데이터 사이언티스트의 차이는
데이터의 의미를 읽고 해석할 줄 아는 능력에 있다

이제 세상은 빅데이터와 AI 기술의 싸움이다. 이것을 명확하게 알고 다루는 기업과 그렇지 않은 기업은 점점 그 역량과 결과 면에서 뚜렷한 차이를 보일 것이다. 비즈니스 시장은 이미 소위 ‘데이터를 좀 다룬다’는 사람들을 크게 주목하고 있으며, 특히 빅데이터를 활용하는 ‘데이터 사이언티스트’에 대한 관심을 점점 높이고 있다. 그러나 데이터를 다룰 수 있는 기술력과 데이터에서 의미를 뽑아내고 그 의미를 해석하는 일은 전혀 차원이 다른 능력이다. 통찰력과 역량 있는 데이터 사이언티스트를 가르는 기준이 바로 여기에서 결정된다.
《매출 올리는 데이터 사이언티스트》는 현업에서 일하고 있는 저자의 실제 사례와 자료 조사를 통해 기업이 진정으로 원하는 데이터 사이언티스트에 대해 전반적으로 다룬다. 또한 기업이 데이터 사이언티스트와 협력하기 위해 기본적으로 알아야 할 AI에 대한 지식과 활용법, 비즈니스를 성공적으로 이끄는 유능한 데이터 사이언티스트의 핵심 역량도 담고 있다. 비즈니스 현장에서 인정받는 전문가가 되고 싶다면, 넘쳐나는 데이터 속에서 고객의 핵심 니즈를 캐내는 유능한 직원이 필요하다면 이 책을 놓지 않길 바란다.

프롤로그_ 데이터 사이언티스트, 비즈니스 마인드를 세팅하라

1장 비즈니스와 AI에 대한 이해
지금 기업들이 AI에 주목해야 하는 이유
비즈니스를 위한 AI, 왜 알아야 하고 어떻게 활용해야 할까
이 정도는 꼭 알아야 하는 AI 기본 지식
AI, 무턱대고 쓰지 말고 데이터 먼저 파악하라
AI를 이용하는 기업이 되기 위해

2장 매출을 올리기 위한 AI와 데이터 과학의 활용
AI, 활용하는 사람은 누구인가
매출 10배 올려주는 데이터 과학자란
AI 기술, 어디까지 와 있고 어떻게 활용될까
비즈니스에 적용할 수 있는 데이터 분석 프로세스
우수한 데이터 사이언티스트를 꿈꾼다면

3장 비즈니스를 성공으로 연결하는 데이터 사이언티스트의 무기
타깃이 정확한 기술주도형 AI를 활용하라
효과와 효율을 구분해서 추구하라
파괴적 기술의 특성을 정확히 파악하라
고객 행동의 틈새를 파악하라
실험을 통한 데이터에 집중하라

4장 AI와 데이터를 활용한 성공 요인 분석
AI로 결함을 찾다: 스마트팩토리
‘스세권’ 입지 찾기: 스타벅스 드라이브스루
후기를 분석하다: 마약 베개
와인 추천은 이제 AI에게: 와인 앱 비비노
AI 화가의 작품: GAN 기술
뭘 볼지 고민하지 마세요: 넷플릭스 추천 시스템

5장 데이터 사이언티스트가 가져야 할 7가지 요건
객관적으로 사고하기
끊임없이 “왜?”라는 질문 던지기
문제 해결을 위한 설득 즐기기
다양한 데이터를 접하고 계속해서 분석하기
끊임없이 파고들어 방법을 찾기
기술 발전 속도에 뒤처지지 않기
아이디어가 나올 수 있는 시간 마련하기