이언스에서 매우 중요한 과정이다.
빅 데이터를 다루는 많은 사람에게 있어 데이터 자체가 지니고 있는 오류를 발견해 보정해줘야 한다. 이후 모델이 수립되면 로우 데이터(Raw Data)를 들여다보고 그 의미와 해석에 대해 서로 연결해나갈 수 있는 실력이 있어야 한다.
사회적으로 데이터를 분석하는 전문가에 대한 수요는 급증하고 있다. 하지만 이 분야에 뛰어난 분석력과 창의적인 인재가 부족한 것이 현실이다.
새 책 '데이터 사이언스 입문 A to Z'는 그런 부분을 중점을 두고 집필했다.
이 책은 데이터 분석을 위한 기본서다. 즉 4차 산업혁명에서 꼭 필요한 데이터분석에 대한 내용을 다룬 교재다.
데이터 전문가를 양성하는 데 있어서 꼭 필요한 내용으로 엮어져 있다. 데이터 전문가로 성장하는데 필요한 기초적인 모든 내용을 포괄적으로 다루고 있다.
이 책은 파이썬의 수학 라이브러리인 넘피(numpy)를 비롯해 데이터 통계 라이브러리인 판다스(pandas), 맷플랍립(matplotlib) 등에 관한 설명과 예제들이 가득한 책이다. 금융 데이터 분석, 공공데이터 분석 등을 처리하는 예제들을 통해 실제 데이터 분석 활용법을 알려주는 책이다.
또한 가장 기본적인 처리를 기준으로 꼭 필요한 것을 하나로 연결해서 더 쉽게 접근할 수 있도록 묶었다.
데이터를 분석하려면 숫자를 관리하는 배열 형태의 자료구조를 알아야 한다. 넘파이와 판다스 모듈의 배열 개념을 이해하고, 배열 내의 원소를 계산하는 선형대수 처리 방식을 배울 수 있다.
다시 말해 머신러닝과 딥러닝의 알고리즘을 잘 사용하는 것도 중요하지만 데이터가 왜 이런 결과로 만들어졌는지 그 원리를 정확히 파악하는 것이 중요하다.
이 책은 각종 데이터분석부터 자연어의 기본까지 데이터 사이언스에서 필요한 대부분의 내용들을 다루고 있다.
<한권으로 파이썬 데이터 사이언스 입문 AtoZ>｜저자 문용준, 문성혁｜도서출판 잇플ITPLE
KPI뉴스 / 김들풀 IT과학 전문기자 itnews@kpinews.kr
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