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데이터 과학이라는 말도 어느덧 익숙해져 버린 2018년이다. 사실 데이터 과학이 본격적으로 대두하기 전에도 비슷한 일은 많았다. 빅데이터 이전에도 큰 데이터는 많았듯이 말이다. 그런데 데이터 과학은 공부할 범위를 잡기가 굉장히 모호하다. 데이터를 분석해서 가치 있는 정보를 뽑아내는 모든 일을 통칭하기 때문이다. 심지어 요즘에는 인공지능을 활용한 빅데이터 분석까지 가세하여 나날이 범위가 넓어지고 있다. 

이 책은 데이터 과학에 입문하기 위한 가장 기초적이고 핵심적인 내용을 폭넓게 다룬다. 저자가 스탠퍼드-카네기멜런 대학교 졸업이라는 훌륭한 학업 배경을 가져서인지는 몰라도, 중요한 내용을 잘 뽑아내서 탄탄하게 구성되어 있다. 복잡한 이론의 나열 대신, 핵심을 찌르는 설명을 먼저 제시하고 예제로서 간결한 파이썬 코드를 제시하는 부분이 특히 좋다. 데이터 과학 도서임에도 평범한 사람이라면 겁을 집어먹기 쉬운 수학/통계학 수식도 거의 나오지 않기 때문에, 내용 대부분을 저자의 설명과 예제 코드만으로 이해할 수 있다. 

이 책은 데이터 과학 업무를 수행하는 데 필요한 다양한 능력과 기술을 책 한 권에 모두 담았다는 점이 돋보인다. 파이썬과 각종 데이터 관련 라이브러리뿐만 아니라 사례 연구까지 틈틈이 제시하며, 심지어는 시간 관리와 업무 계획에 대한 조언까지 날려주는 저자의 글쓰기 역량에는 감탄을 금할 수 없다. 수학, 확률, 통계, 데이터베이스, 빅데이터, 인공지능, 컴퓨터 메모리와 자료구조, 알고리즘, 좋은 프로그래밍 습관에 기르기까지 그야말로 몇 년에 걸쳐서 갈고 닦아야만 하는 과정을 400페이지에 압축하여 즐겁게 훑어볼 수 있다는 건 대단한 매력이다. 

이 책의 원제는 이다. 즉, 데이터 과학자가 되려는 사람을 위한 핸드북이다. 따라서 이 책의 소스코드는 독자의 이해에 중점을 두어 구성되었다. 데이터 과학 실무에서 조언을 얻기 위한 책을 기대하는 독자라면 중/고급 분석 이론서나 데이터 과학 실무 소스코드가 실린 쿡북(CookBook) 스타일의 다른 책을 찾아보는 게 좋겠다. 

사실 이 책의 최대 장점은 자연스러운 번역에 있다. 영미권에 거주하고 있는 역자의 언어 능력인지 아니면 편집진의 열혈 교정 덕인지는 모르겠지만, 얇지 않은 책이 물 흐르듯 읽힌다. 영어 원서 번역으로는 올해 읽은 책 중에 가장 자연스러운 문장 흐름이다. 저자의 문체도 지루하지 않고 가독성이 좋아서 데이터를 다루고 싶은 학생이나 개발자 모두에게 단연코 추천할만한 양서이다.