이 책은 오렌지3를 활용하여 누구나 어렵지 않게 데이터 과학을 구현할 수 있도록 하였다.
위키백과에서는 데이터 과학을 데이터 마이닝(Data Mining)과 유사하게 정형, 비정형 형태를 포함한 다양한 데이터로부터 지식과 인사이트를 추출하는데 과학적 방법론, 프로세스, 알고리즘, 시스템을 동원하는 융합분야로 정의하고 있다. 또한 데이터 과학은 데이터를 통해 실제 현상을 이해하고 분석하는데 통계학, 데이터 분석, 머신러닝과 연관된 방법론을 통합하는 개념으로 정의되기도 한다.
머신러닝 및 인공지능을 이용하여 문제해결 모델을 구현하는 단계에 도달한 대다수의 유저들은 데이터에 대한 중요성을 실감하게 되고 특히 모델 개발 과정에서는 레이어와 같은 시각 요소를 추상화하게 된다.
오렌지3는 데이터를 올바르게 처리하고 문제해결을 위한 모델개발 과정을 누구나 쉽게 접근 가능한 사용자 인터페이스를 제공하여 코딩의 장벽 없이 데이터 과학 및 인공지능의 세계에 입문 할 수 있도록 도와준다.
이 책의 1장에서는 오렌지3의 기본 인터페이스와 워크플로우를 쉽게 이해할 수 있도록 하며, 2장부터 제시되는 데이터 주무르기, 데이터 시각화하기, 데이터와 모델 연결하기, 모델 평가 및 예측하기, 다양한 데이터 분석 활용하기, 설명 가능한 인공지능을 통하여 오렌지3에서 제공하는 다양한 기능을 예제와 함께 매뉴얼 식으로 익힐 수 있다.
8장의 실습하기에서는 오렌지3에서 제공하는 데이터 세트를 활용하여 데이터 분석 및 인공지능 예측 모델을 만들어 볼 수 있도록 간단한 설명을 제시하였고 일부 예제에 대하여는 예시 워크플로우를 첨부하여 참고할 수 있도록 하였다.
특히 이 책의 후반부에 제시한 가이드 프로젝트와 같이 실제 공공 데이터를 활용한 인공지능 예측 모델을 만들어 보는 활동을 통하여 단순히 이론이나 기능 사용법으로 끝나는 것이 아니라 인공지능 모델을 자신의 필요에 맞게 실제 데이터를 활용하여 만들어 볼 수 있도록 도움을 주고자 하였다.
교수자의 입장에서는 이 책을 바라보는 관점 및 활용 의도에 따라 데이터 마이닝, 탐색적 데이터 분석, 인공지능 모델 구현 등 심도 있는 전공 서적으로서 다양하게 활용할 수 있다.
Ⅰ. 오렌지3 알아보기
Ⅱ. 데이터 주무르기
Ⅲ. 데이터 시각화하기
Ⅳ. 데이터와 모델 연결하기
Ⅴ. 모델 평가 및 예측하기
Ⅵ. 다양한 테이터 분석활용하기
Ⅶ. 설명 가능한 인공지능(explainable Al, XAL)
Ⅷ. 실습하기