01 루틴하게 점진적으로 작동하는 팀워크
__풀스택 연구자
__회고에서 싹튼 팀워크
__매일 오전의 코워킹 활동, 오메가
__점진적인 보고서, 점보
02 데이터 과학자 생존 무기 만들기
__미국에서 데이터 과학자
__데이터 사이언티스트가 되기까지 여정
__교과서적인 데이터 분석 방법
__차별화된 데이터 분석 방법
03 척박한 데이터 환경에서 살아남은 사람들의 우화
__우화 1 : 너는 전문가니까, 너가 알아서 잘 할 거야?!
__우화 2 : 벽 너머의 데이터
__우화 3 : 저기 저 차가운 바닥에서 다시
__세 우화의 교훈과 숨겨진 이야기
04 시작하는 데이터 과학자를 위한 개발과 운영 지침서
__문제 정의 단계
__데이터 준비와 피처 엔지니어링 단계
__모델 개발과 평가 단계
__배포와 운영 단계
05 데이터 분석의 본질에 집중하기
__목적을 명확히 하고 과정을 살피자
__익숙하지 않은 다양한 시도를 하자
__더 잘 공감할 수 있는 사람들과 함께 성장하자
__때로는 단순한 것만으로도 충분하다
06 데이터 과학자의 ‘기술 부채’ 갚기
__캐글과는 다른 데이터 과학자/분석가의 실제 하루
__분석도 엔지니어링의 일부
__모르면 배웁시다
07 메타인지와 액션으로 점진적으로 성장하기
__의도적으로 남다른 선택해보기
__주기적으로 일하는 목적 찾기
__제너럴리스트, 스페셜리스트 이분법으로 생각하지 않기
__업무도 메타인지하며 목적 중심으로 생각하기
__나의 세상 정의하기
__회사에서 필요한 일과 내 흥미를 일치시키기
__팀 현황을 파악해서 개선점 만들기
__더 나은 커뮤니케이션 능력 기르기
__비즈니스 모델과 데이터의 접점 분석하기
__지금 힘들다면 여유가 있는지 생각해보기
08 데이터로 고객을 움직이는 데이터팀이 되어가는 여정
__데이터팀을 선택하는 일곱 가지 기준
__팀 미션 확인하기
__분석 플랫폼 정하기
__매일 사라지는 중간 결과 데이터 문제 해결하기
__
★ 더 크게 성장하려면 기술 말고도 원칙이 필요합니다
하버드 비즈니스 리뷰는 〈데이터 사이언티스트: 21세기 가장 섹시한 직업〉이라는 글을 발표했습니다. 머신러닝과 딥러닝이 세상을 뒤흔들고, 새로운 기법을 소개하는 논문과 LLaMA, 챗GPT, 바드 같은 킬러 인공지능 애플리케이션이 하루가 멀다 하고 등장합니다. 빠르게 변화하는 데이터 과학 영역에서 데이터 과학자는 어떻게 생존을 넘어 성장할 수 있을까요? 어떻게 비즈니스의 궁극의 목표를 달성하는 데 이바지할 수 있을까요? 기술 말고 내공 있는 데이터 리더로서 성장하는 데 도움을 주는, 10년 이상 변치 않는 원칙을 알려주는 선배가 필요합니다. 그래서 이 책을 준비했습니다. 이 책은 데이터 리더 9명이 각자의 원칙을 제시합니다.
★ 이 책의 대상 독자
_데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 데이터 분석가
_데이터로 비즈니스를 이끄는 리더
_평생 데이터 과학자를 꿈꾸는 분
_데이터 과학을 하는 더 나은 방법이 궁금한 분
_다양한 난제를 풀 원칙이 필요한 분
_조직을 성장시키고 싶은 데이터 과학자 리더
_조직 생활과 이직에 고민이 많으신 분
_효율적으로 일하는 방식에 고민이 많은 분
★ 루틴하게 점진적으로 작동하는 팀워크
“20년 동안 연구원 생활을 하고, 스타트업을 창업해 2년째 운영합니다. 좋은 사람들과 즐겁게 일하는 것을 최고의 가치로 여기며, 제가 경험한 팀워크의 원칙을 소개합니다.”
소통은 어렵고 팀워크는 귀한 것입니다. 스포츠팀 감독들은 선수 개개인의 능력을 최대한으로 끌어내는 것 이상으로 그들을 하나의 팀으로 만들기 위해 노력합니다. 팀워크는 개인의 합 이상의 성과를 가져오기 때문입니다. 팀워크가 제대로 작동할 때 막강한 팀이 됩니다.
협업은 즐겁기도 하지만 고되기도 합니다. 팀워크와 협업은 쉽게 얻을 수 있는 것이 아닙니다. 프로세스를 갖추기 위해서 많은 시행착오를 겪으며, 성격이 제각각인 여러 멤버를 설득해야 합니다. 저는 연구소 안팎에서 조직 문화와
