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isbn: 9791195474226

생태계 총 량은 정해졌고, 지속적인 성장은 파멸로 향한다. 성장을 포기하고, 불황에 따른 실업률을 노동시간 감소로 커버해야 한다고 주장한다. 현재 모두가 상식으로 인식하는 경제 모델이 유일한 선택지일까? 자본을 투자하여 제품을 만들고, 판매하여, 이로 인한 이득을 가계가 분배하여 다시 소비하는 등 이 모델이 유일하지 않다. 사회주의와 자본주의 경쟁에서 승리한 자본주의가 널리 퍼짐에 따른 de facto 표준이라 생각한다. 만약 역사적 우연한 사건으로 사회주의가 승리했다면 지금과 다른 모델을 표준으로 정립되었겠고, 이에 따른 생태계 영향이 적었을 것이다. 반대로 우리가 대량 생산, 소비 사회를 경험하지 못했을 것이다.

저자 역시 생태계 부담을 줄이는 새로운 (자본주의)모델을 만들자 주장한다. 이 길은 멀고 험하지만 생존하기 위해서는 꼭 가야 한다. 과학은 이 모델 정립에 합당한 근거 제시하고 제한을 넘어서는 국가, 사회를 감시하는데 일정 역할을 담당할 것 이다. 지금 이산화탄소 배출량을 지표로 많은 제한을 두지만, 이산화탄소 외 에도 많은 지표가 있을 것 이다. 여러 감시 기술로 합의된 양을 초과하는 온실가스 배출을 잡아낼 수 있다.

이렇게 보면 브라질이 선진국에 요청하는 열대우림 보전을 위한 자금 지원 요청도 합당하다. 그 방식은 거칠지만 완전히 틀린 말은 아니다. 금액 역시 지나친 듯 하나, 협의로 조정 가능할 것 이다.

2050년까지 자본이 투자되는 산업은 환경이다. 관련회사 주식을 보유하여 이득을 남기는 전략도 괜찮다. 만약 인류가 생존할 수 있다면 부 기준도 많이 변해 큰 이득은 얻을 수 없을지라도.

isbn: 9791187150121

가볍게 읽히는 책이다. SI 단위 외 여러 단위를 소개했다. 저자가 말하는 별걸은 새로운 물체가 아니라 평, 관 등 지금 주로 사용하지 않는 단위를 지칭하는 듯 하다.

isbn: 9791160100006

빅데이터가 제목에 포함되어 있지만, 한국 근현대사를 통계로 분석했다. 빅데이터는 이런 분석에 딱히 사용하지 않은 기분이다. 마지막에는 통계를 기본으로 한 6sigma, PCDA 활동을 간략하게 설명했다. 여러 통계를 기반으로 한 활동이 많은데, 이 책이 간단하게 정리를 잘 했다.

빅 데이터를 제대로 활용하려면 여러 통계를 기본으로 한 프로세스를 얼마나 빠르고 정확하게 피드백 받을 수 있는지가 중요하다. 관심있는 데이터를 수집하기 어렵고(처음 이니까), 수집한 데이터를 어느 기준으로 바라보냐에 따라 다양한 생각을 할 수 있다. 여러 생각 중 분석 주체가 가진 도메인 지식으로 가치를 산출해야 한다. 맞는 가설을 세운다면 통계적 분석으로 (가설이) 맞는지 틀린지 결론을 내는 전략이 핵심이다.

각 기업, 한국 의료보험, 인구 구조변화 등 다양한 사례를 통계를 근거로 설득력있게 설명한다. 책에 기록된 모든 예측이 모두 맞다고 볼 수 없지만 데이터에 근거한 합리적인 예측이다. 2050년에 세계 인구가 꾸준히 증가한다 예측했지만, 코비드19를 경험하면서 이 예측이 틀릴 확률이 높아졌다. 이런 상황에서 회귀분석이 의미없다. 데이터를 잘 활용하는 사람이 너무 당연하게 모두가 기본으로 생각한는 예측에서 만족하지 않고 남들이 예측하지 못한 부분에서 기회(아마도 위기일 듯 하다)를 찾아 advantage를 얻을 수 있다. 내 질문에 대한 답을 데이터로 정확하게 얻는 사람이 통계, 데이터 수집, 분석, 해당 분야에 대한 깊이있는 지식으로 이를 수행할 수 있다.

isbn: 9791161754314

통계가 어떻게 사고에 관여하는지 알아보려 책을 보았다. 지식을 너무 파편적으로 설명하다 보니 잘 이해할 수 없다. 각 카테고리가 있는데 자의적으로 나눈 듯 하다. 이 책을 한번 읽고 실 생활에 적용할 수 있다면 이미 그 사람은 통계를 잘 아는 사람이다. 핵심 정리를 정확히 설명하지 않았다. 각 장에 설명한 예시만으로는 정확히 이해하기 어렵다. 이런 개념이 있다 정도로 이해하면 충분하게 잘 읽었다 본다.

isbn: 9791162240984

통계가 데이터에 어떻게 적용되는지를 확인하려 이 책을 읽었다. 책이 실질적인 내용으로 구성되어 있다. 그러나 개념을 자세하게 설명하지 않아 독자가 이 책을 읽고, 개념을 깨치고 업무에 적용하기는 어렵다. 통계, 확률을 잘 알고, 고전 개념과 다른 현대 데이터를 분석하는데 이런 개념을 R을 사용하여 이 책처럼 적용할 수 있다 정도로 설명한다.

통계, 확률을 잘 모르는 상태에서 이 책을 보면 내용을 잘 이해할 수 없다. 그러나 책에 있는 epsilon-greedy 전략, one-hot vector 등 머신러닝을 공부하는 과정에서 익숙한 내용도 보인다. 이런 내용이 갑자기 나오지 않았고 통계학에서 나왔음을 알 수 있다. “통계에 이런 개념이 있는데, 이를 R로 이렇게 구현된다.” 정도로 책이 독자에게 설명한다. 따라서 각 개념에 대한 얕은 지식을 얻을 수 있다. 얕은 지식이라도 중요하다. 적어도 이런 개념이 있다는 것을 알아야 쉽게 접근할 수 있다. R을 모르는 사람이 책 예시를 따라하긴 어렵다. 다음에 책을 선택할 때 R로 코드를 작성한 책을 선택하지 않겠다.

각 장, 세부 목록 개념을 이렇게 적용한다고 알았다. 그러나 기계적으로 적용한다면 적절하지 못하다. 적용하려는 사람이 개념을 정확히 이해하고, 데이터가 말하는 거짓에 속지 않을 정도 능력을 갖춰야 한다.