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핵심 개념부터 활용법과 성공 원칙, 윤리적 문제까지
인공지능, 빅데이터 시대를 살아가는 시민의 필수 교양
한 권으로 개념 잡는 데이터 사이언스

시민 교양으로서의 데이터 과학 개론서. 빅데이터, 인공지능, 딥러닝, 기계학습 같은 데이터 과학의 개념과 기술들이 어느새 업무는 물론 정치와 개인의 일상에까지 깊이와 너비에서 전례 없는 영향을 미치고 있다. 아일랜드 더블린공과대학교에서 데이터 과학을 가르치는 존 켈러허와 브렌던 티어니가 함께 쓴 이 책은 비전문가를 위해 전문적인 주제의 핵심 지식을 원리에 기초해 설명하는 〈MIT Essential Knowledge〉 시리즈 중 한 권으로, ‘데이터 과학은 무엇이고, 왜 중요한가? 기계학습, 딥러닝, 신경망은 무엇이고, 서로 어떤 관계인가? 데이터 과학자는 실제로 어떤 일을 하는가? 데이터 과학은 어떤 단계로, 어떻게 작동하는가? 데이터 과학 프로젝트가 성공하기 위한 원칙은? 데이터 과학의 발달에 따른 윤리적 문제는 무엇인가? 데이터 과학이 펼쳐보일 미래는 어떤 모습인가?’ 등 빅데이터 시대에 중심을 잡기 위한 중요한 질문들에 답한다. 두 저자가 굳건한 이론적 토대를 깔고 데이터 과학을 소개하고 있어, 장밋빛 미래에 대한 환상을 심어주거나 데이터 관련 기술이 인간과 사회를 어떻게 바꾸고 있는지 정도만 소개하는 책들과는 분명한 차별점이 있다. 데이터 과학을 처음 접하는 독자라면 이 책을 통해 핵심 개념부터 활용법과 성공 원칙, 윤리적 문제까지 데이터 과학 전반에 대한 기초 지식을 습득할 수 있을 것이고, 어느 정도 지식이 있는 독자도 대충 넘어갔던 부분을 보다 깊이 이해하고 데이터 과학 생태계 전반을 꿸 수 있을 것이다.

핵심 개념부터 활용법과 성공 원칙, 윤리적 문제까지
인공지능, 빅데이터 시대를 살아가는 시민의 필수 교양
한 권으로 개념 잡는 데이터 사이언스

데이터 과학을 이해하기 위한 근본적인 아이디어와 개념 등을 개괄하는 책이다. 빅데이터, 인공지능, 딥러닝, 기계학습 같은 데이터 과학의 개념과 기술들이 어느새 업무는 물론 정치와 개인의 일상에까지, 깊이와 너비에서 전례 없는 영향을 미치고 있다. 자연히 데이터 과학에 관한 책도 많이 나와 있는데, 이런 책들은 크게 세 부류로 나눌 수 있다. 데이터 분석과 관련 프로그래밍 등에 대한 기술적인 내용을 주로 다루는 실용서, 빅데이터 시대를 소개하며 이른바 ‘4차 산업혁명’을 어떻게 맞아야 하는지 다루는 경영 및 자기계발서, 데이터와 디지털 문화의 위험과 이런 기술이 사회와 인간에 미치는 영향을 검토한 비판서가 그것이다.
아일랜드 더블린공과대학교에서 데이터 과학을 가르치는 존 켈러허와 브렌던 티어니가 함께 쓴 이 책은 균형 감각을 갖추고 이 세 분야를 모두 아우르고 있다. 두 저자가 굳건한 이론적 토대를 깔고 데이터 과학을 소개하고 있어 데이터 과학의 장밋빛 미래에 대한 환상을 심어주거나, 데이터 관련 기술이 인간과 사회를 어떻게 바꾸고 있는지 정도만 소개하는 책들과는 분명한 차별점이 있다. 인공지능과 빅데이터 시대를 살아가는 시민으로서 각자가 속한 조직과 사회, 가족이 어떤 종류의 데이터 세계에 살길 원하는지에 관해 목소리를 내려면 데이터 과학이 무엇이고 왜 중요하며, 어떻게 작동하고, 무엇을 할 수 있고 할 수 없는지 알아야 한다. 그 핵심 토대를 제공하는 흔치 않은 책이 바로 이 책 《데이터 과학》이다.

