처음부터 끝까지 단계별로 완성! 실무에 바로 통하는 Next.js 입문 코스

소플의 처음 만난 Next.js - 개념은 쉽게, 실습은 탄탄하게! 따라 하며 익히는 Next.js 입문 가이드 ㅣ 소문난 명강의
이인제 지음 / 한빛미디어 / 2025년 6월

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

총평

- 책의 난이도  : ★★☆☆☆
- 추천 별점     : ★★★★★
- 추천 독자     : 혼자서 리액트 기반의 풀스택 개발을 처음부터 끝까지 해보고 싶은 사람 누구나!
- 지은이         : 이인제 (소플) 지음
- 출판사         : 한빛미디어
 

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프론트엔드 개발을 공부하다 보면 반드시 부딪히는 이름이 있습니다. 바로 Next.js입니다.

리액트만으로도 충분히 멋진 웹앱을 만들 수 있는데, 왜 Next.js가 필요할까요?

그 이유는 실무에서 요구하는 수준이 점점 더 높아졌기 때문입니다.

검색 엔진 최적화(SEO), 빠른 페이지 로딩, 다양한 렌더링 방식(CSR, SSR, SSG), 서버와의 긴밀한 연동까지.

이런 것들을 리액트만으로는 모두 해결하기 어렵습니다. 그래서 나온 것이 리액트 기반 풀스택 프레임워크 Next.js입니다.

그동안 리액트만 해봤던 분들에게는 CSR, SSR, SSG, 앱 라우터, 서버 액션 같은 용어가 처음에는 다소 낯설 수 있습니다.

* 이 책은  Next.js 15, 리액트 19버전을 기반으로 작성되었습니다. 그리고 책 자체에서 다양한 실습을 통해서 책만으로도 풀스택 애플리케이션을 처음부터 끝까지 만들어볼수있다는 장점이 있습니다.

책의 특징

1. 실습 기반 학습

특히 이 책은 실습이 정말 많아서 좋았습니다. 거의 모든 내용에 대해서 실습이 존재합니다.

아래 내용도 실제로 제가 페이지를 만들면서 엄청 고생했던 부분입니다.

OG를 넣으면 링크를 보낼때 섬네일을 보낼 수 있는데요. 인프런이나 유튜브 같이 각 강의별로 동적으로 OG 페이지를 생성하려면 결국은 서버사이드 랜더링을 진행해야합니다.

안그러면 그냥 html에 설정한 기본 값만 계속해서 발생합니다. 

2. 점진적인 난이도 상승

초반에는 환경 세팅 → 기본 페이지 만들기 → 라우팅 개념, 이렇게 가볍게 시작합니다.
중반부터는 데이터 페칭, 렌더링 방식, 캐싱 최적화 같은 실무 핵심 개념이 나오고, 후반부에는 미니 프로젝트로 배운 내용을 총정리합니다.
완벽한 구성입니다.

3. 프론트앤드와 개발에 대한 전반적인 지식 설명

책을 그냥 정독하다보면 자연스럽게 내용이 익혀집니다. 개념에 대해서 잘 설명하고 있기 때문에 어렵지 않게 읽을 수 있는데, 읽다보면 내용이 이해되는 마법을 겪을 수 있습니다.

챕터별 흐름 정리

책의 전체 흐름을 간단히 요약해보면 이렇습니다.

0장 ~ 2장 (준비하기 & 시작하기)

여기서 Next.js는 리액트의 확장판이라는 큰 그림을 잡게 됩니다.

타입스크립트, Node.js, VS Code 설치부터 시작해 Next.js의 기본 구조와 작동 원리를 다집니다.

3장 ~ 5장 (라우팅 & API)

라우팅은 웹 개발에 있어 필수적입니다. 우리가 A, B 항목으로 이동할 때 라우터가 없으면 이동이 안되거든요.

페이지 라우터와 앱 라우터를 비교하면서 최신 방식(앱 라우터)을 중심으로 배우고, API 라우트/라우트 핸들러까지 익히게 됩니다.

6장 ~ 10장 (실무 핵심: 데이터, 렌더링, 캐싱)

이 부분이 아무래도 고난이도 파트가 아닐까 싶습니다. 하지만 가장 실무에서 많이 사용되고 중요한 영역이므로 꼭 여러 번 반복해서 정리해야 합니다.

