들어가며
1장 통계학, 가장 오래된 데이터 과학
2장 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이는 무엇일까?
3장 핀테크와 테크핀이 경쟁하는 시대의 금융
4장 게임, 가장 풍부한 데이터가 뛰노는 세상
5장 야구에서 출루율이 중요해진 데이터 과학적 이유
6장 데이터 과학으로 서비스를 보호하는 방법
7장 병원, 의학 정보를 다루는 데이터 센터가 되다
8장 사람을 더 똑똑하게 만드는 인공지능 교육
9장 예비 데이터 과학자를 위한 취업 분투기
10장 머신러닝 서비스에 엔지니어가 필요한 이유
11장 공백 속에 숨은 놀라운 이야기, 결측데이터
주
1. 데이터 과학자의 일은 어떻게 우리의 현실이 되는가?
？ 현장에서 써 내려간 데이터 과학 현장 보고서
데이터를 ‘21세기의 원유’에 비유하고, 데이터 과학자를 ‘21세기의 가장 섹시한 직업’이라고 말하는 시대다. 인공지능, 빅데이터, 머신러닝, 딥러닝 등 데이터 과학 관련 용어는 IT·경제 뉴스에서 쉽게 접할 수 있는 일반 용어가 되었다. 무엇보다 데이터 과학은 온라인 쇼핑몰이나 유튜브·넷플릭스 등 미디어 콘텐츠 플랫폼의 추천 시스템에 활용되어 어느새 우리의 선택마저 좌우하는 막대한 힘을 발휘하고 있다. 그런데 이 같은 큰 관심과 영향력에도 불구하고 데이터 과학이 어떤 분야에서 활용되는지, 데이터 과학자들은 각 분야에서 구체적으로 어떤 일을 하는지 소개해주는 책은 찾아보기 어렵다.
이 책 《데이터 과학자의 일》은 금융, 게임, 스포츠, 보안, 의학, 교육 등 다양한 분야에서 활약하는 데이터 과학자들의 생생한 목소리로 데이터 과학을 소개한다. 이들이 업계의 환경과 목표에 따라 좋은 데이터를 수집하고, 수집한 데이터의 의미를 분석하고, 이를 바탕으로 ‘데이터 기반 의사 결정’을 하는 일련의 과정은 데이터 과학이 우리 삶을 어떻게 변화시키고 있는지를 여실히 보여준다. 다양한 데이터 과학자가 현장에서 겪은 실제 사례를 통해 보여주는 지금 여기의 데이터 과학은 어떤 모습일까?
금융 산업에서 데이터 과학이 적용되는 분야는 무궁무진하다. 세계 최고의 투자은행이라는 골드만삭스의 경우, 명문 대학교 MBA 출신의 트레이딩 전문가가 600명에서 2명으로 줄어들었고, 이제 그 일을 데이터를 학습한 컴퓨터가 담당하고 있다. 회장 스스로 골드만삭스는 IT 회사라고 부른다. 인공지능과 딥러닝의 등장으로 금융 산업 자체가 커다란 변화의 시기를 맞이한 것이다. 인류의 역사가 시작된 이래로 존재했던 금융 산업은 1차, 2차, 3차 산업혁명 시대에도 흔들림 없이 그 자리를 지켜왔다. 하지만 인공지능의 등장으로 시작된 4차 산업혁명 시대에는 커다란 변신을 요청받고 있다. 변화하지
