작지만 알찬!

3일 만에 끝내는 코딩 통계 - R언어 설치부터 코딩까지
박준석 지음 / 사회평론아카데미 / 2021년 10월

3일은 거짓말인것 같지만, 일주일 정도면 충분히 읽을 수 있다. 단, 모든 것을 이해할 수 있냐고 물으신다면 그것은 아닌 듯 하다.

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R에 대한 이해도가 없어도 통계에 관련된 내용만 차근 차근 익혀도 크게 상관없지만, 만약 Python으로 포팅 할 수 있다면 한번 도전해보면 즐겁게 책을 읽을 수 있다.

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가격대비 만족도가 매우 높은 책이니 시간되시면 가볍게 읽어보시고, 시간 없어도 한번쯤 만들어서 읽어보시길 권한다.

약간 부족한...

데이터 천재들은 어떻게 기획하고 분석할까? - 직관을 넘어 핵심을 꿰뚫는 데이터 분석의 절대 법칙
조성준 외 지음 / 21세기북스 / 2022년 3월

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개발자나 데이터 분석가 및 관련 업종분들에게 권하긴 힘들 것 같고, 해당 프로젝트를 처음 접하는 분들에게 적합한 책으로 보인다.

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(나름) 현업 개발자라 그런지 먹어도 먹어도 배가 부른지 않은 그런 내용이다.

잘 정리된 참고서

인사이드 안드로이드 OS - 안드로이드 시스템 서비스의 빌드, 커스터마이징, 관리 및 운영 ㅣ 위키북스 임베디드 & 모바일 41
블레이크 마이크.래리 쉬퍼 지음, 류진훈 옮김 / 위키북스 / 2022년 2월

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커스텀된 Android OS를 손보고 예전에 알던 Android가 아니라서 책을 좀 봐야겠다 싶어서 읽었다. 생각보다 꼼꼼하게 잘 정리되어 있어서 작업하면서 검색했던 대부분의 내용이 깔끔하게 정리되어 있어서 좋았다.

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Android OS 커스텀 관련일을 하시면, 읽어보시면 좋을 것 같다. 참고로 나는 9장/10장 내용이 필요해서 읽었는데 내가 필요한 부분은 잘 정리되어 있어서 적당히 도움을 받았다.

그래프 구조를 어디에 쓰나요?

실무자를 위한 그래프 데이터 활용법
데니즈 고즈넬.마티아스 브뢰헬러 지음, 우정은 옮김 / 한빛미디어 / 2022년 5월

한빛미디어 “나는 리뷰어다” 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

TL;DR

• 그래프 구조를 활용해서, 서비스에 적용하는 과정을 소개하고 있기 때문에 Neo4j, TigerGraph, Azure의 Cosmos DB 등에 관심이 많으시면 이 책은 굉장히 재미있고 흥미로운 책이다.
  • Neo4j를 사용했던 경험이 있으시면 9~13장을 먼저 접해도 좋을 듯 하다. 그래프 구조를 활용해서 영화를 추천하는 과정을 소개하고 있기 때문에 실습을 먼저 해보셔도 좋을 듯 하다.
• RDMBS에 대한 이해도가 있으시고, 새로운 데이터 구조에 대해서 관심이 있으시면 실습을 진행하지 않는 방법으로 가볍게 읽어보시면 그래프 구조에 대해선 충분히 학습하실 수 있다.
  • 개인적인 의견으로는 1~6장까지 실습없이 읽어보시고, 향후 과정을 고민하셔도 좋을 듯 하다.
• 이 책을 읽는데 있어서 RDBMS에 대한 이해도가 없으면 생각보다 높은 난이도가 될 수 있으니, 기본적인 RDBMS를 먼저 학습하시기를 권장한다. 배경지식이 없다고 가정한다면 생각보다 난이도가 높을 것으로 예상되기 때문에 ‘생활코딩의 관계형 데이터 모델링’ 정도를 미리 학습하시고 진행하시면 좋을 듯 하다.

1 - Long time ago?