데이터 페칭(fetch, 서버 액션), SWR, 서버 컴포넌트와 클라이언트 컴포넌트, 캐싱까지 개념을 알고 실습을 통해 어떻게 구성되는지 확인합니다.

11장 ~ 14장 (스타일링 & 최적화 & 테스트)

이 부분을 통해서 실제 서비스 수준의 완성도를 구현할 수 있습니다.

Tailwind, CSS-in-JS, Sass 등 다양한 스타일링 기법을 다루고, 이미지/폰트 최적화, 테스트(Jest, Playwright)까지 다룹니다.

15장 ~ 16장 (빌드 & 배포, 미니 프로젝트)

댓글 기능, 인증, DB 연동, API 라우트 구현, SWR까지 적용하고, Vercel 배포로 마무리하여 

마지막으로 Next.js 앱을 빌드하고, 미니 커뮤니티 사이트 프로젝트를 직접 만듭니다.

이처럼 책 한권을 읽으면 미니 프로젝트까지 만들어볼 수 있습니다. 

마무리

Next.js는 이제 선택이 아니라 실무 필수 기술입니다.

이 책은 단순히 “입문서”라고 하기에는 너무 알차고, 한 권을 끝내면 진짜로 실무에 투입할 수 있는 풀스택 개발 능력을 갖출 수 있습니다.

리액트 경험이 있는 분들이라면, 꼭 이 책으로 Next.js를 제대로 배워보시길 강력히 추천드립니다!!

나도 내 MCP 서버 만들어서 활용해보자!

나만의 MCP 서버 만들기 with 커서 AI - 현직 AI Specialist에게 배우는 MCP! Cursor AI, Claude Desktop으로 MCP의 기본을 경험한다
서지영 지음 / 길벗 / 2025년 7월

총평

- 책의 난이도  : ★★☆☆☆
- 추천 별점     : ★★★★★
- 추천 독자     : MCP에 관심이 많은 바이브 코딩러
- 지은이         : 서지영 지음
- 출판사         : 길벗
 

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 오늘 들고온 책은 요즘 핫한 MCP 관련 책입니다.

제가 커서 정말로 크게 애용하고 있는데 이걸로 개발 정말 많이하거든요.

그러다가 아주 흥미로운 책이 걸렸습니다.

MCP는 요즘 너무 핫해서 알고는 있었는데 사용해본적은 없습니다. 그러다보니 이번기회에 한 번 배워보면 되지 않을까 싶어서 바로 리뷰어로 신청을 해봤습니다.

저자 서지영님

전 저자보고 1차 놀람이 있었는데 책을 엄청나게 많이 집필하셨더라구요. 대부분 다 AI 책으로 트랜드에 맞게 아주 빠르게 만드시는 것 같습니다. 이 책도 7월 30일에 초판이던데.. 정말 대단하시더라구요..

직장 다니면서 집필하기가 솔직히 정말 빡세다고 생각되고, 신기술을 이렇게 바로바로 책으로 만들어 내시는게 참 존경스럽더라구요.

책의 구성

이 책은 구성 자체는 단순합니다. 1부 MCP 이해하기, 2부 실습 환경 준비하기, 3부 MCP 실습하기 이렇게 3개로 나눠져있고 각각 학습절차로 되어 있습니다.

1부 MCP 이해하기에서 MCP의 기본개념과 동작방식을 이해할 수 있습니다.

2부 실습환경 준비하기에서는 사실 대부분 설치에 대한 내용이라 저는 빠르게 읽고 넘어갔습니다.

3부가 이제 아무래도 MCP를 실제로 실습해보는 거라서 제일 도움이 많이 되었던 부분이 였습니다.

MCP의 기본개념

일단 기본적으로 MCP(Model Context Protocol)이라는 이름의 MCP는 LLM이 외부의 다양한 도구와 구조화된 방식으로 상호작용할 수 있도록 만들어진 프로토콜입니다. 그래서 단순히 LLM 서비스에서 이제는 플러그인을 붙여서 자비스 처럼 다양한 일들을 처리하게 돕는거죠.

특히 MCP는 외부 서버를 이용하고 이를 API 와 비슷한 형태로 사용하기 때문에 별다른 컴퓨팅 리소스를 사용하지 않는다는 점도 요즘 중요한 지점이라고 생각합니다. 아무래도 AI를 활용해보면 아시겠지만 컴퓨팅을 엄청 잡아먹고 이게 결국 성능 ===> 돈으로 직결되는 부분이라 너무너무 중요하거든요.

