Name: 매출 올리는 데이터 사이언티스트
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매출 올리는 데이터 사이언티스트

AI, 빅데이터로 매출 10배 올리고 싶은 이들을 위한 비즈니스 전략서

김도환 저 | 라온북 | 2021년 11월 26일

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발행일	2021년 11월 26일
쪽수, 무게, 크기	267쪽 \| 430g \| 14821020mm

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중고도서 소개

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전반적인 상태 새 상품에 가까움 겉표지 변색 없음, 얼룩 없음 낙서 없음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 있음 책등, 책배, 책아래위 변색 없음, 얼룩 없음 낙서 없음, 닳은 흔적 없음 책등 접힌 흔적 없음	전반적인 상태 거의 없음 내지(면지) 변색 없음, 얼룩 없음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적, 찢어진 부분 없음, 낙서 없음 제본탈착 없음
전반적인 상태 약간 헌 책 (사용감 약간 있음) 겉표지 희미한 변색 있음, 약간의 얼룩 있음 (1cm 내) 낙서 없음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 있음 접힌 흔적 있음 (1cm 내) 책등, 책배, 책아래위 희미한 변색 있음, 약간의 얼룩 있음 (1cm 내) 낙서 없음, 닳은 흔적 약간 있음 책등 접힌 흔적 없음	전반적인 상태 약간 있음 내지(면지) 변색 없음, 얼룩 없음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적 약간 있음 (5페이지 이내) 찢어진 부분 없음, 낙서 없음 제본탈착 없음
전반적인 상태 헌 책 (사용감 많이 있음) 겉표지 전체적으로 변색 있음, 얼룩 등 오염 있음 (2cm 내) 낙서 있음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 없음 접힌 흔적 있음, 래핑 흔적 있음 정가 및 ISBN이 동일한 도서이나 표지 이미지 다름 책등, 책배, 책아래위 전체적으로 변색 있음, 얼룩 등 오염 있음 (2cm 내) 낙서 있음, 닳은 흔적 있음 책등 접힌 흔적 있음	전반적인 상태 있음 내지(면지) 내지 변색 있음, 얼룩 있음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적 있음 (10페이지 이내) 찢어진 부분 있음 (1cm 내) 5페이지 이내 필기 및 밑줄 등 있음 (단, 참고서, 수험서는 매입불가) 제본탈착 없음 본문 읽기에 지장 없는 부록 및 구성품 없음 (세트도서 박스 등)
전반적인 상태 헌 책 (사용감이 많이 있고, 오염있음) 겉표지 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 심한 낙서 있음 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 책등, 책배, 책아래위 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 심한 낙서 있음 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 모서리 깨짐, 책등 파손 있음	전반적인 상태 많음 내지(면지)/부속물 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 전체적으로 구겨짐, 뒤틀림 있음 찢어진 부분 있음 (1cm 초과) 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 페이지 또는 글자 등의 인쇄 오류 있음 5페이지 초과 필기 및 밑줄 등 있음 제본탈착 있음 (낙장, 분책) 부속물 없음

판매자 : YES24 대구 반월당점 4점 (596명 평가)

책소개

저자 소개 (1명)

저 : 김도환

작가 파일

공학 학사, 석사학위 취득 후 현재 AI 엔지니어이자 데이터 사이언티스트로 활동 중이다. 서울특별시가 주최한 ‘2020 서울시 빅데이터캠퍼스 컨퍼런스’에서 최우수상을 수상했으며, 과학기술정보통신부가 주최한 ‘2021 인공지능 온라인 경진대회’에서 1등을 기록하고 우수상을 수상했다. 다방면의 폭넓은 독서를 즐기고, 특유의 집요함과 분석력으로 사회 현상을 꿰뚫어 보는 데 능하다. 복잡한 문제를 해결하길 즐기고, ... 공학 학사, 석사학위 취득 후 현재 AI 엔지니어이자 데이터 사이언티스트로 활동 중이다.
서울특별시가 주최한 ‘2020 서울시 빅데이터캠퍼스 컨퍼런스’에서 최우수상을 수상했으며, 과학기술정보통신부가 주최한 ‘2021 인공지능 온라인 경진대회’에서 1등을 기록하고 우수상을 수상했다.
다방면의 폭넓은 독서를 즐기고, 특유의 집요함과 분석력으로 사회 현상을 꿰뚫어 보는 데 능하다. 복잡한 문제를 해결하길 즐기고, 여기서 오는 성취감에 행복을 느끼는 사람이다.
스스로를 ‘문제를 해결하는 사람’이라고 정의하고, 사회에 크게 기여하길 원해 현재 컨설팅, 강연, 스타트업 등 여러 방면에서 활발히 활동 중이다.

