데이터 과학자 원칙

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

__고객 유입 경로 데이터를 만들고 분석하기

__반복되는 분석 요청을 대시보드로 만들기

09 전달력을 높이는 시각화 디자인 원칙

__현실 : 정보 전달은 생각보다 어렵다

__원칙 1 : 뇌와 자극 반응에 대한 지식 쌓기

__원칙 2 : 지식을 실천할 기술 연마하기

__원칙 3 : 대중에게 공개하고 반응 살피기

“우리는 대부분의 일을 심사숙고하고 면밀히 계획을 세워서 진행합니다(또는 그렇게 해야 한다고 믿습니다). 하지만 가끔은 막연히 좋을 것 같다는 느낌만으로 무작정 일을 벌여놓고 되어가는 상황에 따라서 적절히 대응하면서 새로운 길을 모색하기도 합니다. 때로는 진행되는 모습이 하도 흥미로워서 어떻게 전개되는지 한 걸음 떨어져 지켜보기만 하는 경우도 있는데, 담당 편집자와 함께 머리를 맞대고 구상했던 지난 〈개발자 원칙〉이 그랬고 이번 〈데이터 과학자 원칙〉도 그렇습니다.

‘원칙’ 시리즈의 책이 만들어지는 과정을 보고 있으면 마치 콘웨이의 ‘라이프’ 게임을 즐기는 느낌을 받습니다. 물론 성향과 경험과 생각의 폭이 다른, 그리고 창의적이고 주체인 사람이 모여 만들어내는 변화와 반응의 모습은 단순한 규칙이 기계적으로 반복되면서 자아내는 복잡한 변화가 주는 재미를 넘어, 놀라움과 경이까지 불러일으킵니다.

이 책의 아홉 저자는 ‘원칙’이라는 부담되면서도 다소 막막한 주제가 던져졌을 뿐인데 각자 자기 고유의 이야기를 풀어내서 이렇게 훌륭한 책으로 엮어내었습니다. 제각각 자기 이야기를 별다른 조율 없이 모아 놓았을 뿐인데 입을 맞추기라도 한 냥 조화를 이루면서 맞장구를 치기도 하고 서로 빈틈을 메우기도 하며 온전한 한 책이 된다니 그저 신기할 뿐입니다. 이런 아름다움을 위해서 우리가 이토록 서로 다르고, 그러면서도 우리라는 울타리에 모여 사는 것 같습니다.

타인의 생각을 엿보는 일은 그 자체로도 재미있지만, 나를 돌아보고 앞길을 계획할 때 큰 도움이 됩니다. 개발자라는 신생 업종에 투신하면서 가까이에서 도움을 주거나 본받을 선배 없이 경력을 일구어올 수밖에 없던 저는 글을 통해 다른 개발자의 생각을 듣거나 다른 직군 사람들이 살아가는 모습을 참고 삼아 내가 살아가는 모습을 그려 낼 수밖에 없었습니다.

이 책을 읽으면서 오늘날 데이터 과학자는 과거에 제가 처했던 상황과 비슷한 처지에 놓인 분이라는 생각이 들었습니다. 생긴 지 얼마 안 되는 신생 직종이면서 하루가 다르게 변화하는 영역에 속하고 현실과 기대의 폭이 큰, 충분히 이해받지 못하는 직군이라는 유사한 측면 때문에 생각의 패턴도 비슷해 보입니다. 하지만 패턴이 비슷할 뿐 더 압축적으로 더 강하게 폭발하는 강도의 차이 또한 분명하게 느껴집니다.

이런 압박을 견디면서 성과를 만들어가고, 한 전문 직종을 바닥부터 건실하게 세워가는 모든 데이터 과학자에게 존경과 감사의 마음을 전하고 격려의 박수를 보내드립니다. 저는 비록 데이터 과학자 영역에 속한 사람은 아니지만 운이 좋아서 데이터 전문가들과 가까이 일을 하거나, 관련된 일을 하거나, 데이터 조직을 책임지기도 했습니다. 지금도 제가 만드는 프로덕트의 핵심에 데이터 기술을 적절히 융합되는 일에 관심이 많습니다.

이 책이 들려주는 데이터 과학자 이야기가 제 경험과 겹치면서 더 현실적으로 다가오는 진한 감동을 받은 것 같습니다. 낯설지만 동시에 같은 인간이기에 비슷한 삶을 살아가는 이웃들의 삶과 생각을 살짝 맛보고 돌아온 훌륭한 여행이었습니다. 책에 담긴 원칙들은 저에게도 직접 도움이 될 뿐더러, 제가 데이터 과학자를 더 친근하게 느끼고 잘 이해하는 데에도 도움이 될 것 같습니다.

