데이터 경영을 위한 파이썬

마탄 그리펠 , 대니얼 게타 지음 | 박찬성 옮김

윌북 2023년 10월 23일 출간 종이책 : 2023년 10월 20일 출간

작품소개

책소개

“파이썬이 경영의 무기가 될 수 있다?!” 『데이터 경영을 위한 파이썬』은 사업을 운영하는 사람이라면 첫 번째로 읽어야 할 파이썬 교과서다. 이제껏 코딩과는 직접적인 관계 없이 살아온 IT 비전공자라도 상관없다. 개발자를 상대로 코딩을 가르치는 교재가 아니다. 철저히 사업가의 관점에서 코드를 작성하고 활용하는 방법을 알려준다.

미국의 거대 모기지 금융기관 패니메이의 최고운영책임자 킴벌리 존슨은 파이썬을 미래에 꼭 필요한 코딩 언어로 꼽으며 “프로그래밍이 글쓰기와 같은 위상을 차지할 것”이라고 한 바 있다. 투자금융회사 시티그룹과 골드만삭스도 비즈니스 분석가 훈련 프로그램에 파이썬을 도입하기 시작했다. 아이디어를 구현하고, 업무를 자동화하고, 제품을 개발하고, 마케팅 계획을 세우며, 직원을 배치하는 다양한 경영 상황에서 파이썬을 활용한 데이터 분석이 유용하게 쓰이고 있다. 이제 코딩도 AI가 해주는 시대라고들 하지만, 새로운 인공지능조차 코딩에 관한 지식 기반이 있어야 훨씬 풍부하고 적확하게 활용할 수 있다는 것도 챗GPT 등 최신 AI를 써본 사람들 사이에서는 주지의 사실이다.

프로그래밍 언어 중에서도 가장 입문 장벽이 낮고 활용도가 높은 파이썬을 소개하는 이 책은 총 2부로 이루어져 있다. 먼저 1부에서는 코딩의 걸음마에 해당하는 지식을 배우고 기본기를 다진다. 텍스트 편집기 설치부터 명령줄 사용법, 문자열·리스트·함수처럼 쓸모 있고 강력한 기능을 훑어본다. 2부는 뉴욕을 중심으로 운영되는 실제 음식점 프랜차이즈의 1년 치 데이터를 분석하며 비즈니스적 문제를 해결하는 실습 단계다. 두 저자 마탄 그리펠과 대니얼 게타는 블룸버그, JP모건 등 여러 기업에 데이터 활용과 기술 혁신에 관하여 자문을 하고 컬럼비아 경영대학원에서 수년간 코딩을 가르친 내용을 바탕으로 이 책을 썼다.

『데이터 경영을 위한 파이썬』의 목적은 파이썬을 한 권으로 끝내는 것이 아니다. 파이썬의 활용법은 무궁무진하다. 그 전부를 이해하려고 무작정 진도를 빨리 나가거나 기초를 익히는 데 지나치게 시간을 쏟다 보면 비전공자 입장에서는 유용함은 얻기 힘들고 막연한 어려움만 느끼게 된다. 이 책은 독자가 스스로 탐색할 능력을 키우고 기술 지식에 압도되지 않도록, 경영에 필요한 최소한의 파이썬 지식을 가르친다. 빠르게 변화하는 세상에서 뒤처지기 전에 프로그래밍을 조금이라도 알아야 한다고 생각한다면, 이 한 권으로 파이썬 코딩(그리고 데이터 경영)을 시작해보자.

목차

머리말

1부
1장 파이썬 시작하기
2장 파이썬의 기본기 1
3장 파이썬의 기본기 2
4장 파이썬의 기본기 3

2부
5장 파이썬으로 데이터 다루기
6장 데이터 탐색, 변형, 그리기
7장 여러 데이터세트 다루기
8장 데이터 취합하기
9장 연습 문제

앞으로 나아갈 방향
주석

책 속으로

언어 조사 기관 글로벌 랭귀지 모니터(Global Language Monitor)에 따르면 현재 등록된 영어 단어 수는 1,076,043.4개 정도입니다. 하지만 영어를 유창히 구사하는 일반 성인이 아는 단어는 고작 2만~3.5만 개 수준에 불과합니다. 모든 단어를 다 알지 못한다고 해서 ‘유창하지’ 못하다고 할 수 있을까요? 그렇지 않습니다. 파이썬 같은 프로그래밍 언어를 배우는 것은 영어 같은 언어를 배우는 것에 매우 유사합니다.
1장 | 파이썬 시작하기_17쪽