MCP 아키텍처

기본 개념에서 어느정도 확인이 가능하고, MCP는 MCP 서버가 별도로 존재하고 해당 서버로 호출해서 도구의 역할을 수행한 뒤 결과값을 반환하는 방식이고요. 이게 결국 서버-클라이언트랑 동일한데 MCP를 연결해놓으면 그냥 LLM을 돌리는 쪽이 클라이언트가 되서 LLM을 진행하다가 MCP에서 필요한 내용은 알아서 요청하고 응답받아서 처리하는 방식이죠.

나만의 MCP 서버 만들고 커서에 연결해보기

이 책의 핵심 하이라이트 부분은 이 부분이고 3부에 있습니다.

여기서 특정 기능을 하는 MCP 서버를 로컬에 만들고, 이를 커서에 연결해서 사용해볼 수 있습니다.

참 좋더라구요. 저도 이렇게해서 다양한 MCP 서버를 만들어 볼 수 있겠다는 자신감이 생겼습니다.

책의 특징 - 아주 쉬운 이해

책 자체가 이렇게 그림도 많고 아주 쉽게 서술되어있어서 이해하기 편했습니다.

그리고 2부 같은 경우 설치방법이나 이용방법은 스크린샷이 많아서 바로바로 따라가면서 넘기시면되고.

아시는 분은 그냥 쭉 넘기시면 될것같습니다.

이상으로 리뷰 마치도록 하겠습니다.

실무에서 SQL을 활용하는 사람이라면 읽어볼 책!

실무에서 SQL을 다루는 기술 - PostgreSQL부터 MySQL, SQLite까지
마크 사이먼 지음, 조은옥 옮김 / 한빛미디어 / 2025년 6월

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

총평

- 책의 난이도  : ★★★☆☆
- 추천 별점     : ★★★★★
- 추천 독자     : 백앤드 개발자 혹은 DBA로 SQL을 자주 다루는 자
- 지은이         : 마크 사이먼 지음 / 조은옥 옮김
- 출판사         : 한빛미디어
 

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이번에 리뷰할 책은 실무에서 SQL을 다루는 기술입니다.

책 제목처럼 실무에 초점을 맞추고 있으며, 부재처럼 PostgreSQL, MySQL, SQLite 그리고 뿐만 아니라 MS SQL까지 다루고 있습니다.

즉 SQL을 사용하는 데이터 베이스에 대해서 어떻게 SQL을 효율적으로 사용할 수 있는지 알아보는 책입니다.

책의 특징

1. 실무에 초점을 둔 책

말 그대로 이 책은 실무에 초점이 맞춰진 책입니다.

기본적인 SQL 책은 문법에 초점이 맞춰져있기 때문에 단순한 시나리오에 대해서 이렇게 쿼리를 짤 수 있다고 주로 문법적으로 학습하게 됩니다.

하지만 이 책은 실무에 초점이 맞춰진 책이기 때문에 보다 실무적인 관점에서 어떻게 해야 워크로드에 효율적이고 관리에 용이한지 좀 더 초점을 맞추고 서술되어 있고, 팁도 제공하고 있습니다.

2. 같은 내용으로 다양한 DBMS를 다루는 책

다양한 SQL 솔루션에 대해서 대비합니다. MySQL, MSSQL, SQLite 등 다양한 DB에 대한 내용에 맞게 설명해주어서 누구든지 해당 책을 활용할 수 있도록 하였으며, 비교도 가능하도록 서술되어 있습니다. 운영자 입장에서 정말 좋은 책이라고 생각됩니다.

책의 구성

챕터 1에서는 준비하기로 데이터베이스에 대한 아주 기본적인 내용과 SQL 기초에 대해서 학습합니다.

챕터 2 테이블 디자인 작업에서는 데이터베이스의 테이블을 설계하는 작업을 진행해봅니다.

정규화된 테이블, 독립적인 열, 데이터베이스 무결성, 인덱스 변경 등 테이블을 설계하는 방법을 알아봅니다. 

챕터 3 테이블 관계와 JOIN에서는 테이블 JOIN에 대해서 더 심층적으로 학습해봅니다.

일대다 관계, 일대일 관계, 다대다 관계 이렇게 다양한 유형에 대해서 어떻게 JOIN을 하도록 설계해야하는지 확인해봅니다.

