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이름:지은

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2020년 10월 <데이터 시각화 기본기 다지기>

지은

인포메이션 아키텍처, 데이터 시각화, 콘텐츠 큐레이션 등 다방면에 관심이 많다. 장르를 불문하고, 글을 짓는 작가들 그리고 어떤 언어로 된 글을 다른 언어의 글로 옮기는 데 힘을 쏟고 있는 모든 이에게 경의를 표한다.  

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저자의 말

<데이터 시각화 기본기 다지기> - 2020년 10월  더보기

이 책을 펼쳐 들었다면 여러분은 시각화에 관심이 있는 분들일 것이다. 시각화에 관한 책은 이미 많지만 "DO & DON'T" 방식으로 원리 원칙을 소개하는 것만으로는 부족하다. 결국 내 것으로 만들기 위해서는 연습이 필요하다. 이 책은 기본 원칙뿐만 아니라 그래프를 똑같이 만들어낼 수 있는 실습 과정을 모두 담고 있다. 책의 순서대로 이론을 익히고 예제 코드를 차근차근 따라 해보면 충분한 연습이 될 것이다. 그런데 왜 R일까? 통계용 혹은 논문 작성을 위해 쓰던 R 언어가 빅데이터의 확산과 데이터 과학의 발달을 맞아 저변이 넓어지고 있다. 프로그래밍 언어라고 해서 지레 겁먹을 필요는 없다(저자도 프로그래머가 아니며 주변에 실재하는 사회과학 데이터를 청중에게 전달하는 직업을 갖고 있다). 마이크로소프트 엑셀을 다룰 줄 알고 피봇 테이블까지 써 봤다면 기본 문법과 개념을 익히는 데는 크게 어렵지 않을 것이다. 더구나 R을 이용하면 대량의 데이터를 엑셀보다 훨씬 빠르게 편집하거나 필터링하고 집계할 수 있어 매우 유용하다. R에는 이렇게 집계한 데이터를 시각화해주는 편리한 라이브러리 ggplot2를 필두로 더 유용한 라이브러리와 그 밖의 새로운 기능이 속속들이 개발되고 있다. 마지막 장까지 완독하면서 이런 기술(skill)을 모두 익히고 나면 본질의 문제 즉, 데이터를 읽어내는 눈을 갖는 것이 중요하다는 깨달음을 얻을 것이다. 이 책은 그 다음 단계로 나아가는 데 길잡이가 돼 줄 수 있다. 원제는 『Data Visualization: A Practical Introduction』이지만, 'The Art of Data Visualization(데이터 시각화의 비법 혹은 비책)'이라고 붙여도 좋았을 듯싶다. 요컨대 이론적 기초 없이 무턱대고 코딩부터 시작하면 원칙을 놓친 결과물이 나온다. 반대로 시각화의 원리와 원칙부터 익혔다면 이제 그 다음은 어떻게 해야 할지, 이론을 실제로 어떻게 구현하고 만들어내는지가 궁금할 것이다. 이 책은 어느 한쪽에 치우치지 않고 이론과 실습 두 가지를 균형 있게 소개한다. 온라인에서 별도로 예시와 코드를 찾을 필요가 없다. 갭마인더(gapminder) 데이터셋처럼 사회현상과 관련된 데이터를 직접 그림과 도표로 바꾸다 보면 자신이 가진 데이터와 현실 문제에 어떻게 적용하면 좋을지 아이디어가 떠오를 것이다.

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