한빛아카데미

데이터 시각화의 교과서

『데이터 시각화를 위한 데이터 인사이트』는 시각화를 통했을 때 우리가 데이터의 이면을 어떻게 볼 수 있는지, 유용한 정보와 종합적 조망을 제공한다. 개괄적 주제부터 중요한 세부 사항까지, 모두를 놓치지 않도록 꼼꼼히 설명하는 이 책은 데이터 시각화의 교과서라 할 수 있다. 데이터 시각화는 여전히 발전하는 분야이기에 이 분야에 활발히 공헌 중인 사람들의 아이디어와 업적을 이 책에 많이 인용했으며, 그중에서도 비즈니스 분석/보건/게임/보안/네트워크 모니터링 분야의 사례를 보면 최신 데이터 시각화를 간접적으로 나마 느낄 수 있을 것이다.

이 책이 제시하는 핵심 내용
  시각화를 통해 데이터의 이면을 바라볼 수 있는 통찰을 키워주는 데이터 시각화의 교과서

이 책의 특징과 장점
 · 데이터 시각화에 대한 개요를 설명하는 교양서
 · 오래된 사례부터 최신 사례까지 다양한 사례를 볼 수 있다.

어떤 독자를 위한 책인가?
 · 데이터를 분석해서 비즈니스에 활용하고자 하는 사람
 · 데이터 과학자
 · 빅데이터 관련 개발자

옮긴이의 글 
지은이의 글 
감사의 글 

CHAPTER 1 테라바이트에서 통찰력으로
  서론 : 더 넓은 관점 
  우리를 똑똑하게 해주는 것들 : 사려 깊은 시각화는 삶에 어떤 도움을 주는가? 
  차트를 두려워하지 마십시오 
  데이터의 세계를 보십시오 
  데이터에서 지혜로 
  데이터와 함께하는 하루 
  데이터의 소나기와 가랑비 : 통계학자 존 보슬레이의 관점 
  겉잡을 수 없는 혼란 
  데이터의 라이프사이클 
  데이터가 뭐고 메타데이터는 뭔지 "사실만 말하세요" 
  남길 것과 버릴 것 : 저널리즘 교수이자 기술 기업가 렌 셀러스와 대화 
  무엇이 중요한가? 
  파급 효과 
  데이터 시각화의 속성 
  스플렁크 CIO 더그 하르와 머신 데이터 우물에 뛰어들기 
  심오한 단순성(단순한 형태로 표현한 복잡한 데이터) 
  새로운 것은? 

CHAPTER 2 더 아름다운 질문
  질문의 예술 
  좋은 질문 
  워싱턴 DC, 1100개의 불 
  스무 고개 
  패턴, 컨텍스트, 질문 
  무엇을 모르는지도 모를 때 소프트웨어를 어떻게 만들 것인가? 
  질문 속의 질문 
  가진 것을 아는 일 
  질문과 메타데이터 
  빠른 질문 
  '개인적인 최선' 찾기(정보과학자 댄 길먼의 작업을 바탕으로) 
  비즈니스를 위한 '의문세' 감면 
  좋은 질문 하기 
  초보자의 마음으로 데이터에 접근 
  데이터가 너무 많다고요? 
  더 아름다운 질문 

CHAPTER 3 이기는 조합 - 데이터 시각화의 재료 다루기
  잘 어울리는 것들만 
  여러 가지 재료로 무엇을 할지 판단하기 
  상차리기 
  1부 - 데이터 요소를 선택, 저장, 조합하기 
  2부 - 데이터 타입에 맞춘 시각화 
  색깔! 
  3부 - 다른 시각화를 함께 쓰기 
  작은 규모의 이기는 협력 
  결론 

CHAPTER 4 경로, 목적, 관점
  이 길을 따라
  데이터의 줄기 따라가기 
  다시 길 위로 
  뚜렷한 경로, 손에 쥘 수 없는 경로 
  경로와 과정 
  정글에서 희귀 새 찾기 : 포장 명세서 
  시간 여행, 추적, 일깨움 : 시각화 흐름과 데이터 
  데이터와 묘사 경로 
  교차점과 그래프 시각화 
  다리, 네트워크, 역할 
  점에 대한 세련된 설명 
  지도 위의 점 그 이상(패트릭 마이어의 관점) 
  데이터 포인트 이상의 것 
  기억해야 할 점 

CHAPTER 5 당신의 시야
  통과하는 것 
  애매한 부분의 인식 
  모든 게 당신의 관점에 달렸습니다 
  데이터 모델 vs. 사용자 모델 
  권한을 주는 vs. 인상적인, 심성 모델 
  UX 디자인과 데이터 이해 
  변화를 아낄 수는 없을까요? 
  학습된 인터페이스 vs. 직관적 인터페이스 
  T2 - 기술 × 훈련 
  당신의 장치에 달렸습니다 
  야구, 바순, 거장의 경지 
  HCI와 슈나이더만의 '황금률'에서 얻은 믿음직한 조언 
  사용편이성과 데이터 시각화 
  톰 소여 소프트웨어 CEO 브렌던 매든과 함께 바라본 사용자 주도 디자인 
  월트 바트만과 함께 하는 조망 : 색깔과 조합 
  요약 

CHAPTER 6 생각하는 기계
  데이터 분석의 음양 
  분석의 대규모화 : 지식, 데이터 마이닝, 기계 학습 
  갱도 진입 
  수동과 자동 
  자동화한 관찰과 사람의 가설 
  블랙박스, 장난감 상자, 상자 바깥 
  직관과 알고리즘 
  관련성과 인과관계에 대한 실망 
  앞으로 올 것들은 어떤 모양일까요? 
  어떻게 접을 것인가? 
  다중 지능과 데이터 시각화 
  의문, 아이디어, 통찰력 
  사람, 컴퓨터, 협업 
  부분의 합 

CHAPTER 7 뒤늦은 깨달음, 예견, 통찰
  1부 - 데이터에 적응하기 
  보조 맞추기 
  2부 - 데이터 시각화의 새로운 차원 
  3부 - 실시간 
  방 안의 코끼리 
  교차하는 경계 

자료
INDEX