더 나은 선택, <데이터 과학자의 사고법>

 

책추천 점수 : 10점만점에 8점

책 선택 포인트 : 먼저 이 책을 고르게 된 이유는 저자의 약력과 주제 덕분입니다.

머신러닝의 근원 기술이 될 수 있는 데이터  마이닝에 있어서 연구를 진행한 저자는 '선택'을 포인트로 잡았습니다.

더 나은 선택을 위해서 본능적인 선택을 따르는 경우가 많았지만 현재에는 데이터를 기준으로 선택을 하는 경우가 많아졌습니다.

여기서 한 단계 더 나아가서 저자는 통계학적 통찰의 힘을 제시합니다. 그런 면에 있어서 실생활에서 발생하는 데이터의 홍수를 어떻게 잘 골라서 선택할 것인지, 관계를 어떻게 파악할 것인지에 대한 중요성을 논리적으로 파악해야 한다는 것입니다.

이제까지 우리는 합리적 판단이란 것에 대해서 경험에 많이 의존하였고 적절하다고 믿어오는 경우가 있었습니다.

우리 삶의 표준편차를 파악하는 방법으로 다양한 확률지식의 도움을 받는 것입니다.

책에서 중요 키워드 : 책에서 배울 수 있는 중요 키워드는 바로 '이유'입니다.

우리가 확률을 활용해서 얻는 것을 생각해보면 사회에서 발생하는 어떤 현상에 대한 이유를 논리적으로 밝혀내기 위함입니다.

예를 들면 법적 증거를 제대로 밝혀내지 못한 이유, 버스가 안 오는 이유, 징크스를 겪는 이유, 그리고 가장 많은 미래를 알 수 없는 이유가 있을 수 있습니다.

이러한 현상에 대한 것을 하나로 요약해볼 수 있겠는데 대부분 1초단위로 쫒아가고 기록하면서 삶을 살지는 않습니다. 그렇기때문에 삶에 통계를 적용하기가 어려운 것입니다.

이런 이유때문에 지나간 가까운 과거의 데이터를 통해 다시 가까운 미래를 최대한 예측해보려 합니다. 여기서 바로 데이터의 힘이 발휘되는 것입니다.

저자의 말을 빌려보면 데이터과학은 예술이지만, 통계와 컴퓨터가 없는 데이터는 의미가 없을 수 있다는 것입니다.

이렇듯 우리가 알아둬야 할 것은 통계지식은 지식으로서가 아닌 상식으로 다가오고 있다는 것입니다. 그리고 데이터과학을 통해 결국 우리가 원하는 것은 데이터를 통해 개개인을 더 잘 이해하고 사회를 선진화시켜야 한다는 것입니다.

가장 중요한 것은 키워드에도 말했듯이 데이터를 생성하고 활용하는 이유에 대해 스스로 파악하고 끊임없이 판단해봐야 한다는 것입니다.

 

여기서 생각해볼 수 있는 행동은 실험입니다. 

데이터를 갖고 무언가를 만들어보고, 만들기 전에도 데이터를 보면서 어떤 것이 그려질지 가설을 설정해보고 다시 무너뜨려보고 성장시키는 연습을 해보는 것입니다.

회사에서 다뤄질 수 있는 데이터도 결국에는 사람의 경험과 함께 움직일 것인데 여기서 우리는 어느 정도의 분리가 필요할 것입니다. 

경험과 데이터를 함께 바라보되 분리시켜 목적에 따라 움직일 줄 알아야 합니다.

우리나라에서도 다양한 데이터의 활용이 이뤄지고 있는데 얼마나 발전될지 기대되는 바입니다.

 

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데이터과학자의 사고법 - 교보문고