'우리는 실로 데이터 경제(data economy) 시대에 살고 있다. 데이터를 누가 얼마나 잘 수집하고 분석하고 활용하는가에 따라 개인이나 조직이나 국가의 경쟁력이 좌우된다. 약 100년 전 영국의 허버트 웰스(Herbert Wells)라는 미래학자는 “통계적 사고(statistical thinking)가 읽고 쓰는 것만큼이나 중요해지는 시대가 올 것이다.”라고 예측하였다. 시간이 흐르면서 그의 말이 점점 맞아 들어가고 있다. 지금 우리는 주위의 수많은 데이터로부터 통계적 해석을 통해 정보를 얻는 것이 읽고 쓰는 것만큼 기본적인 국민 소양이 되어 가고 있는 시대에 살고 있다. 18세기에 시작된 통계학과 20세기부터 발전된 컴퓨터 과학은 데이터로부터 지식을 획득하는 학문으로 발전하였다. 통계학의 데이터 분석기술과 컴퓨터 하드웨어·소프트웨어의 급속한 발전은 이들의 융합인 데이터 사이 언스(data science)라는 새로운 학문을 창출하였고, 우리 주위에 있는 엄청난 데이터로부터 유용한 지식을 추출할 수 있다는 것을 입증해주고 있다. 데이터 사이언스의 핵심 기술은 바로 빅데이터와 인공지능이다. 이들은 모두 데이터 기반 기술들이며, 그 응용범위는 제한이 없이 의학, 공학, 경영학, 유전학, 금융 등 모든 분야의 지식과 연결되어 새로운 지식을 창출하는 새로운 융합학문으로 발전하고 있다. 데이터 사이언스는 아마도 21세기가 낳은 가장 위대한 학문이 될 가능성이 크다. 이에 빅데이터의 개념과 효용성의 안내서인 “통계로 풀어가는 빅데이터(2016)”에 이어 21세기를 선도하는 데이터 사이언스 교육을 위해 이해하기 쉬운 교양서적이 필요하다는 저자들의 공감대가 형성되었다.

1장 21세기 주인공 데이터 사이언스의 매력 01 데이터 사이언스의 정의와 역사 02 4차 산업혁명과 데이터 사이언스의 핵심 기술, 빅데이터 03 인공지능의 발전 역사 04 데이터·AI 경제 시대의 도래 2장 데이터 사이언스로 보여주는 세상 01 질병과 보건 예측 02 인구와 부동산 예측 03 인공지능과 이미지 영역 04 알파고와 스마트공장 3장 다양한 데이터의 세계 01 데이터의 폭발적 증가 02 데이터 분류 03 데이터 구조 04 텍스트 데이터와 자연어 처리 05 데이터 시각화 4장 데이터 사이언스의 매력적인 분석법 01 베이즈 추론 02 지도학습 03 비지도학습 04 데이터 마이닝 5장 데이터 사이언스 학습과 인공지능 분석 소프트웨어 01 기계학습 02 심층학습 03 인공지능 분석 소프트웨어 04 우리 주변에서 쉽게 찾아볼 수 있는 인공지능 6장 데이터 사이언스의 도전 01 데이터 사이언스로 새로운 가치를 창출하자 02 데이터 사이언스 경쟁력은 국가경쟁력의 핵심 03 데이터 고급 인력 10만 명 양성 전략 04 데이터 사이언스 국내외 공개강좌와 국내 대학교육 현황 05 데이터 사이언스의 글로벌 경쟁력 강화 전략 부록 데이터 분석 사례 참고문헌