챕터 4 계산된 데이터로 작업하기에서는 다양한 데이터 형 변환 및 CASE 표현식에 대해서 학습해봅니다.

챕터 5 데이터 집계에서는 집계 함수 및 데이터를 그룹화하고 평균값 등 다양한 계산을 하는 방법을 학습해 봅니다.

챕터 6 뷰와 관련된 도구 활용하기에서는 뷰를 통해 가상 테이블을 만들어보고 해당 내용을 통해서 인터페이스로 활용하거나 외부 애플리케이션과 연동하는 등 다양한 방식으로 활용해 봅니다.

챕터 7 서브쿼리와 공통 테이블 표현식에서는 SELECT / WHERE / FROM 절에서 서브쿼리를 활용하는 방법과 공통 테이블 표현식 구문을 학습해봅니다.

챕터 8 윈도우 함수에서는 윈도우 함수가 무엇인지 순위함수가 무엇인지 등을 학습하고 배워봅니다.

챕터 9 공통 테이블 표현식(CTE) 더 알아보기 에서는 CTE를 변수로 활용하고, 집계함수 등 다양한 방식으로 표현식을 사용해봅니다.

챕터 10 트리거, 피벗 테이블, 변수 등 더 많은 기법 알아보기에서는 데이터 피벗팅, SQL 변수 활용 등 다양한 방식으로 데이터를 다뤄봅니다.

이 외에도 부록을 통해서 파이썬으로 SQL 활용하기나 DBMS 별 차이 등을 소개하는 등 다양한 내용들을 소개하고 있습니다.

총평

이처럼 이 책은 DB에 맞게 SQL을 학습하는데 적합한 책입니다. 정말 많은 기법들을 실무적 지식으로 어떻게 풀어나갈지에 대해서 깊게 고민한 책이라고 생각합니다.

지금까지는 SQL 문법 책들은 많이 보았지만 이렇게 실무적인 관점에서 SQL을 서술해 준 책은 정말 귀하다고 생각합니다. 이 책은 이미 SQL을 아는 엔지니어를 대상으로 쓰여진 책이기 때문에 처음 공부하는 분들은 더 쉬운 SQL 기본 문법 책을 읽고 오시는것을 추천드리며, 이미 잘아는 사람이라면 이 책을 읽어보실 것을 추천드립니다.

[한빛미디어] 직접 딥러닝 모델을 활용해서 실습해보세요!

혼자 만들면서 공부하는 딥러닝 - 이미지/텍스트 분류 및 요약, 전이 학습, 트랜스포머까지 20개 딥러닝 모델 구현하기 |저자 직강 유튜브 강의 + 오픈채팅 제공 ㅣ 혼자 만들면서 공부하는 시리즈
박해선 지음 / 한빛미디어 / 2025년 5월

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

총평

- 책의 난이도  : ★★★★☆

- 추천 별점     : ★★★★★

- 추천 독자     : 딥러닝을 공부하고자 하는 모든 독자

- 지은이         : 박해선 지음

- 출판사         : 한빛미디어

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이번에도 나온 한빛미디어 최고의 입문서 <<혼자만들면서 공부하는 시리즈>>가 돌아왔습니다!

이번주제는 딥러닝이고요. 혼공시리즈 치고 가장 난이도 높다고 생각해서 난이도 별점이 4점입니다.

책을읽어봤는데 딥러닝을 모르고 읽었다가는 이해하기가 좀 어렵다고 생각됩니다(솔직히)

다만 딥러닝을 공부하는 사람이라면 차근차근 따라가는데 무리가 없다가 정확한것 같습니다.

책의 특징

기본적으로 직접 만들면서 하기 때문에 실습을 기반으로 합니다. 그래서 처음에는 그대로 따라하고, 반드시 2-3회독하시기 바랍니다.

책에서는 설치 없이 코랩으로 실습할 수 있습니다. 그렇기 때문에 그냥 인터넷만 되는 노트북이 있으면 됩니다.

코랩의 큰 장점은 서버 자원자체도 클라우드를 사용하기 때문에 내 컴퓨터 사양이 크게 중요하지 않습니다.

그리고 저자가 직접 오픈채팅에서 질문도 받고, 유튜브 강의도 하고 있으니 적극적으로 매체를 활용해서 공부하기 좋습니다.