알고리즘은 모든 문제를 해결할 수 있다?
데이터 과학에 대한 오해와 진실

정치 분석, 사회 연구, 도시 계획, 마케팅과 조직 효율화 등 데이터 과학이 사회 각 분야에서 점점 더 많이 쓰이다 보니 이에 따른 과장과 미신 역시 적지 않다. 이 책에서 살펴보는 데이터 과학의 오해와 진실 몇 가지만 적어보면 다음과 같다.

☞자동화된 데이터 과학 프로세스에 데이터를 맡기기만 하면 모든 문제에 답을 준다?
실제 데이터 과학은 각 단계마다 이를 감독할 노련한 데이터 과학자가 필요하다. 인간이 문제를 규정하고, 필요한 데이터를 설계 및 준비하고, 어떤 알고리즘이 가장 적합한지 결정하고, 분석 결과를 비판적으로 해석하고, 이를 바탕으로 실행 계획을 세우지 않으면 데이터 과학 프로젝트는 실패할 수밖에 없다.
☞데이터 과학에 편향(bias)이 있어서는 안 된다?
어떤 데이터 세트를 선택하는지가 그 이후의 분석에 가져오는 편향을 표본 편향이라고 한다. 표본 편향은 데이터 과학자가 피해야 하는 편향이다. 데이터 세트가 대상 집단을 잘 대표하지 못한다면 알고리즘이 만들어내는 모델이 정확할 리 없기 때문이다. 한편 학습 편향이라는 것도 있는데, 기계학습의 여러 분석 알고리즘이 저마다 가지고 있는, '대상을 일반화하는 독특한 방식이나 한계'를 뜻한다. 예를 들어 선형회귀 알고리즘은 데이터를 선형으로 일반화, 추상화하기 때문에 비선형 관계로 나타내는 것이 더 적절하다 해도 그런 가능성을 무시한다. 다시 말하면 편향 없이는 학습도 일어날 수 없으며 모든 상황에 다 맞는 최고의 알고리즘 따위는 없다는 뜻이다. 중요한 것은 어떤 알고리즘을 쓰는 것이 좋을지에 대한 인간의 판단이다.
☞모든 데이터 과학 프로젝트는 빅데이터가 필요하며 딥러닝 기술을 써야만 한다?
많은 데이터보다는 맞는, 적합한 데이터를 갖고 있는 게 더 중요하다. 데이터 과학 프로젝트는 구글, 바이두, 마이크로소프트 같은 회사에 비해 훨씬 작은 데이터와 컴퓨터 연산력을 가지고 있는 조직에서도 자주 이뤄진다. 꼭 테라바이트 단위의 데이터를 다룰 수 있는 조직만 데이터 과학을 하는 것은 아니다.
☞데이터 과학은 숫자에 바탕을 두고 있기 때문에 인간의 편견이 결정에 영향을 미치지 않으니 객관적이다?
데이터 과학 알고리즘은 객관적이기보다는 무도덕적이다. 데이터 과학은 데이터에서 패턴을 추출하는데, 만약 데이터가 편견에서 비롯된 관계를 담고 있으면 알고리즘이 내놓는 결과 역시 편견을 담고 있다. 예를 들어 언제 어디서 범죄가 발생할 것인지를 예측하기 위해 고안된 예방 치안(Predictive Policing)은 편견과 차별을 강화할 위험이 있다.

일상과 업무에 깊숙이 관여하고 있는 데이터 과학
데이터 범람의 시대에 중심을 잡기 위한 핵심 지식

이 책의 목적은 데이터 과학에서 핵심적인 요소들의 기초를 깊이 들여다봄으로써 독자가 원칙에 기초하여 데이터 과학을 이해하도록 하는 데 있다. 각 장에서 다루는 내용을 살펴보면 다음과 같다.

