1부 데이터 리터러시를 시작하는 시간
1장 들어가는 글
21세기 미래 역량, 4C
컴퓨터와 문제 해결의 역사
2장 21세기에 가장 인기있는 분야, 데이터 과학
구글 검색량으로 데이터 분야 트렌드 분석하기
데이터 과학에 대한 다양한 정의와 벤 다이어그램
3장 생활 속 데이터에 질문하기
기온 데이터 수집하기
기온 데이터에 질문하기
출퇴근 시간에 사람들이 가장 많이 타고 내리는 역
대중교통 데이터 수집하기
대중교통 데이터에 질문하고 답 찾기
4장 미래를 가장 정확하게 예측하는 방법
인구 데이터 수집하기
인구 데이터에 질문하기
데이터를 읽고 쓰는 데이터 리터러시 키우기
2부 데이터 리터러시를 기르는 시간
5장 데이터 시대에 현명한 미디어 프로슈머로 살아남기
평점 데이터 자세히 살펴보기
여론조사 결과에 휘둘리지 않기
여론조사 너머의 무언가를 보기
6장 영화가 추천되는 과정
추천시스템의 역사와 다양한 알고리즘
추천 시스템을 현명하게 이용하기
확증 편향을 줄이기 위한 실천 방안
7장 아는 만큼 보인다! 데이터를 읽는 통계의 힘
평균의 함정 조심하기
상자그림을 활용한 데이터 시각화
8장 데이터 속에 숨어 있는 관계 찾기
산점도로 두 과목 사이의 관계 파악하기
상관관계 올바르게 해석하기
9장 제작비가 많이 들어간 영화일수록 흥행할까?
두 변수 사이의 경향성 나타내기
머신러닝으로 관객 수 예측하기
10장 데이터를 깊게 보고 오해에서 벗어나기
잘못된 오해, 모자이크 플롯과 조건부확률로 풀기
두 집단으로 나누니 정반대 결과가 나오는 역설
11장 코로나19 검사 결과, 믿어도 될까?
검사의 정확성을 높이는 열쇠: 민감도와 특이도
코로나19 검사 정확도 99%의 맹점
가설 검정의 미묘한 밸런스: 1종 오류와 2종 오류
12장 편견도 데이터로 수정이 될까?
머신러닝의 기반이 되는 베이즈 법칙 이해하기
경험을 통해 믿음을 업데이트하는 과정
3부 데이터 리터러시를
맛집 평점과 추천 시스템의 비밀부터 통계의 함정, 트렌드 분석까지!
일상에서 시작하는 재미있는 데이터 과학의 세계!
생성형 인공지능이 등장해 업무에 활용되는 오늘날은 바야흐로 데이터의 시대라 해도 과언이 아니다. 오늘 먹을 점심 메뉴를 고르기 위해 맛집 평점을 찾아본 일, 쇼핑 앱에서 때마침 추천해준 생필품을 바로 주문한 일, 심지어 소개팅 상대와 치열한 밀당을 하며 주고받은 메시지에도 수많은 데이터가 들어 있다. 하지만 “낫 놓고 기역자 모른다”라는 말처럼 데이터를 읽고 해석할 수 있는 능력인 데이터 리터러시가 부족하다면 눈앞에 보물 같은 데이터가 있어도 그 데이터에 담긴 어떤 정보도 얻을 수 없다. 현직 교사이자 데이터 교육 전문가들이 집필한 《최소한의 데이터 리터러시》는 비전공자와 중고등학생들도 아주 쉽게 데이터 과학에 다가갈 수 있도록 돕는 입문서이다. 맛집 평점과 추천 시스템의 비밀부터 통계와 데이터 과학, 아주 간단한 머신러닝까지 체험해보며 일상생활은 물론 업무에서 어떻게 데이터를 활용해 효율적인 데이터 기반의 의사결정을 할 수 있는지 친절하게 알려준다. 단순히 데이터를 읽고 해석하는 방법을 넘어서 데이터를 통해 세상을 새로운 눈으로 바라보고 복잡한 인공지능 시대를 현명하게 살아가자!
추천사
생성형 인공지능이 등장하면서 AI 교육에 대한 필요성이 그 어느 때보다도 강조되고 있는 요즘, 매우 반가운 책을 보게 되었다. 《최소한의 데이터 리터러시》는 컴퓨터 도구를 배우는 것에서 벗어나, 데이터 리터러시가 일상의 문제들을 현명하게 파악할 수 있다는 점을 다양한 사례를 통해 제시하고 있다. 특히 중·고등학교와 대학에서 수많은 학생을 가르치면서 검증한 내용과 효과적인 방법을 간결하게, 적절한 그림을 활용해서 보여주는 것은 이 책의 큰 장점이다. 이 책은 그 자체로서도 유용하지만 AI 교육과 연결되어 활용할 수 있는 중요한 자원이 될 것으로 믿어 의심치 않는다.
- 임철일 (서울대학교 교육학과 교수
데이터는 내가 궁금하고 알고 싶었던
