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요즘 챗GPT를 구현하는 초거대(Hyperscale) AI와 생성(Generative) AI가 초미의 관심사로 부상하고 있다. 이 초거대 AI나 생성 AI의 기반이 되는 데이터 과학(Data Science)은 데이터 마이닝(Data Mining)과 유사하게 정형, 비정형을 포함한 다양한 데이터로부터 지식과 통찰력을 추출하는 융합 분야이다. 데이터를 통해 실제 현상을 이해하고 분석하는 통계학, 데이터 분석, 머신러닝(기계학습)과 연관된 방법론을 통합하는 개념으로 정의되기도 한다. 인공지능을 연구하는데 데이터 과학의 기반 없이는 불가능하다. 초거대 AI도 방대한 빅데이터를 학습해 인간처럼 추론이 가능해지는 기술이기 때문이다.
인공지능의 기반인 데이터 과학의 전반적인 내용을 그림과 도해로 친절하게 서술하는 ‘한눈에 보이는~그림책’ 시리즈의 3번째인 ‘데이터 과학과 AI’ 편에서는 데이터 과학의 개요와 절차, 활용, 미래를 다루며, 3장에서는 엔트리와 오렌지3를 활용해 실제 데이터 과학 실습도 해봄으로써 데이터 과학의 나무만 보지 않고 숲까지 볼 수 있게 해준다.

머리말
저자 소개

Chapter 1 데이터과학의 개요
Lesson 1 데이터의 개념
Lesson 2 데이터의 세상
Lesson 3 데이터 리터러시
Lesson 4 데이터 과학이란
Lesson 5 데이터 과학과 인공지능
Lesson 6 데이터 과학의 활용

Chapter 2 데이터 과학의 절차
Lesson 1 자료 구조와 데이터베이스
Lesson 2 문제 정의 및 데이터 수집
Lesson 3 데이터 전처리
Lesson 4 데이터 분석: 통계, 데이터 마이닝, 인공지능
Lesson 5 데이터 시각화

Chapte 3 데이터 과학 실습: 구체적인 실습 문제 따라 하기
Lesson 1 연습 예제 과정 따라가 보기
Lesson 2 실전 데이터 분석 연습해 보기

Chapter 4 데이터 과학의 활용
Lesson 1 서울시 심야 버스
Lesson 2 인슈어테크
Lesson 3 2008년 미국 대통령 선거
Lesson 4 국민건강 알람 서비스
Lesson 5 예측 배송 시스템

Chapter 5 데이터 과학의 미래
Lesson 1 데이터 경제 사회
Lesson 2 데이터의 윤리적 이슈
Lesson 3 빅데이터 시대의 장단점

찾아보기

자동차는 석유로 달리지만 컴퓨터는 데이터로 달립니다.
우리는 현실 세계의 사실로부터 자료(Data)를 도출하고 단순히 나열된 자료로부터 의미를 포함한 정보(Information)를 생성합니다. 가치 있는 정보로부터 모은 것이 지식(Knowledge)이며 인류는 패턴화된 지식을 바탕으로 지혜(Wisdom)를 얻게 됩니다.

세상의 모든 데이터를 0과 1로 표현하면 컴퓨터는 엄청나게 빠른 시간과 정확성으로 계산하고 의미 있는 정보를 분석하고 생성합니다.
교통 흐름 데이터를 바탕으로 안전한 자동차와 신호체계를 구성하고 공장 굴뚝의 연기 데 이터로 미세먼지와 오염의 문제를 해결하기도 합니다. 기계에서 나오는 소음 데이터를 수집 하여 고장을 미리 예측하고 시장 사람들의 동선 데이터를 활용하여 판매와 수익을 높이기도 합니다. 이제 디지털 기술이 스며든 모든 사회에서는 데이터의 수집, 가공, 생성, 분석. 표현의 과학적인 방법이 없이는 새롭게 등장하는 문제를 해결하기 어려운 상황이 되었습니다.

이를 위해 『한눈에 보이는 데이터 과학과 AI 그림책』을 선보이게 되었습니다. 이 책은 데이터 과학의 개요와 함께 핵심이 되는 데이터의 처리 절차를 순차적으로 제시하고 인공지능 기술과의 접목을 통해 최근 관심이 높은 기술과 함께 윤리적 이슈까지 소개하고 있습니다.

데이터 과학은 이론적인 접근만으로는 이해하기 어렵기 때문에 데이터 과학의 실제적인 활용 사례와 함께 구체적인 데이터 과학 실습 문제를 따라하도록 코딩과 앱 활용 분석 예제를 제시 하고 있습니다. 특히 블록형 프로그래밍 언어인 엔트리와 오렌지3 프로그램을 활용한 데이터 분석은 데이터 과학의 전체적인 개념과 처리 절차를 이해하는데 많은 도움이 될 것입니다.

이 책을 통해 데이터 과학의 핵심 기술과 지식을 습득하고 인공지능에 대한 관심과 함께 여러 분이 앞으로 살아갈 디지털 사회의 기본 소양을 갖추기를 바랍니다.
- 저자 서문 중에서