이 책을 선택했던 이유는 순전히 호기심 때문이었다. 약(about) 4년전에 Neo4j를 사용해서 뭔가를 했던 적이 있다. 어떤 것을 했는지 말하긴 쉽지 않지만, 확실한 것은 실패했다는 것이다. 당시 프로젝트에 사용된 비용에 비하면 결과가 참혹했기 때문에, 햇빛도 못보고 프로젝트를 접어야 했다. 당시, 이 프로젝트의 핵심을 담당하던 분이 ‘Neo4j’와 ‘그래프 알고리즘’을 활용하면 손쉽게 해결할 수 있다고 했지만, 그 분을 제외한 거의 모든 참여자들이 Neo4j와 그래프 알고리즘을 제대로 활용하지 못해서 쉽지 않았다. 하지만, 우리가 풀지 못했던 문제의 경우 Neo4j를 사용하면 정말 손쉽게 풀었지만, 그 외에 다른 문제는 달랐던 것이다.

지금와서 돌이켜 생각해보면 RDBMS를 기반으로 만들어진 서비스에 Neo4j를 적용하는 방법에 미숙했고, 당시 그래프 이론을 기반으로 서비스를 구성하는 것에 대해서 다들 처음이라서 실패 경험과 기간이 너무 길었던 것은 아닐까 생각해본다.

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개인적인 의견이지만, 이 책의 목표는 Neo4j와 같은 그래프 구조나 데이터베이스를 곧바로 활용하는 것이 아닌 듯 하다. 이 책은 기존의 RDBMS를 사용했던 사용자의 경험을 기반으로 그래프 구조를 활용할 수 있는 개념을 차근 차근 설명하는 것이라 생각한다. 이 책은 실습에 관한 태도를 대해서 ‘하면 좋고, 못해도 괜찮다’라는 태도를 취하고 있다. 즉, 실습을 적극적으로 권장하고 있지 않다. 하지만, 실습을 적극적으로 권장한다(강추!).

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이 책은 RDBMS에 대한 이해도가 어느정도 있다고 가정하고, 그래프 데이터베이스를 스스로 사용할 수 있다고 가정한다. 실습의 경우 Neo4j 등을 사용하는 것이 아니라 Cassandra를 사용하고 있다. 그렇다고 Cassandra를 별도로 설치하는 등의 번거로운 과정없이 ‘DataStax Studio’를 다운로드 받아서 설치만 하면 된다. 나는 Docker를 사용하고 있어서 Docker의 compose를 활용하였고 편하게 실습을 진행할 수 있었다.

예제 프로그램의 기능을 조금씩 확장/개선하면서 그래프 구조를 기반으로 한 데이터베이스를 왜, 언제 활용해야 하는지 알려주고 있다. RDMBS 구조를 함께 설명하고 있기 때문에 실습 없이도 이해는 가능하지만 이왕이면 실습을 함께 진행하길 다시 한번 권하고 싶다. 무엇보다 데이터의 양이 많아졌을 때 쿼리를 개선하는 과정은 굉장히 흥미로운 경험이었다.

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이 책은 크게 4가지 챕터로 나눌 수 있다.

• 1~3장은 그래프 데이터베이스를 활용하기 위한 기본적인 개념을 제공하며, 3장의경우 C360 예제를 사용해서 사례를 설명하고 있다.
• 4~6장은 C360 예제를 확장하면서 그래프 구조를 연습하고, 실습을 통해서 연습한다.
• 7~8장은 분산시스템에 적용하는 방법이나, 네트워크 경로 등을 활용하는 방법을 설명한다.
• 9~13장 그래프 구조를 활용해서 영화를 추천하는 과정 자세히 소개하고 있다.

개인적으론 1~6장까지 정도는 꼭 읽어보면 좋을 것 같고, Neo4j 등을 사용했던 경험이 있다면 9~13장 부터 진행해도 무리없을 것으로 예상된다.

설계 중심의 머신러닝 책

머신러닝 실무 프로젝트 - 실전에 필요한 MLOps, 머신러닝 모델 검증, 슬롯머신 알고리즘, 온라인 광고에서의 머신러닝, 2판
아리가 미치아키.나카야마 신타.니시바야시 다카시 지음, 김모세 옮김 / 한빛미디어 / 2022년 3월

“한빛미디어 <나는 리뷰어다=""> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

TL;DR

• 마켓팅 관련 업무 및 담당 팀원이라면 이 책을 적극 권장한다.