블로그 글의 맨 마지막에 학습자료 링크를 모두 남기니 여기서 확인하시면됩니다.

책의 구성

챕터 1에서는 합성곱 신경망(CNN)으로 패션 상품 이미지 분류하기 입니다.

보면 챕터 1 ~ 3까지 모두 CNN 모델인데요. CNN 모델이 무엇인지 부터 알아야 겠죠. 딥러닝 책이다보니 딥러닝의 개요가 바로 들어가게 됩니다. 그렇기 때문에 쉬운 예제로 알려주시는게 도움이 많이되었어요.

원래 딥러닝은 인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝 순으로 고도화 되기 때문에 충분히 전문화된 영역이라는 걸 감안하고 시작하셔야해요.

CNN은 합성곱 신경망으로 LeNet이라는 모델을 시작으로 필기 숫자 인식을 위해서 설계되었다고 해요. (이미지 분석모델입니다) 이를 통해 우편번호를 인식하는 문제를 해결했다고 하는데요. 이는 두개의 합성곱층과 세 개의 밀집층으로 구성되어 있다고 합니다.

그래서 이제 1-3에서는 LeNet 모델을 만들고 훈련을 시켜 패션 상품 분류 실습을 해봅니다.

챕터 2에서는 사전 훈련된 CNN모델로 강아지와 고양이 사진 분류하기 입니다.

챕터 1에서는 초기 이미지 모델에 대해서 학습했고 이제 이미지넷 대회에서 우승한 최초의 CNN 모델인 AlexNet이라는 발전된 모델을 통해서 다양한 분류를 진행해봅니다. 또한 VGGNet 모델도 학습해보면서 각각 내용을 비교해봅니다.

그리고 배운 내용을 토대로 강아지와 고양이 사진 분류하는 실습을 진행합니다. 또한 ResNet까지 학습해봅니다.

챕터 3에서는 고급 CNN 모델과 전이 학습으로 이미지 분류하기 입니다.

챕터 2에서 다룬 ResNet보다 더 발전된 모델이 DenseNet입니다. 이 둘은 정보를 전달하는 방식에 차이가 있다고하는데요. 어떤 부분에 차이가 있는지 모델을 직접 만들어보면서 학습할 수 있습니다. DesNet의 모델은 파라미터 수가 많고 용량이 매우 크기 때문에 이를 보완하여 깊이별 합성곱층이라는 방식으로 용량을 줄인 MobileNet도 같이 학습합니다.

그림이 너무 귀여운데요. 각 챕터별로 모델이 계속해서 단점을 보완하고 훌륭한 모델이 나오고 있어서 이렇게 모델간의 비교가 중요하겠습니다. 책에서는 이런 부분을 아주 잘 초점 맞춰서 설명해주고 있습니다.

챕터 4에서는 트랜스포머 인코더 모델로 텍스트 감성 분류하기 입니다.

이제 챕터 4부터는 트랜스포머 모델로 자연어처리 모델입니다. 특히 문장이나 소리 등 순서가 있는 데이터에서 중요한 부분을 자동으로 찾아내 데이터를 처리하는 딥러닝 모델을 말합니다. 특히 병렬로 처리하는 방식이라 속도가 매우 빠르고, 데이터를 이해하는 단계인 인코더와 인코더가 이해한 내용을 바탕으로 결과를 생성하는 디코더 구조로 이뤄져있습니다.

그리고 또 어텐션이라는 개념이 매우 중요한데 입력된 데이터의 모든 단어들 중 특정 단어와 관련이 높은 단어에 집중해 데이터를 처리하는 기법입니다. 이게 매우 핵심이라 어텐션 매커니즘을 이해하는데 초점을 많이 두시는게 좋겠습니다.

이러한 여러 인코더 모델을 통해서 글을 이해하고 학습시키도록 하는게 중요한 챕터라고 할 수 있겠습니다.

챕터 5에서는 트랜스포머 디코더 모델로 텍스트 생성하기 입니다.

이를 기반으로 디코더 모델이 나오게 되는데, 우리가 가장 잘 알고있는 GPT, Llama가 바로 여기에서 나오게 됩니다.

사용자가 입력한 값을 인코더로 분석한 후 디코더를 통해서 출력하는 형식입니다.

챕터 6에서는 트랜스포머 인코더-디코더 모델로 텍스트 요약하기 입니다.

