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현업에서 활약하는 젊은 데이터과학자들이 들려주는
데이터과학과 그 직업 세계에 관한 가장 쉬운 입문서

‘인간의 일자리’가 위태로운 시대
오히려 절실히 필요해진 직업, 데이터과학자!
역대 최악의 취업난에 더해, 4차 산업혁명 여파로 우리가 아는 대부분 직업이 30년 후에는 사라질 거라고들 이야기한다. 인간의 일자리를 인공지능(로봇)이 대체하게 될 거라는 예측은 이제 공상과학이 아니라 냉혹한 현실에 가깝다. 이런 시대에 오히려 확실하게 뜨고 있는 직업이 있으니, 바로 이 책이 파헤치고 있는 ‘데이터과학자’이다. 데이터과학자는 현대인의 일상에서 쏟아져 나오는 수많은 각종 데이터를 목적에 맞게 수집, 정제, 분석하여 새로운 가치를 창출하는 4차 산업혁명의 선두주자이다. 예전에는 데이터가 아무리 많아도 그것을 분석하고 활용할 방법이 없었지만, 이젠 ‘빅 데이터’ 기술의 발전으로 잠재력이 폭발한 셈이다. 데이터과학자들은 데이터를 가장 빠르게 창의적으로 ‘요리’하여 기업에 제공하는 역할을 한다. 국내에선 아직은 생소한 분야인 데이터과학과 그 직업 세계를 현업에서 활약하고 있는 젊은 데이터과학자들이 샅샅이 안내한다.

데이터과학자들이 들려주는 실용적인 핵심 팁
이 책은 데이터과학자가 4차 산업혁명 시대에 어떤 의미를 갖는 직업인지 시대적 배경부터 차근차근 짚어 나간다. ‘데이터과학은 정말 멋진 거야.’, ‘데이터과학자는 뭐든 할 수 있어!’라는 식의 막연한 이야기가 아니다. 데이터과학자가 되려는 청소년들이 어떠한 소양을 쌓고 어떠한 과정을 밟아 나가야 하는지에 관한 실용적인 팁으로 가득하다. 데이터 중심의 사고방식을 기르는 법부터 데이터를 보기 좋게 하는 데이터 시각화, 다양한 교육 정보, 데이터 융합과 나누어 보기의 실제 사례, 꼭 알아야 할 데이터 분석 기술까지. 하지만 무엇보다 저자들은 ‘데이터과학은 과학과 산업의 융・복합, 다양한 학문 간 융・복합이 자연스럽게 일어나는 영역이기 때문에 융・복합적인 역량을 기르는 것이 중요’하다고 입을 모아 강조한다. 인문학적 소양이 뛰어난 문과생 친구들은 기술에 관심을 갖고, 기술에 능숙한 이공계 친구들은 인문학적인 소양을 쌓아 나가면 된다는 이야기이다. 이 책이 데이터과학과 그 직업 세계에 관한 가장 쉬운 입문서인 이유는, 국내에서 아주 이른 시기에 데이터과학 분야를 발견하고 도전한 저자들의 성장담이기도 하기 때문이다.

모든 기업이 필요로 하는 21세기 최고의 유망 직업
★ 미국 최고의 직업 3년 연속 1위 선정(세계 최대 직장 평가 사이트 글래스도어)
★ 21세기 가장 섹시한 직업(하버드 비즈니스 리뷰)
미국과 같은 데이터 산업 선진국에서 데이터과학자는 이미 명실상부 최고의 직업군으로 인정받고 있다. 우리나라라고 해서 예외일 수는 없다. 국내 빅 데이터 시장 규모는 2017년 전년대비 32.2% 성장한 4,547억 원 규모로 가파른 성장세를 이어 나가고 있고, 시장 영역별 성장세 역시 정부, 민간 할 것 없이 높게 나타난다. 한국데이터산업진흥원 조사에 따르면, 데이터 산업 분야에 전체적으로 인력이 부족한 가운데 데이터과학자가 21.6%로 가장 인력이 부족한 분야로 나타나기도 했다. 이제 데이터과학이 필요 없는 분야는 없다. 좋아하는 분야가 있다면, 그 분야를 데이터과학으로 접근해 보자. ‘내 주변엔 데이터과학자가 없는데’, ‘데이터과학 공부를 시작하려니 생각보다 어려운걸.’ 이런 생각에 풀이 죽을 수도 있다. 하지만 이 책을 통해 데이터과학의 기본을 익히고 시야를 넓혀 간다면 다양한 방법이 우리 주변에 있음을 저절로 알게 될 것이다.