1장 <데이터 과학은 무엇인가?>에서는 데이터 과학이 현장에서 어떻게 쓰이는지 소개하고, 데이터 과학의 발전과 진화에 관한 간략한 역사를 살펴본다. 더불어 데이터 과학에 대한 그릇된 믿음을 밝히고 그 정체를 파헤쳐본다. 저자들에 따르면, 지금처럼 데이터 과학을 잘못하기 쉬운 때도 없다.
2장 <데이터와 데이터 세트란 무엇인가?>은 데이터, 데이터 세트, 데이터베이스 등 데이터 과학에서 근본적인 개념들을 소개한다. 또 비즈니스에 대한 이해, 데이터에 대한 이해, 데이터 준비, 모델링, 검토, 적용 등 데이터 과학 프로젝트의 전형적인 단계를 설명한다. 보통 모델링 단계에 가장 많은 시간이 소요될 것 같지만 실제로는 전체 프로젝트에 투여되는 시간의 약 80퍼센트가 데이터 준비에 들어간다.
3장 <데이터 과학 생태계>는 빅데이터가 불러온 과제들, 여러 출처로부터 온 데이터를 어떻게 통합하는지 등에 초점을 맞춘다. 전형적인 데이터 과학의 기반 구조에 대한 설명으로 시작해, 큰 데이터 세트를 데이터 구조 사이에 옮기는 과제를 해결하기 위해 주목받는 솔루션들을 제시한다.
4장 <기계학습 101>에서는 기계학습의 영역들을 소개하고 가장 널리 쓰이는 신경망, 딥러닝, 의사결정 나무 모델 등의 기계학습 알고리즘과 모델들을 설명한다. 기계학습은 큰 데이터 세트에서 모델을 생성하는 여러 알고리즘을 제공하지만 이런 모델이 유용한지에 대한 판단은 데이터 과학자의 전문 지식에 달려 있다.
5장 <표준적인 데이터 과학 업무>는 사업 중 발생하는 여러 기본적인 문제들과 기계학습으로 이를 어떻게 해결하는지에 대한 설명을 통해 기계학습의 전문 분야와 실제 세계 문제들의 연결에 초점을 맞춘다. 대부분의 데이터 과학 프로젝트는 군집화, 이상 탐지, 연관 규칙 마이닝, 예측, 네 부류 중 하나에 속한다.
6장 <프라이버시와 윤리>에서는 데이터 과학이 윤리에 미치는 영향, 데이터 규제의 최근 동향, 개인의 프라이버시를 보호하는 새로운 기술적 접근법 등을 살펴본다. 여러 분야의 다양한 맥락에서 개인에 대한 데이터를 수집하고 사용하는 것에 대해 어떻게 접근하는 것이 합리적일까? 물론 정답은 없다.
마지막 7장 <미래 동향과 성공의 원칙>에서는 가까운 미래에 데이터 과학이 상당한 영향을 몰고 올 개인화된 의료와 스마트 도시 두 영역을 알아보고, 데이터 과학 프로젝트가 성공하는 데 결정적 역할을 하는 중요한 원칙 몇 가지를 제시한다.

<옮긴이의 말> 중에서
이 책은 학문적 기초, 기술적 응용, 윤리 세 측면을 적절한 황금 비율로 다루고 있다는 점에서 다른 책들과 다르다. 디지털, 정보통신(IT)과 과학 분야 출입 기자로서의 경험 및 컴퓨터와 저널리즘 융합 학위 연수 등 지난 6년여 동안 데이터 과학 분야의 여러 책을 보아왔는데 이런 책들은 대개 세 부류 가운데 하나로 나눌 수 있는 것 같다. 첫째, 컴퓨터 기술 활용에 대한 실용서적이다. 데이터 분석과 관련 프로그래밍 등에 대한 기술적인 내용을 주로 다루는 책이다. 둘째, 빅데이터 시대를 소개하는 경영 및 자기계발 분야 서적이다. 주로 상업적 기획에 초점을 맞추면서 이른바 ‘4차 산업혁명’을 어떻게 맞아야 하는지에 대한 내용을 다룬다. 셋째, 데이터와 디지털 문화의 위험을 다룬 책이다. 이런 기술이 사회와 인간에 미치는 영향을 검토한 비판서들이다. 이 책은 균형 감각을 갖추고 이런 세 분야를 모두 아우르고 있다.
무엇이든 새로운 것을 접할 때는 시작이 어렵다. 시작부터 너무 자세한 부분까지 깊숙이 들어가면 벗어나고 싶은 생각이 커지기 마련이다. 그렇다고 너무 얕으면 하나마나하다는 생각이 든다. 이 책은 깊이에서도 적절한 균형을 잡고 있다. 데이터 과학 전반에 대한 소개뿐 아니라 선형회귀나 신경망, 의사결정 나무 등 기계학습의 주요 알고리즘과 개념 등에 대해 설명하는 대목에선 수학적인 내용까지 다루고 있지만 고등학교 수학 과정을 공부한 사람이면 이해할 수 있을 정도로 적절한 선을 유지했다. 이런 학문적 개념까지 다루고 있기 때문에 단지 “기계학습이 이런 놀라운 일을 할 수 있다”나 “빅데이터 분석이 사회를 이렇게 바꾸고 있다” 정도만 다루는 책들과 분명한 차별점을 지닌다.