전작인 〈개발자 원칙〉과 비슷한 느낌을 받긴 하지만 이 책은 그 강도가 더 큽니다. 그만큼 제가 생각하지 못한 영역에서 강한 자극을 받은 모양입니다. 이야기를 나누어 주신 아홉 작가께 고마운 마음을 전합니다. 시리즈로서 앞으로 선보일 원칙 이야기들에 거는 기대가 더욱 커졌습니다.”

박성철 | 마켓컬리 풀필먼트 & 딜리버리 프로덕트 본부장

“예쁜 달도 망원경으로 자세히 보면 울퉁불퉁 분화구의 척박한 대지입니다. ‘21세기 제일 섹시한 직업’이라 불렸던 데이터 과학자라는 업도 비슷한 것 같습니다. 멀리서 볼 땐 예쁘지만, 다가가면 울퉁불퉁 그 자체거든요.

데이터 직군에 대한 환상들은 마치 파레토 법칙처럼 반짝반짝 빛나는 20% 정도만 알려져 있는 것 같습니다. 반짝이는 피라미드의 꼭대기 아래를 받치고 있는 쌓여 있는 돌더미 같은 80%의 현실들은 잘 알려져 있지 않았습니다.

저도 잘 모르고 시작했습니다. 이 직업의 반짝거림을 기대하며 시작하였고, 실상은 매일의 좌절이었습니다. 그래도 10년이 넘는 시간을 온전히 부어, 깨지고 구르다 보니 이제는 그래도 예전보다는 일을 더 잘할 수 있을 거 같다는 깨달음도 느끼지만, 동시에 그런 생각도 듭니다. ‘정말 그 많은 시행착오가 다 필요했을까?’

분명히 이 일을 더 잘할 수 있는 방법은 있습니다만 아무도 그것을 전해주지 않았습니다. 아무리 찾아도 없었어요. 그런 것이 있었다면 조금은 편했을 텐데 말입니다. 찾아도 없었던 이유는 다양하겠지만 가장 큰 이유는 말로 정의하기 어려운 암묵지에 해당하는 지식이라 그렇습니다.

암묵지는 여러 의미에서 알려주기가 쉽지 않습니다. 암묵지는 특성상 알고 있는 사람조차, 내가 알고 있다는 사실을 모릅니다. 누군가가 적절한 질문을 했을 때, 그제서야 내가 알고 있다는 사실이 떠오릅니다. 존재를 알아도 어려움은 남아 있습니다. 암묵지는 전달하기가 쉽지 않습니다. 누군가가 ‘자전거 타는 법을 알려주세요’라고 물어왔을 때, 우린 그걸 알아도 타인에게 전달하기가 어렵습니다.

이 책은 많은 데이터 과학자가 인생을 부어서 깨닫게 된 암묵지들을 다루고 있습니다. 제대로 된 물음이 존재할 때만 인출이 가능한 경험이 잔뜩 녹아 있습니다. 말로 전달하기 어려운 이야기들을 제대로 전달하고 있습니다. 희소하고 소중한 것들입니다. 이책을 통해 배울 수 없던 것들을 배울 수 있게 된 여러분이 참 부럽습니다.”

하용호 | 데이터 과학자, 데이터 업계 시조새

이정원

데이터의 정원을 가꾸며 살아가는 이정원입니다. 책과 사람에 쉽게 매료되고, 과학과 예술을 흠모하며, 미술관과 재즈바에 머물기를 좋아합니다. 일상을 데이터로 정리하는 것에 흥미가 있으며, 트레바리 클럽장으로 〈내 인생의 조각모음〉 클럽을 운영하고, 세바시에서 〈내 삶의 밀도를 높이는 과학적 방법〉을 강연했습니다.

_현) 페블러스 공동창업자/부대표
_전) 한국전자통신연구원(ETRI) 책임연구원

저역서
_《생각의 기원》 역
_《파이썬 예제와 함께하는 강화 학습 입문》 공역

권시현
삼성전자 무선사업부에서는 스마트폰에서 수집된 데이터를 이용해 인사이트 도출 및 데이터 기반 의사결정에 기여했고, 현재는 미국에서 해외 송금 서비스 앱 관련된 데이터를 주로 다룹니다. 사기 탐지, 고객 이탈 예측 등을 위한 모델링 작업을 수행했습니다. ‘데싸노트’ 유튜브 채널을 운영하며 머신러닝과 미국 취업에 대한 이야기를 공유합니다.

_현) IDT Corporation 데이터 사이언티스트
_전) 콜롬비아 대학교 머신러닝 튜터
_전) 삼성전자 무선사업부 앱스토어 데이터 분석가
저역서
_《Must Have 데싸노트의 실전에서 통하는 머신러닝》 저

권정민
세상은 데이터로 이루어져 있다고 생각하며, 이를 잘 활용하기 위해 다양한 산업군에서 데이터 분석 및 활용 방안을 연구합니다. 카이스트 및 포항공과대학교에서 산업공학과 전산학을 전공했으며, ML GDE(Machine Learning Google Developer Experts)로도 활동합니다.