들어가며｜우리 삶을 완전히 바꾼 전기, 인터넷, 그다음은…… 데이터!

1장. 오늘 내가 뿜어낸 데이터는 몇 메가바이트?
4차 산업혁명 시대, 모두의 일상을 지배할 데이터 ― 윤현집

2장. 제발 우리 기업을 구해 줘!
데이터 해결사가 이끄는 기업 혁신 ― 윤현집

3장. ‘데이터과학과’가 없는데 어떡해?
전공을 넘나드는 무한 진로 탐험― 박세진

4장. ‘문송’하지 않아도 괜찮아
이공계 기술과 인문학적 소양이 융합될 때 ― 김용연

5장. 물 위에선 우아하게, 물 밑에선 ‘빡세게’
데이터과학자의 분석 업무 ― 장준규

6장. 공대 선배가 알려 주는 데이터 분석 도구와 실전 팁
데이터과학자가 갖추어야 할 기술 ― 류진걸

나오며｜좋은 데이터과학자가 되는 길

데이터과학자는 프로그래밍 언어를 사용해서 데이터를 분석하고, 수많은 데이터에서 일정한 패턴을 찾아내는 일을 한다고 이야기하는 사람도 있어요. 그래서 데이터과학자를 컴퓨터 프로그래머나 통계학자로 오해하는 것이고요. 또 데이터 분석을 의뢰한 회사에 수익 창출을 가져다주는 컨설턴트의 역할을 강조하는 사람도 있습니다. 물론 이 모든 일을 데이터과학자가 수행합니다. 그러나 저는 데이터과학자의 업무를 이야기할 때 ‘가치’를 강조합니다. 데이터과학자는 데이터에 숨겨진 ‘가치’를 찾고, 비즈니스 등 여러 분야에서 새로운 ‘가치’를 창출하는 사람들이기 때문입니다.
(/ p.18)

데이터과학자가 컴퓨터공학과 통계학, 프로그래밍, 수학, 인문학까지 다양한 학문 분야의 지식을 전문가 수준으로 갖출 필요는 없습니다. 하지만 데이터과학에 필요한 이 학문들에 관한 기본적인 이해는 있어야 합니다. 저마다 다른 다양한 분야를 전공한 이력으로 같은 필드를 누비는 데이터과학자들이 낯설지 않은 것도 바로 그 때문입니다.
데이터과학자라고 해서 정해진 한 가지 업무를 수행하진 않습니다. 프로그래밍, 통계, 경영, 기획 등 각 분야의 지식을 갖춘 사람들이 모여 하나의 팀을 이루고, 이를 데이터과학팀이라고 하는 경우가 많지요. 그리고 그 팀원들을 모두 데이터과학자라고 부릅니다. 그러므로 데이터과학자가 되고 싶다면 여러분이 잘하고 관심 있는 분야에서부터 시작하면 됩니다.
(/ pp.47~48)

데이터과학의 시작은 데이터 중심의 사고방식을 기르는 것입니다. 이것이 가장 중요하기 때문에, 가까이에 있는 데이터를 직접 수집하고 정리하는 것부터 시도해 보길 권하고 싶습니다. 어려운 프로그램 대신 내가 지금 쓸 수 있는 도구로 내 주변 데이터를 정리해 보세요. 엑셀에 지금까지의 성적을 기록하고 데이터 변화를 관찰해 본다든지, 종이에 주변의 얽히고설킨 친구 관계를 그려 보고 관계의 성격이 어떠한지 살피는 것도 좋겠네요. 관심사가 비슷한 친구와 같이해 본다면 더 좋습니다. 데이터를 직접 수집하고, 데이터 사이의 관계를 파악하고 활용하는 가운데, 서로 협력하고 대화할 수 있으니까요.
(/ p.75)