감사의 말
들어가는 말
1장 데이터 과학은 무엇인가?
2장 데이터와 데이터 세트란 무엇인가?
3장 데이터 과학 생태계
4장 기계학습 101
5장 표준적인 데이터 과학 업무
6장 프라이버시와 윤리
7장 미래 동향과 성공의 원칙
옮긴이의 말
용어설명
주
더 읽을거리
참고문헌
찾아보기

데이터 과학의 목적은 큰 데이터 세트에서 끌어낸 통찰을 기반으로 더 나은 의사결정을 내리는 데 있다. 데이터 과학은 일련의 규칙, 문제의 정의, 알고리즘, 데이터 세트에서 뻔하지 않으면서 유용한 패턴을 추출하는 작업 등을 아우르는 개념이다. _8쪽

데이터 과학이 점점 더 많이 쓰이는 이유는 빅데이터와 소셜데이터의 부상, 컴퓨터 성능의 향상, 컴퓨터 메모리 가격의 하락, 딥러닝과 같은 더 강력한 데이터 분석, 모델링 기법의 개발 등 덕분이다. 이런 요소들이 동시에 결합되자 어떤 조직이나 단체가 데이터를 모으고, 저장하고, 분석하기가 어느 때보다 쉬워졌다. 한편 이런 기술적 혁신과 데이터 과학의 활용 범위의 확장은 ‘개인 정보와 데이터를 어떻게 적절하게 사용할 것인가’란 전례 없는 윤리적인 과제도 불러왔다. 이 책의 목적은 데이터 과학에서 핵심적인 요소들의 기초를 깊이 들여다봄으로써 독자가 원칙에 기초하여 데이터 과학을 이해하도록 만드는 데 있다. _9쪽

글이 탄생한 이후 지난 2003년까지 약 5천 년 동안 만들어진 데이터의 양은 모두 합해 약 5엑사바이트(1엑사바이트는 2의 60승 바이트?옮긴이)로 추정된다. 그런데 2013년 이후에는 매일 이 정도의 데이터가 쌓이고 있다. 쌓이는 데이터의 양만 늘어난 것이 아니라 그 종류도 극적으로 다양해졌다. 몇 가지만 생각해봐도 전자우편, 블로그, 사진, 트윗, ‘좋아요’, 공유, 웹 검색, 비디오 업로드, 온라인 구매목록, 팟캐스트 등으로 매우 다양함을 알 수 있다. 더군다나 이 각각의 데이터에 대한 메타데이터(원데이터의 속성과 구조를 설명하는 데이터)까지 생각해보면 왜 빅데이터란 말이 유행하게 됐는지 알 수 있을 것이다. 빅데이터는 보통 3개의 V로 설명된다. 어마어마한 데이터의 양(volume), 그 종류의 다양함(variety), 데이터를 처리하는 속도(velocity) 등이다. _20쪽

사실 지금처럼 데이터 과학을 잘못하기 쉬운 때도 없다. 다른 모든 일들과 마찬가지로, 데이터 과학을 하면서 지금 무슨 일을 하고 있는지 제대로 이해하지 못한다면 실수를 하기 마련이다. 데이터 과학의 위험은, 사람들은 기술을 두려워하기 때문에 소프트웨어가 내놓는 결과는 무엇이든 믿는 경향이 있다는 점이다. 잘못된 데이터 과학의 경우 분석자가 잘 모르고 문제를 잘못 정의하거나, 엉뚱한 데이터를 쓰거나, 잘못된 가정 아래 분석 기술을 적용했을 수 있다. 이 경우 소프트웨어가 내놓는 결과는 잘못된 질문에 대한 답이거나, 잘못된 데이터에 기초했거나, 틀린 계산의 결과물이 되는 것이다. _47~48쪽

