이번달 리뷰 할 책은 이것이 데이터 분석이다 With Python입니다!
저자가 소개하는 것처럼 이론이 아니라 데이터 분석의 흐름을 다루고 있는 책입니다. 프로그래밍을 어느 정도 해봤고, 새로운 경험을 원하시는 분들이 한 번쯤은 조우해도 괜찮은 책입니다.
많은 데이터 분석, ML/DL 책에서 다루는 numpy, pandas, matplotlib를 이 책에서도 다루고 있습니다. 자세한 사용법이 아니라 어떠한 흐름으로 사용을 해야하고 어떤 느낌으로 사용해야 하는지 실생활에서 만나는 데이터를 가지고 생동감있게 다가 옵니다.
이 책에서 가장 중요한 점은 이론이 아니라 흐름을 다루고 있다는 것 입니다.
3월에 소개 할 책은 처음 배우는 셸 스크립트입니다. 프로그래밍이나 컴퓨터에 친숙하신 분들은 cmd, console, bash 등의 이름을 가진 프로그램을 사용하거나 들어보셨을 것 입니다. 정확한 설명은 아니지만 이런 명령창들을 통칭 쉘이라고 합니다. 이 책에서 다루고 있는 쉘 스크립트는 shell에서 사용하는 명령어들을 모아서 자동화 과정을 만들어 주는 것이라고 생각하면 좋을 것 같습니다.
리눅스, AWS 등 CLI 환경에서 실습하거나 CLI가 더 편한 환경이 사람마다 다르겠지만 분명 있습니다. 저의 경우도 GIT을 CLI로 익혀서 기본적인 과정은 CLI로 처리하는 것 처럼 환경설정 등 분명 선호하시는 환경이 있을 것입니다.
2021년도에도 한빛리뷰어 활동을 이어가게 되었습니다. 이번달에 제가 소개 할 책은 Flutter in Action입니다. 작년 이맘 때는 React관련 서적들이 출판 시장에서 쏟아져 나왔었는데 올해는 Flutter 차례인 것 같습니다.
안드로이드, ios, 웹을 다른 프레임워크가 아닌 하나의 프레임워크를 사용하려고 하는 경우가 잦아지고 있습니다. 시간, 인력, 관리 등 다양한 이유로 크로스 플랫폼 프레임워크가 뜨는 중인 듯 합니다.
Flutter in Action은 이미 개발을 하고 있는 분들 대상으로 쓰여진 Flutter 책 입니다. 즉 이 책으로 프로그래밍 입문에는 무리가 있습니다.
오늘은 지난번 글에서 곧 돌아오겠다고 예고한 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝입니다. 한빛에서 칼을 갈고 만들고 있다고 느끼는 시리즈인 혼공 시리즈의 머신러닝, 딥러닝입니다. 제일 놀란 점은 두께와 퀄리티 대비 책이 저렴하다는 점이었습니다. 600페이지에 달하는 책을 정가 26,000원이라는 생각보다 저렴한 가격에 만날 수 있습니다. 다른 인공지능 도서들이 가격이 큰 문턱이라는 걸 생각하면 이름처럼 혼자 공부하기에 부담을 덜 수 있는 책이라고 생각합니다
다른 인공지능 분야 도서들이랑 가장 큰 차별 점을 꽂으라면 첫 데이터 셋으로 MNIST, 와닿지도 않는 보스턴 집값 데이터가 아니라 혼공맨이 정말 실제로 겪을만한 데이터를 다룹니다.
Deep Learning(이하 DL)은 배우기 쉬운데 어려운, 굉장히 아이러니한 분야가 되어가고 있습니다. 강력하고 좋은 프레임워크와 튜토리얼들이 배움과 사용의 문턱을 굉장히 낮추어 주었습니다. 이는 동전의 양면처럼 장단점이 극명하게 나뉘는 결과를 초래했습니다. 문턱이 낮아지면서 다양한 아이디어와 기술들이 분야에 기여하고, 흥미 있고 능력있는 친두들을 일찍 발굴해 내는 등의 장점이 있습니다. 동시에 레토르트 식품을 서빙하는 식당들이 많아지고 있습니다. 모델에 대한 이해 없이 하이퍼파라메타와 데이터셋만 조금 바꾸어 결과를 뽑아 사용하는 말 그대로 밑바닥이 부족한 사용자들도 속출하는 듯 합니다.
이번 달에 소개해 드릴 책은 처음 배우는 스위프트입니다. swift는 APPLE에서 공식적으로 채택하고 있는 프로그램 개발 언어입니다. 러프하게 이야기하자면 C에서 분화된 Object-C를 현대적인 형태로 개선한게 현재의 swift입니다. 나름 크로스 플랫폼을 지원하고는 있어 Linux에서는 무리 없이 사용이 가능하지만 Windows에서는 과거 C#이 macOS에서 지원이 잘 되지 않는 모습입니다. 원활한 사용을 위해서는 결국 macOS가 필요한게 현재 swift입니다.
그런데 왜 swift를 배워야 할까요? ios어플리케이션를 위한 유일한 답은 아니지만 충분히 좋은 답이 됩니다. 또 인공지능 개발자에게는 swift for tensorflow라는 기존의 대체제가 될 수 있습니다.
이번 달에 만나볼 책은 데이터 전처리 대전입니다. 인공지능, 빅데이터 등이 기술 분야에서 큰 자리를 잡아가고 있습니다. 그 동시에 이 데이터를 다루는 기술의 중요도도 커지고 있습니다. 그래서 데이터를 다루는 책 여러권이 시장에 나오고 있습니다.
데이터는 굉장히 다양한 형태로 뽑아져 나옵니다. 종류도 다양하고, 데이터 셋이 가지고 있는 속성 값들, 속성의 종류들 너무 다양한 형태로 존재해서 한가지 방법론으로 모든 데이터를 다룰 수는 없습니다. 또 뽑아져 나온 데이터가 모두 우리에게 필요하지도 않습니다. 수행하려는 작업에 따라 전혀 필요없는 속성들도 존재합니다.