파이썬의 공식 스타일 지침에 따르면 변수 이름은 ‘가독성을 위해 소문자 단어로, 단어가 여러 개일 때는 각 단어를 언더스코어로 구분’하여 작성해야 합니다. 이 책도 이 규칙을 따릅니다. 프로그래밍의 세계에는 두 종류의 규칙이 있습니다. 반드시 따라야 하는 규칙과 따르도록 권장하는 관례죠. 여기서 관례란 사용자 커뮤니티가 명시적 또는 암묵적으로 코드를 작성하는 표준적인 방법을 합의한 결과입니다. 그 목표는 바로 다른 사람의 코드를 쉽게 읽고, 이해하고, 공유하기 위함입니다. 변수에 이름을 붙이는 지침 또한 이런 관례이며, 따르는 것이 좋습니다.
2장 | 파이썬의 기본기 1_80쪽



파이썬에서 들여쓰기는 매우 중요합니다. 파이썬에서는 코드를 들여쓰기 할 때 탭(탭 키) 또는 네 번의 공백 문자(네 번의 스페이스 바)가 사용되곤 합니다. 어느 것을 써야 하는지는 개발자들 사이에서 오랜 논쟁거리입니다. 만약 탭과 공백을 혼용해서 들여쓰기를 하면 실행 시 오류가 발생합니다. 대부분의 개발자들은 현실적인 대안으로, 텍스트 편집기가 탭을 네 개의 공백으로 자동 변환하도록 설정하곤 합니다. 그리고 VS Code 편집기는 이와 같은 자동 변환을 기본적으로 수행합니다.
3장 | 파이썬의 기본기 2_112쪽


코딩에는 ‘기술 부채(technical debt)’라는 중요한 개념이 있습니다. 완벽하지 못한 코드의 작은(때로는 큰) 문제가 쌓여 발생하는 문제로, 비효율적인 코드, 가독성이 떨어지는 코드, 유연성을 갖추지 못한 코드 등의 문제가 여기 포함됩니다. 지속적으로 유사한 기능의 코드를 작성하다 보면 완벽하지 못한 코드의 사소한 문제가 기술 부채로 쌓이고, 결국 언젠가는 그 부채를 ‘청산’해야 하는 시점이 도래합니다. 따라서 여러분이 작성한 코드를 되돌아보고, 개선의 여지가 있다면 이를 수정(리팩터링)하는 것이 좋습니다.
4장 | 파이썬의 기본기 3_187~188쪽

5장에서는 파이썬으로 데이터 관련 작업을 하는 데 필요한 기본적인 도구를 배웁니다. 먼저 지금껏 사용해온 콘솔이나 명령줄보다 파이썬과 훨씬 풍부하게 상호작용을 하도록 해주는 주피터 노트북(Jupyter Notebook)을 배웁니다. 그다음으로 가장 인기 있는 데이터 분석용 패키지인 판다스(pandas)를 다룹니다. 판다스로 다양한 유형의 데이터를 읽고 쓰는 법, 나중에 작업을 이어나가거나 공유할 목적으로 데이터를 디스크에 저장하는 법을 차례로 배웁니다.
5장 | 파이썬으로 데이터 다루기_253쪽

데이터를 다루는 사람들 사이에선 날짜에 대한 인식이 나쁜 편입니다. 그 이유는 날짜를 다루는 작업이 꽤 고통스러울 정도로 까다롭기 때문입니다. 데이터 과학자의 기분을 망치는 가장 빠른 방법은 여러 시간대로 표현된 날짜를 포함한 데이터세트를 처리해달라고 부탁하는 것이라는 말이 있을 정도죠. 좋은 소식은 판다스가 이 작업을 꽤 쉽게 만들어준다는 것입니다. 한 가지 기억해두세요. 판다스에서는 dt에 접근하여 모든 날짜/시간에 관한 기능을 사용할 수 있습니다.
6장 | 데이터 탐색, 변형, 그리기_319쪽

판다스에는 테이블을 조합하는 수많은 방법이 존재합니다. 어느 것을 사용해야 할지 갈피를 잡기 어려울 정도죠. 하지만 대부분의 방법으로 얻는 결과물은 거의 같습니다(테이블 조합이 그만큼 중요하다는 증거로 받아들여도 좋습니다). 초심자에게는 테이블 조합이라는 주제만으로도 충분히 복잡하니 다른 대안까지 살펴보며 혼란을 겪을 필요는 없습니다. 따라서 이번 절은 한 가지 방법으로 조인(join; 병합)을 골라서 다룹니다.
7장 | 여러 데이터세트 다루기_364쪽