데이터는 추상화 작업을 통해 생성되는 것이기 때문에, 모든 데이터는 누군가의 결정과 선택의 산물이라 할 수 있다. 모든 추상화 작업은 누군가(또는 한 무리의 사람들)가 대상을 어떤 요소들로 추상화하고, 어떤 범주나 측정 방법을 이용해 이 추상화된 값을 표현할 것인가를 결정해서 이뤄지는 것이다. 이 말은 데이터는 결코 세상에 대한 객관적인 표현물이 아니라는 것이다. 데이터는 항상 부분적이고 편향된 것이다. _55쪽

데이터를 모으고 준비하는 데에 프로젝트 전체 작업 시간의 약 80퍼센트가 소요된다는 것은 몇 년 동안 다양한 업계에서 수행된 여러 설문조사에서 지속적으로 비슷하게 나온 결과다. 사람들은 이런 결과에 놀라곤 하는데, 그 이유는 많은 이들이 데이터 과학자는 복잡한 모델을 만들어서 데이터로부터 통찰을 뽑아내는 데 대부분 시간을 보낼 거라고 생각하기 때문이다. 하지만 아무리 데이터 분석 기술이 좋아도 맞는 데이터에 적용하지 못하면 유용한 패턴을 발견할 수 없다는 것이 데이터 과학의 단순한 진리다. _74~75쪽

기계학습 알고리즘은 저마다 서로 다른 방식의 패턴을 찾으려 하고 그에 따라 편향되어 있으며 모든 상황에 다 맞는 학습 편향이란 없다. 따라서 최고의 기계학습 알고리즘 같은 것도 존재하지 않는다. 가능한 모든 데이터 세트에 대해서 다른 알고리즘에 비해 평균적으로 우월한 성능을 내는 최고의 알고리즘 따위는 없다는 뜻에서 ‘공짜 점심은 없다no free lunch’ 정리(Wolpert and Macready 1997)라는 게 있을 정도다. _150~151쪽

테러와의 전쟁, 의약 개발, 공공정책 연구, 범죄와의 전쟁, 사기 탐지, 신용 위험 평가, 보험 가입 심사, 목표 집단 맞춤형 광고와 같은 여러 분야의 다양한 맥락에서 개인에 대한 데이터를 수집하고 사용하는 것에 대해 우리 사회가 어떻게 접근해야 합리적이라 할 수 있는가? _185쪽

데이터 프라이버시의 미래와 관련한 담론은 넓게 보아 두 관점이 있다. 하나는 개인 데이터 수집과 관련한 규제를 강화하고 일부 경우 개인이 자신의 데이터가 어떻게 수집, 저장, 사용되는지 통제하는 데까지 힘을 주어야 한다는 것이다. 다른 하나는 데이터 수집과 관련한 규제는 줄이되 동시에 개인 정보의 잘못된 사용은 보다 강력한 법으로 바로잡아야 한다는 것이다. 아주 많은 이해관계자와 관점이 있는 상황에서 프라이버시와 데이터로부터 제기되는 물음에 대한 쉽고 분명한 답은 없다. _217쪽

윤리적 우려에도 불구하고, 데이터 과학이라는 요정은 이미 램프 밖으로 나왔다. 데이터 과학은 우리 삶에 이미 많은 영향을 미치고 있으며 앞으로도 그럴 것이다. 적합하게 쓰이면, 이 기술은 우리 삶을 향상시킬 잠재력이 있다. 우리가 일하고 있는 조직이, 살고 있는 공동체가, 인생을 함께하는 가족이 데이터 과학의 혜택을 보길 원한다면, 데이터 과학이 무엇이고 어떻게 작동하는지, 그리고 무엇을 할 수 있고 할 수 없는지 이해하고 탐구해볼 필요가 있다. 이 책이 그 여정을 시작하기 위한 핵심 토대가 되기를 바란다. _237~238쪽