최소한의 데이터 리터러시

현재 우리는 인공지능 시대를 살고 있다. 코로나 시기 이후 Chat-GPT3의 등장으로 생성형 AI가 급격히 발전하면서, 인간은 인터넷 이후 가장 큰 IT 산업의 변화를 경험하고 있다. 이로 인해 인공지능 학습에 있어 대규모 데이터의 중요성이 부각되었다.

초기에는 Python, SQL, R 등의 도구를 활용해 데이터를 추출하고 전처리하는 능력이 중요시되었다면, 현재는 문제를 정의하고, 데이터를 정제 및 추출한 뒤 이를 해석하고 활용하는 능력이 더욱 중요해졌다. 이에 따라 데이터 리터러시, 즉 데이터 문해력에 대한 교육이 강조되고 있다.

이 책은 일상적으로 접할 수 있는 문제를 통해 데이터 리터러시를 시작하고, 발전시키며, 활용할 수 있는 방법을 3개의 주제로 구성했다.

1부는 '데이터 리터러시를 시작하는 시간'으로, 일상의 질문을 통해 데이터 과학의 본질과 문제 해결 방식을 탐구한다. 기온과 교통 데이터를 활용해 구체적인 답을 찾는 과정을 보여준다.

2부는 '데이터 리터러시를 기르는 시간'으로, 데이터의 홍수 속에서 가짜뉴스와 잘못된 정보를 구별하는 비판적 사고능력을 길러준다. 통계, 데이터 과학, 간단한 머신러닝을 체험하고, 오렌지3 프로그램을 통해 데이터 시각화를 경험할 수 있게 한다. 맛집 평점, 추천 시스템, 통계의 함정 등 일상적 사례를 통해 데이터 리터러시를 쉽게 이해할 수 있도록 돕는다.

3부는 '데이터 리터러시를 활용하는 시간'으로, 앞서 배운 내용을 바탕으로 개인 프로젝트를 시작할 수 있게 지원한다. 데이터 시각화, 인사이트 도출, 설문조사 설계, 데이터 수집 및 분석, 그리고 데이터 윤리까지 폭넓게 다룬다.

이 책은 데이터 분석에 문외한인 일반인이나 입문자들에게 전반적인 데이터 리터러시를 소개하는 데 최적의 가이드라고 할 수 있다.