TL; DR
요즘 Python, R, Tableau 등 수많은 데이터 분석 툴들이 있지만, 이를 다루기 위해선 꼭 필요한 지식들을 다루고 있다. 대부분의 비전공자가 파이썬 데이터 분석으로 프로그래밍에 입문하는 만큼 <혼자 공부하는 파이썬, 한빛미디어 (2022)>를 보고, 이 책을 이어서 읽으면 많은 도움이 될 것 같다.
Introduce
위키피디아에서는 데이터 분석을 '유용한 정보를 발견하고 결론을 유추하거나, 의사 결정을 돕기 위해 데이터를 조사, 정제, 변환, 모델링하는 과정'으로 정의한다. 데이터 분석은 다양한 접근 방법과 형태로 여러 비즈니스와 과학 분야에서 사용한다.
그럼 데이터 분석가는 무엇을 하는 사람일까?
해당 비즈니스 문제에 대해 깊은 이해를 하고 있으면서, 프로그래밍 기술을 갖추고 있고 통계학을 이해하면서 정보를 시각적으로 잘 표현할 수 있는 사람이다.
아래 그림은 드류 콘웨이(Drew Conway)가 그린 '데이터 사이언스 벤 다이어그램'이다. 데이터 사이언티스트 혹은 데이터 분석가에게 필요한 기술을 잘 나타내고 있다.
데이터 분석가는 프로그래밍, 수학 · 통계, 도메인 지식이 모두 필요하다.
수학과 통계 없이 프로그래밍 기술과 도메인 지식만으로 문제 해결 방안을 내놓았다면 검증되지 않은 해결책이므로 위험하다.
도메인 지식 없이 프로그래밍과 수학 · 통계 지식만 사용한다면 비즈니스 목표에 맞지 않는 결과를 만들 수 있다. 또 프로그래밍 없이 도메인 지식을 수학 · 통계에 적용한다면 '전통적인 분석'만을 수행하게 된다.
이 책으로 일반화하여 설명하기 어려운 도메인 지식을 제외한 데이터 분석에 필요한 프로그래밍과 수학 · 통계를 배울 수 있다.
Contents
이 책은 크게 기본편(01~04장)과 고급편(05~07장)으로 나눌 수 있다.
기본 편에서는 데이터 분석의 정의를 알아보고 데이터 수집부터 정제, 랭글링(먼징), 요약을 해보면서 데이터의 특징과 평균, 중앙값, 분위수, 표준편차 등의 기술 통계를 요약하는 방법을 배울 수 있다.
고급 편에서는 수집된 데이터의 특징을 matplotlib의 산점도, 히스토그램, boxplot 등을 이용하여 분포를 그리는 법과 그 외 고급기능. 그리고 모수검정, 가설검정 등을 이용하여 앞서 배운 데이터를 수집 · 탐색 · 시각화하는 여러 방법들을 활용하여 데이터에서 어떻게 의사 결정을 이끌어내는지 그 방법을 배운다.
이 책의 장점
- 구글 코랩, 주피터 노트북 등의 설치 과정부터 데이터를 다루면서 흔히 볼 수 있는 에러들에 대해 트러블 슈팅을 보여준다. 많은 에러를 접하면서 프로그래밍에 대한 흥미가 떨어지는 것을 방지하기 위한 배려로 보인다.
- 무료 유튜브 강의를 제공하고 있다.
- 가끔 개발을 하다가 종종 기억나지 않는 함수나 메서드가 종종 있는데, 부록에 이 책에서 배운 함수와 메서드를 요약해서 보여주고 있는 점이 좋았다.
- 데이터 분석가에 있어서 SQL 역량도 중요한 편인데, 부록에 짧게나마 SQL에 대해서도 소개해 준 점이 좋았다.
아쉬운 점
- 설치 과정에 대한 설명이 길어서 이 부분을 부록으로 넣었으면 어땠을까 한다.
- 퀴즈가 크게 의미 있는 것 같지는 않다.
권장 독자
이 책은 많은 것을 알고 있을 필요 없이 데이터 분석에 대한 흥미로 시작해도 충분한 책이다. 책에 나오는 모든 내용들을 독자가 처음 배운다고 가정하고 용어 설명부터 필요한 라이브러리를 설치 및 사용하는 방법까지 자세히 설명하면서 데이터 분석의 A-Z까지 담으려고 노력한 책이다. 하지만 기본적인 파이썬 문법은 알고 있을 필요는 있다.
Reference
https://en.wikipedia.org/wiki/Data_analysis
http://drewconway.com/zia/2013/3/26/the-data-science-venn-diagram
"한빛미디어 < 나는 리뷰어다 > 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."
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