  • 책의 가장 큰 장점은 ‘코드’가 아니라 ‘설계와 절차’를 중심으로 내용을 전개하고 있다는 점이다. 그리고 예제가 마켓팅팀에서 주로 활용하는 A/B 테스트 뿐만 아니라 데이터 수집에 관련된 설계를 다루고 있다.
  • 코드를 어떻게 작성해야 하는지에 대한 내용보다는 서비스를 어떻게 구성하고 프로젝트를 어떻게 진행해야 하는지에 대해서 간결하게 설명하고 있다.
  • 머신러닝을 사용해서 서비스를 ‘개발’하는게 아니라 설계 하거나 데이터를 수집/분석 해야 한다면 참고할 내용이 많을 것으로 예상된다. 담당하시는 일이 마켓팅 관련 업무라면 강력하게 추천하다.

• 개발자 중에서 데이터 분석이나 머신러닝에 관심이 있다면 1장, 3장, 4장, 12장을 먼저 읽어보고 나머지 챕터는 선택적으로 읽어보길 권한다.

  • 개발자의 경우 책에 소개된 내용 중 대부분을 곧바로 적용하기 쉽지 않을지도 모른다. RNR(Role & Responsibility)이 명확한 조직이라면 책에 나온 대다수의 내용은 협의를 통해서 진행해야 하는 일이기 때문이다.
  • 뒤집어 생각하면 함께 일하는 동료나 관련 부서와 협의를 하는 내용중에서 절반 이상은 이 책에 나온 내용들이라 할 수 있다. 개발자 입장에선 머신러닝 프로젝트를 진행할 때 어떤 점을 신경써야 하는지 미리 알수 있다.
  • 그러니 책 전체를 순서대로 읽기 보다는 1장, 3장, 4장, 12장을 먼저 읽어보고 흥미가 있으면 책 전체를 읽어보면 좋을 듯 싶다. 그리고 세부적인 알고리즘이나 시스템 설계에 관련된 내용은 다른 책을 찾아보면 좋을 듯 싶다.

• 데이터 분석을 처음 접하거나, 개인 프로젝트를 진행하신다면 1장, 3장, 8장, 9장, 10장을 주로 참고하시면 좋을 듯 싶다. 초급 개발자나 해당 업무를 담당하게 된 초급 실무자라면 핸즈온 머신러닝 2판이나, 파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 등을 함께 참고하시며 파이썬 코드 및 머신러닝 라이브러리를 연습하시길 권장한다.

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한빛미디어의 리뷰어로 활동하기 때문에 고맙게도 한빛미디어에서 해당 책을 택배로 보내준다. 그런데 택배사 사정으로 책을 조금 늦게 배송받게 되었다. 리뷰어로 활동하는데 시간이 없어서 책을 못 읽었다고 리뷰를 할 수 없었기 때문에 구글 플레이에서 전자책을 구매했다. 조금 서둘렀던 이유는 예전에 이 책으로 진행되는 강의를 들을 수 있는 기회가 있었는데, 파트타임이라서 참여하지 못했던 아쉬움이 있었기 때문이다.

전자책을 구매하고 iPad의 Play Book을 통해서 가볍게 읽기 시작했다. 9장 까진 하루만에 다 읽었다. 각 장에서 다루고 있는 핵심 내용을 짧고 간결하게 소개하기 때문에 개별 챕터가 쉽게 쉽게 읽혀졌다. 물론 9장까진 실습을 해야될 코드가 많이 없는것도 한 몫 했다고 할 수 있다.

개별 장에서 다루는 내용이 간결하기 때문에 내용이 어렵지 않았다. 그것을 프로젝트나 서비스에 녹여내기 위해선 꽤나 지난한 과정을 거쳐야 되긴 하지만 핵심적인 주제와 내용을 적절한 분량으로 잘 설명하고 있기 때문에 쉽게 읽을 수 있었다.

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9장 이후는 실제 데이터를 가지고 앞서 소개했던 내용 중에서 실습이 가능한 부분을 코드를 작성하면서 진행된다. 기초적인 파이썬 코드와 간단한 scikit-learn을 사용하기 때문에 초급자도 어렵지 않게 진행할 수 있는 수준이다.

11장에 강화학습과 관련된 예제가 난이도가 있을 수 있으나, 어려우면 건너띄고 12장으로 곧바로 진행해도 내용 전개에 영향이 없다. 하지만 이 책의 가장 큰 장점은 ‘코드’가 아니라 ‘설계와 절차’를 중심으로 내용을 전개하고 있기 때문에 될 수 있다면 나중에라도 내용은 꼭 읽어보길 권한다.