_현) 데이터 과학자, ML GDE
_전) ODK Media 데이터 분석가
_전) 우아한형제들 데이터 분석가
_전) SK플래닛 데이터 분석가

저역서
_《데이터 분석가의 숫자유감》, 《데이터를 엮는 사람들 데이터 과학자》 저
_《빅데이터 분석 도구 R 프로그래밍》, 《The R Book(Second Edition) 한국어판》, 《딥러닝과 바둑》 역
_《딥러닝 레볼루션》, 《인터넷, 알고는 사용하니?》 감수

김영민

금융공학으로 파생상품 가치를 평가하는 증권사 퀀트로 일했습니다. 2015년 커리어를 바꾸어 IT와 금융 업계에서 데이터 과학자 및 ML 엔지니어로 일하면서 다양한 ML 서비스 론칭에 기여했습니다. 현재 AWS에서 엔터프라이즈의 비즈니스 문제를 머신러닝으로 해결하면서 고객 성공을 지원합니다.

_현) 아마존 웹 서비스 데이터 과학자
_전) 현대카드 ML 엔지니어
_전) 넷마블 게임즈 데이터 과학자
_전) 신영증권 리스크 퀀트, CFA

저역서
_《머신러닝 시스템 설계》 공역

김진환
컴퓨터과학을 공부했지만 어쩌다 보니 데이터 분야에서 커리어를 시작했습니다. 여러 커뮤니티에서 다양한 사람을 만나며 데이터와 비즈니스를 경험했고, 최소한의 데이터로 세상에 기여하겠다는 마음을 갖게 되었습니다. 지금은 의학 연구자들을 위한 데이터 프로덕트를 개발하고 있으며, 독서와 글쓰기, 고양이를 좋아하고 CRAN 기여자로서 R과 Shiny의 부흥을 꿈꾸고 있습니다.

_현) 차라투 데이터 프로덕트 개발자
_현) Udacity 데이터 사이언스 멘토
_전) 피플펀드컴퍼니 데이터 분석가
_전) 코드스테이츠 데이터 과학자

박준서
미 오하이오 주립대 계량심리학 박사. 대학에서는 양적 연구방법론을 연구하며 연구의 통계적 엄밀함과 재현성을 높이는 데 관심이 많았습니다. 업계로 오고 나서는 통계학과 기계학 방법론을 다양하게 응용하며 가치를 창출하는 일을 합니다.

_현) 미국 핀테크 회사 리서치 사이언티스트
_전) Lowe’s Home Improvement 데이터 과학자
_전) Amazon.com 응용 사이언티스트

저역서
_《가짜뉴스의 심리학》 저
_《데이터 과학자의 일》 저
_《3일 만에 끝내는 코딩 통계》 저

변성윤 
경영학을 전공하고 광고, 디자인, 공기업, 창업 등을 경험하다가 데이터의 매력에 빠져 데이터에 정착했습니다. 기술 블로그 〈어쩐지 오늘은〉과 유튜브 〈카일스쿨〉에서 데이터 관련 내용을 공유합니다. 네이버 커넥트 재단의 〈부스트캠프 AI Tech〉에서 프로덕트 서빙(Product Serving), 러닝 마스터를 담당하고 있으며 인프런에서 강의를 합니다.

_현) 카일스쿨 데이터 코치
_전) 쏘카 데이터 과학자, 데이터 조직 Engineering Manager
_전) 레트리카 데이터 분석가 겸 데이터 엔지니어
_전) 그래두(Gredoo) 창업

저역서
_《구글 빅쿼리 완벽 가이드》 역

이진형
데이터에 숨어 있는 인사이트를 찾는 일을 좋아합니다. 11번가에서 데이터 엔지니어와 데이터 과학자 역할 사이에서 판매자와 구매자가 사용하는 개인화 추천 서비스를 제공하기 위해 데이터 파이프라인과 데이터 모델을 개발했습니다. 현재는 카드 혜택 통합 관리 테크핀 스타트업 빅쏠에서 데이터 과학자로 일합니다.

_현) 빅쏠 데이터인사이트팀 리더
_전) 11번가 데이터 과학자
_전) 위세아이텍 데이터 과학자

이제현
숫자의 숲에 가려진 데이터의 메시지를 탐구합니다. 인공지능 기술의 현실 적용에 관심이 많으며, 기술과 사람 간 소통의 핵심에 데이터 시각화가 있다고 믿습니다. 눈에 보이지 않는 수학적 패턴을 전달하고자 하며 데이터 시각화 기술뿐 아니라 인지과학과 디자인에도 관심이 많습니다.

_현) 마이크로소프트 MVP
_현) 한국에너지기술연구원 책임연구원
_전) 삼성전자 종합기술원, 반도체연구소
_전) 서울대학교 재료공학부 연구교수