이제 마지막 주제인 취합(aggregation)을 배울 준비가 됐습니다. 조인과 함께 취합은 판다스가 제공하는 가장 유용한 기능입니다. 여러 열을 조합하고 일부 요약 통계를 계산하는 모든 경우에 유용하게 쓰입니다. 엑셀 피벗 테이블의 강화된 버전쯤으로 볼 수 있습니다.
8장 | 데이터 취합하기_394쪽


신규 상품을 어느 매장에 언제(연도) 출시하면 좋을지 데이터로 답을 구해보고자 합니다. 혹시 이 질문과 지금까지 우리가 풀어온 질문의 차이를 눈치챘나요? 지금까지 질문의 대부분은 데이터의 맥락에서 표현됐습니다. 따라서 데이터로 답을 구할 방향이 명확했죠. 하지만 이번 질문은 어떻게 데이터로 풀어야 할지가 분명하지 않습니다. 따라서 문제를 데이터의 맥락에서 다시 정의할 필요가 있습니다.
9장 | 연습 문제_424쪽

출판사 서평

“월가에서만 쓰는 용어는 잊으라.
시티뱅크 분석가들은 이력서에 파이썬 항목을 추가하고 있다.” 《블룸버그》
경영과 기술 지식을 모두 갖춘 하이브리드 전문가를 탄생시킬 프로그래밍 공부

“코딩은 개발자들이나 하는 거 아냐?” 이렇게 생각하는 사람들에게 『데이터 경영을 위한 파이썬』은 파이썬을 아는 것만으로도 99퍼센트의 평범한 MBA 학생, 관리자, 분석가보다 더 유능하고 가치를 창출하는 사람이 될 수 있다고 말한다.
현재 전 세계의 비즈니스 리더들이 여러 이유로 파이썬 코딩에 입문하고 있다. 세상이 코드로 움직인다는 사실을 깨닫고 도태되지 않기 위해, 기술팀과 원활히 소통하기 위해, 업무를 자동화하는 스크립트를 작성하기 위해, 의사결정에 데이터를 활용하기 위해….
만약 코딩이 어렵게 느껴진다면, 당신 잘못이 아니다. 컬럼비아 경영대학원의 마탄 그리펠과 대니얼 게타 교수가 그런 오해를 지닌 IT 비전공 사업가를 위해 새로운 파이썬 입문서를 썼다. 저자들은 기존의 커리큘럼이 엔지니어를 대상으로 하여 기능에만 초점을 맞추거나, 학습자를 확실히 이해시킨다며 기본기에 너무 많은 시간을 할애해 유용하지 못하다고 지적한다.
저자들은 최소한의 프로그래밍 기초를 다지고 곧이어 실제 사례 연구로 넘어가 파이썬의 가능성을 살핀다. 즉, 거대한 데이터에서 비즈니스 문제의 답을 찾는 것이다. 이를 위해 책에서는 파이썬과 풍부하게 상호작용을 하도록 해주는 주피터 노트북과, 파이썬의 데이터 분석용 도구로서 가장 인기 있는 판다스 라이브러리를 다룬다.

뉴욕 실제 유명 레스토랑의 1년 치 데이터로 실습하는
경영을 위한 파이썬 데이터 분석

책에는 2011년에 설립되어 뉴욕 등 30여 개 분점을 낸 식당 체인점 ‘디그’의 이야기를 중심으로, 파이썬 데이터 분석을 경영에 활용한 실제 사례를 알기 쉽게 보여준다. 농장에서 직접 재료를 공수해 만든 채식 메뉴를 합리적인 가격으로 제공하는 이 식당 체인이 메뉴 출시, 직원 배치, 배달 서비스 개시, 고객 성향 파악 등과 관련해 경영상의 문제에 직면한다. 각 매장 위치와 개업 일자, 메뉴 정보(메인/사이드/디저트 등), 주문 유형(매장/픽업/배달) 등 일반적인 엑셀로는 열어보기 어려운 대규모의 데이터를 직접 다루며 그러한 문제들을 해결해나가는 사례를 이 책에서 확인할 수 있다. 이를 통해 파이썬 활용으로 날개를 다는 데이터 경영의 실체를 파악할 수 있다.
이를테면 식당이 새로운 음료를 출시하려 할 때, 어떤 매장부터 시범적으로 해보고 언제 다른 매장으로 확대하는 것이 좋을까? 이런 모호한 문제는 데이터의 맥락에서 재정의해야 한다. 매장별 평균 음료 주문량을 비교하는 것이 한 가지 답이 될 수 있다. 책에서는 파이썬을 이용해 데이터를 매장별로 그룹화하고(groupby), 평균을 구하고(mean), 결과를 오름차순으로 정렬한 다음(sort_values), 그래프로 그리기까지(plot) 과정을 차근차근 학습한다.
사업 방식을 깊이 고민할수록 질문은 다양해지고 복잡해진다. 음료 주문에 기온이 영향을 미칠까?(신상품 출시 시기 결정 문제) ‘더우면 음료가 더 많이 팔리겠지. 당연하잖아’라는 생각이 든다면, 그것이 맞는지 데이터로 확증해보자. 음료를 주문한 사람이 쿠키도 함께 주문할까?(메뉴 설계 문제) 이런 전반적인 과제를 두고 직감에 의한 판단에서 나아가 코딩의 틀을 활용해 데이터 중심적 사고로 경영을 전환하는 것이 이 책의 궁극적인 목표다.