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책 속으로

데이터는 4차 산업혁명을 여는 ‘뉴 오일(New Oil)’이라고 한다. 그러나 모든 데이터가 이에 해당하는 것은 아니다. 빅데이터라는, 말 그대로 넘쳐나는 데이터 속에서 비즈니스를 꿰뚫고 문제를 해결할 만한 가치를 찾아내야 ‘오일’이 된다. 불순물이 과다하게 섞인 기름은 연소가 잘 되지 않듯 쭉정이가 섞인 데이터들은 오히려 정보를 왜곡시킨다. 그러므로 데이터 속에서 가치를 찾을 수 있고 선별할 수 있는 지혜가 더없이 중요해졌다. --- p.19 매출을 상승시켜주는 데이터 과학자는 어떤 역량을 지녀야 할까? 우선 자신이 하는 분야를 넘어서 숲 전체를 볼 줄 알아야 한다. 그러기 위해 데이터 과학자는 자신의 분석이 비즈니스에 어떤 역할을 할지 알아야 한다. 큰 그림을 보는 것이다. 당장의 데이터 처리에 급급해하지 말고 문제를 명확하게 인식하는 일이 필요하다. 해당 데이터가 어떻게 문제를 해결할 수 있을지를 숙고하고 데이터 분석과 비즈니스 모델과의 연결고리를 파악해야 한다. 거시적 안목으로 해당 분석이 가져올 이익을 파악할 줄 알아야 한다. --- p.77 AI를 도입하고 활용하는 데는 앞서 말했듯이 많은 어려움이 뒤따른다. 어떤 기업은 데이터 수집 단계에서부터 좌절하곤 한다. 많은 기업들이 이런 어려움에 직면한 뒤 한 발짝 더 나아가지 않고 쉽게 포기한다. 반면 어떤 기업은 이를 견뎌내고 자사만의 데이터 프로세스를 구축하고 AI 도입에 성공한다. 왜 AI 도입에 있어서 어떤 기업은 성공하고 어떤 기업은 쉽게 포기하는 현상이 나타나는 것일까? 많은 요인들이 있겠지만, 그중 하나를 꼽아보자면 많은 기업들이 효과와 효율을 발휘할 때를 제대로 알지 못하기 때문이다. AI 도입상에 많은 어려움이 있을 것임을 미리 예상하고 감수해야 한다. 이 말은 처음부터 AI 도입을 두려워하고 꺼리라는 말이 아니다. 처음 도입 시 어려움을 예상하고, 한 번에 빠르게 원하는 목표에 도달할 수 없음을 인지하라는 것이다. 효과를 추구해야 할 때가 있고, 효율을 추구해야 할 때가 있다. --- p.116~117 당연하게 여기는 태도는 데이터 분석에서도 독이 된다. 당연함이 자리 잡는 과정은 단순하다. 여러 사례나 근거로 어떤 명제를 납득하게 된다. 그 과정에 의심이 자리해야 할 곳에도 당연함이 자리를 꿰차게 된다. 가령 물은 과거엔 무료인 게 당연했다. 주변 도처에 널려 있는 게 물이니까(근거) 당연히 물을 사고팔 수 있을 리 없다고 생각했을 것이다. 하지만 시간이 지나고 세상은 변했다. 물에 대한 인식에도 변화가 일어났다. 이에 따르면 새로운 가설이 필요하다.

--- p.215

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출판사 리뷰

데이터는 뉴 오일(New Oil)이다! 매출 10배 올리는 데이터 사이언티스트의 비밀 빅데이터가 중요하다는 사실은 이미 많은 이들이 알고 있다. 그러나 빅데이터를 어떻게 다뤄야 하는지는 여전히 잘 모르는 사람들이 많다. 넘쳐나는 정보 속에서 금과 같은 데이터를 어떻게 발굴하느냐에 따라 기업이 앞으로 어떤 시장에 뛰어들 것인지까지도 판단될 수 있다. 이에 따라 데이터 애널리스트, 데이터 사이언티스트, AI 엔지니어 등 데이터를 다루는 직업군이 각광을 받고 있으며, 기업에서도 관련 업무자를 계속해서 영입하고 있다. 그런데 과연 데이터만 잘 다루면 되는 것일까? 그저 나온 데이터만 분석하는 것에 그치고 소비자가 원하는 ‘니즈’를 찾아내지 못하는 데이터 전문가라면, 기업이 원하는 매출 증대를 끌어내지 못하는 사람으로 전락할 수 있다. 유능한 데이터 전문가는 데이터를 비즈니스에 활용할 줄 아는 사람이다. 《매출 올리는 데이터 사이언티스트》는 그런 데이터 전문가를 영입하고 싶은 기업, 그런 데이터 전문가를 꿈꾸는 사람들을 위해 쓰였다. 1장에선 기업이 무턱대고 AI를 도입해 빅데이터 분석부터 하는 일이 없도록 AI에 대한 기본 지식을 다뤘다. 머신러닝, 딥러닝, 지도·비지도 학습 등 미리 알고 있으면 비즈니스 시장에서 데이터를 효율적으로 다루는 데 도움이 될 내용도 담았다. 2장에선 데이터 사이언티스트에 대해 다루었다. 기업이 가지고 있는 데이터 전문가들에 대한 막연한 환상 대신, 정확히 이들이 어떤 일을 하고 있는지에 대해 설명한다. 이 장을 읽고 나면 어떤 관점에서 이들과 협력해야 하는지 알 수 있다. 3장에서는 본격적으로 매출을 올릴 수 있는 데이터 사이언티스트만의 무기가 무엇인지 다루었다. 효과와 효율에 대해 구분해서 추구할 것, 파괴적 기술의 특성을 파악할 것, 의견과 데이터를 구분할 것 등 다른 데이터 사이언티스트와는 차별화된 관점을 소개한다. 이 장은 관련 업계 종사자들 누구에게나 도움이 될 만한 내용이다. 4장에는 3장에서 언급한 내용을 토대로 AI와 데이터를 활용했을 때 비즈니스 시장에서 성공한 사례를 담았다. ‘스타벅스 드라이브스루’, ‘넷플릭스 추천 시스템’ 등 실제 일상에서 직접 경험한 사례들을 다뤄 AI, 데이터와 비즈니스의 상관관계를 쉽게 이해할 수 있다. 5장은 저자의 일화를 통해 데이터 사이언티스트가 지녀야 할 역량에 대해 다루었다. 데이터 전문가 직종에 대해 관심이 있다면 이 장이 도움이 될 것이다. 앞으로 데이터의 가치는 점점 더 높아질 것이다. 이 책과 함께 넘쳐나는 데이터 속에서 비즈니스를 꿰뚫고 문제를 해결할 만한 가치인 ‘뉴 오일’을 발견하길 바란다.

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