미래를 준비하는 데이터 사이언티스트

제4차 산업혁명과 빅데이터 시대의 특징은 아이디어, 알고리즘의 로직, 심지어는 알고리즘의 코드까지 공유할 정도로 개방적이라는 것이다. 따라서 어떤 분야에서 이룬 획기적인 성과는 1년 이내에 다른 곳에서 재현된다. 알파고가 나온 지 1년 내에 알파고와 대등한 수준의 인공지능 바둑프로그램인 중국의 줴이(絶藝)와 일본의 딥젠고(DeepZenGo)가 개발되었다. 한국에서도 알파고에 관한 『네이처』 논문을 토대로 50여 명의 개발자가 개발에 매진해 2018년에 ‘한돌(Handol)’을 개발했다. ‘한돌’은 국내 최고의 기사들을 상대로 5연승을 기록했다.

그렇다면 지금 시대의 경쟁력은 무엇일까? 그 답은 바로 분석적 역량을 가진 전문 인력을 확보하려는 ‘보이지 않는 전쟁’에서 찾을 수 있다. 구글은 페이스북과 치열한 경쟁 끝에 마침내 딥마인드를 인수하고 그 후 1년 반 만에 알파고를 개발해 인류의 위대한 도전이라고 불리는 ‘바둑 문제’를 풀어서 전 세계를 놀라게 했다. 이제 데이터 사이언티스트의 양성은 특히 한국처럼 인공지능 분야에서 선진국에 비해 2년 정도 뒤처진 상황에서는, 그야말로 국가적인 역량을 결집해야 할 절실한 문제다. 또한 데이터 사이언티스트에 대한 일반인의 인식, 즉 데이터 사이언티스트가 어떤 일을 하는 사람들이며, 이 시대에 얼마나 중요한 역할을 하는지에 대한 인식을 높이는 것도 중요하다.

서울대학교 경영대학을 졸업하고 미국 펜실베이니아대학 와튼스쿨(Wharton School)에서 경영학 석사와 박사 학위를 받았다(통계학 부전공). 사회와 기업의 다양한 문제를 계량 분석적으로 접근하는 연구를 주로 했으며, 기업의 현안을 데이터 분석적으로 해결하면서 동시에 직원들의 분석 능력을 키워주는 교육 프로그램을 개발해 여러 기업에서 실행했다. KBS 선거예측조사 자문위원을 역임했으며, KBS TV 특강(3회)과 삼성경제연구소(SERI)에서 통계 관련 인터넷 강좌(유쾌한 통계: 40강좌)를 오픈했다.
『주간동아』에 「김진호 교수의 빅데이터 이야기」, 『동아비즈니스리뷰』에 「Power of Analysis」라는 칼럼을 연재했으며, 현재는 『동아비즈니스리뷰』에 「빅데이터 리더십」을 연재하고 있다. 2016년 3월 인공지능 알파고와 이세돌 9단의 대국을 앞두고 많은 바둑 혹은 인공지능 전문가와 달리 알파고가 완승할 것이라고 예측해 주목을 끌었다.
세계적으로 유명한 분석 전문가인 토머스 대븐포트와 함께 미국에서 『Keeping Up With the Quants: Your Guide to Understanding and Using Analytics』라는 책을 출간했다(Harvard Business Review Press, 2013). 이 책은 일본어, 중국어, 스페인어로 번역되었으며 한국에서는 김진호 교수가 직접 번역해 『말로만 말고 숫자를 대봐』라는 제목으로 출간되었다. 그 외에 저서로는 『우리가 정말 알아야 할 통계 상식 백 가지』·『괴짜 통계학』·『빅데이터가 만드는 제4차 산업혁명』·『빅데이터 리더십』 등이 있으며, 『빅데이터@워크』를 우리말로 옮겼다.
2015년 서울과학종합대학원(aSSIST)에 빅데이터MBA학과를 만들었다. 어시스트 빅데이터MBA학과는 가장 많은 학점(45)과 과목(28)으로 구성된 체계적인 커리큘럼을 갖추고 있으며, 스위스 로잔경영대학 빅데이터MBA 학위도 받을 수 있는 공동학위 과정이다. 현재 어시스트 빅데이터MBA학과 주임교수 겸 빅데이터연구센터장을 맡고 있다.

머리말 · 5
프롤로그 : 장바구니를 든 데이터 사이언티스트 · 16

제1장 맨땅의 데이터 사이언티스트
데이터로 커뮤니케이션하기 · 27
데이터의 매력에 빠지다 · 33
미용실에 간 데이터 사이언티스트 · 39

제2장 새로운 ‘업’으로 이직한 데이터 사이언티스트
문과 출신이 데이터를 분석하다 · 47
지금은 잠을 잘 잔다 · 55
인생에 쓸모없는 우연은 없다 · 60
웹을 활용해 인공지능을 사용할 수 있다면 · 65
익숙하고 친근하고 사랑스럽기까지 · 70

제3장 회사 내 빅데이터팀으로 옮긴 데이터 사이언티스트
은행 영업점 직원에서 데이터 사이언티스트로 · 77
한 단계 진화된 커머스를 만들며 · 80
남성 육아휴직으로 원하던 목표를 이루다 · 84
법돌이에서 데이터 사이언티스트로 · 89
준비되었을 때 다가온 기회 · 93

제4장 빅데이터로 따라와 줘서 고맙다, 친구야
새로운 도전을 친구들과 함께라면! · 99
기회는 자연스럽게 열릴 것이다 · 104
내가 찾는 분야가 바로 이것이다 · 109
나보다 몇 살이라도 어리잖아 · 112

제5장 벤처 창업에 뛰어든 데이터 사이언티스트
새로운 도전을 즐기다 · 117
지하 매설물에서 사업 아이템을 찾다 · 123
창업과 학업을 동시에 선택하다 · 127
일주일에 3일만 일하는 회사 · 132

제6장 다양한 배경의 데이터 사이언티스트
사람, 아름다움, 앎을 향해서 · 137
빅데이터 기반 감사의 시작 · 142
데이터 속에서 멋짐이란 것이 폭발한다 · 147
빅데이터가 마련해준 거대한 실험장 · 151
간호사에서 데이터 사이언티스트로 · 156

제7장 경쟁력을 키우는 데이터 사이언티스트
내가 지키고자 하는 신념은 무엇인가? · 163
맘데이터와 빅데이터의 만남 · 169
내가 선택한 길을 통해 새로운 미래를 꿈꾸며 · 173
새로운 커리어에 대한 도전 · 177
데이터와 분석 역량으로 무장한 MD · 181
대의를 위한 빅데이터 · 186
중국으로 간 데이터 사이언티스트 · 191

제8장 IT 경력자들의 영역 확대 업그레이드
거듭난 데이터 사이언티스트 · 199
분석에 대한 새로운 시각을 키우다 · 204
연륜 있지만 꼰대 같지 않은 · 207
돌고 돌아 다시 학교로 · 213
좀더 인텔리전트한 영역에 도전하다 · 218
데이터 전처리도 커버하는 데이터 사이언티스트 · 222
평생 후회가 남지 않도록 · 226

제9장 미래를 준비하는 전문가
“바로 이거다!” · 233
앞으로의 20년을 위하여 · 237
이제 호수를 보고 바다라 말하지 않는다 · 242
다음 세대를 위해 사회에 기여할 수 있는 · 246

에필로그 · 250
부록 : 어시스트 빅데이터MBA학과 교과과정 · 253