데이터 문해력을 키우는
구체적이고 실질적인 사례 중심 구성

“요즘은 AI가, 챗GPT가 알아서 코드를 써주는데 굳이 파이썬을 배워야 할까?” 이 책은 이 당면한 질문에도 충분히 답을 준다. 빅데이터 분석 기업과 아마존에서 데이터로 매일 수천 건의 결정이 내려지고 사업이 개선되는 현장을 목격한 두 저자는 실제 경영 현장에서 파이썬을 활용한 데이터 분석의 사례를 소개한다. 코딩 자체는 AI나 직원, 동료가 하더라도 관리자와 경영자가 코딩의 원리를 이해한다면 더 날카로운 안목으로 원하는 방향의 결과를 풍성하게 얻어낼 수 있다.
인공지능이 아무리 뛰어난 기술력을 갖추더라도 대신 해주지 못하는 일이 있다. 비즈니스의 문제를 파악하고 이를 데이터 중심으로 해석해서 결정을 내리는 것은 통찰력을 지닌 사업가의 몫이다. 파이썬의 기능을 차근차근 익혀 데이터 분석에 돌입해서 질문을 끄집어내고 해답을 도출하기까지, 이 책의 커리큘럼을 따른다면 단순한 개발 역량은 물론 비즈니스에 필요한 데이터 문해력 또한 기르게 될 것이다.

*모든 데이터와 코드 예제 파일은 책의 웹사이트에서 내려받을 수 있다.
https://www.pythonformbas.com

작가정보

저자(글) 마탄 그리펠

(Mattan Griffel)
마탄 그리펠은 컬럼비아 경영대학원 조교수다. 아편 중독을 치료하는 온라인 플랫폼 오필리아(Ophelia)와 학습 플랫폼 원먼스(One Month)의 공동 설립자이며, 벤처캐피털 와이 콤비네이터에서 두 차례 투자를 받은 기업가다. 2015년 《포브스》에서 교육 분야의 ‘영향력 있는 30세 이하 30인’으로 선정되었다. 골드만삭스, 블룸버그, 콘데나스트, 아메리칸 익스프레스, JP모건, 펩시코, 뉴욕 증권거래소 등 기업에서 혁신과 기술에 관한 강의와 자문을 제공한다. 뉴욕대학교에서 철학과 재무학을 전공했다.

저자(글) 대니얼 게타

(Daniel Guetta)
컬럼비아 경영대학원 조교수이자 컬럼비아 비즈니스 분석 이니셔티브의 책임자다. 금융부터 제약까지 전 세계 다양한 분야의 기업을 자문하며 데이터를 사용해 가장 어려운 문제를 해결하도록 돕는다. 팔란티르 테크놀로지스(Palantir Technologies)에서 데이터 과학자 겸 인게이지먼트 매니저로 3년 남짓 근무했다. 케임브리지대학교와 MIT에서 물리학과 수학을 전공했고 컬럼비아대학교에서 운용과학 박사 학위를 받았다.

번역 박찬성

한국전자통신연구원에서 10년간 광역·가입자 네트워크 인프라 플랫폼을 연구하고 개발했다. 머신러닝 분야 GDE(Google Developer Expert)로 선정되어 머신러닝 응용과 운용에 관한 커뮤니티에서 활동하고 있다. 『나만의 스마트워크 환경 만들기』(BJ퍼블릭, 2020)를 썼고, 『실전 시계열 분석』(한빛미디어, 2021), 『주머니 속의 머신러닝』(제이펍, 2021), 『딥러닝을 이용한 정형 데이터 분석』(책만, 2022) 등을 옮겼다.