BART라는 메타에서 공개한 트랜스포머 기반 인코더-디코더 모델과 T5라는 구글이 공개한 인코더-디코더 구조의 대규모 언어모델을 사용해서 텍스트 투 텍스트 요약을 하는 실습을 통해서 마무리 합니다.

총평

솔직히 이 책을 처음 읽고서는 내용의 30%정도만 이해한 듯합니다. 그래서 처음 읽으시는 분들은 각 모델별로 특징과 차이점을 중심으로 읽으시고, 반드시 용어정리를 먼저하시기를 추천드립니다. 용어를 먼저 이해해야 구조와 내용이 전부 이해됩니다. 따라서 반드시 용어를 중심으로 정리하세요. 그리고 각 모델별로 특징을 표로 정리해서 비교하세요.

그리고 나서 2회독 할때 이제 구현 코드를 실제로 구동하면서 실습하는 것을 추천드립니다. 처음부터 모든 내용을 이해하려고하면 오히려 학습 속도가 늦을 뿐더러 한번에 이해가 어렵다고 생각됩니다.

딥러닝이라는 분야는 지금 엄청 화두가 되는 분야입니다. 이 부분은 원래 논문을 읽으면서 공부해야하는 것을 저자는 아주 쉽게 풀이해서 책을 내줬다는 점에서 매우 감사합니다. 다만 내용 자체가 아무리 쉽게 풀었다고 해도 전문적인 내용이기 때문에 이 부분에 대해서는 여러번 회독을 해서 읽으시길 추천드립니다.

학습자료 

블로그 정보

https://tensorflow.blog

오픈채팅정보

오픈채팅은 여기에서 진행해주세요.

http://bit.ly/tensor-chat

디스코드 정보

https://discord.gg/fD3KzsZzJS

깃허브 정보

https://github.com/rickiepark/hm-dl

이상으로 리뷰 마칩니다.

코인 자동 매매는 이책으로 구현하자!

조코딩의 AI 비트코인 자동 매매 시스템 만들기 - AI & API를 활용한 스스로 투자하고 회고하는 자동 매매 시스템 완성
조동근(조코딩) 지음 / 한빛미디어 / 2025년 4월

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

총평

- 책의 난이도  : ★★☆☆☆

- 추천 별점     : ★★★★★

- 추천 독자     : 비트코인 자동 매매에 관심있는 누구나

- 지은이         : 조동근 지음

- 출판사         : 한빛미디어

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이 책 정말 탐났는데, 리뷰 당첨되서 엄청 기뻤네요.

조코딩님이 쓰신 수익형 웹서비스 만들기 책도 잘 읽었는데요. 거의 강의 듣는거랑 동일해서 강의보다 책이 좋으신 분은 

책으로 그냥 사서 시작하시면 될 것 같아요.

조코딩님은 참 부지런하신것 같은데 책이랑 강의 유튜브를 병행하시는게 참 대단해요.

특히 유튜브에서는 AI 경향을 다루는 컨텐츠를 거의 매일 해주시는데 그게 정말 도움이 많이 되었습니다.

그럼 본격적으로 책 리뷰를 해보도록 하겠습니다.

책의 구성

'직접 만들면서 배우는'이라는 이름에 걸맞게 AI 자동매매 시스템 구축에 필요한 대부분의 과정을 모두 담고 있습니다.

특히나 요즘 점점 똑똑해지고 발전하는 AI를 투자자자문으로 활용할 수 있다는게 너무나도 매력적이고, 정말 다양한 매체를 직접 자동화해서 AI로 학습을 시켜 거의 투자 전문가를 만들 수 있다는게 정말 좋았습니다.

책의 구성 방식은 기능마다 챕터를 나눠놓아서 학습을 기능 단위로 할 수 있는 장점이 있고, 구성자체가 기능 설명 - 사용할 라이브러리 - LLM 모델을 통한 코드 추출 - 설명 - 구현 이런식으로 되어있어서 그냥 쭉 읽으면 서 따라하기 좋았습니다.

처음에는 매매 관련 내용 -> 각종 기능 및 라이브러리 소개 -> 마지막에는 인프라 구축까지 포괄적이 내용을 다루고 있습니다.

그래서 인프라를 모르시는 분들도 그냥 쭉 따라하기만 하면 큰 무리없이 배포까지 진행이 가능합니다.

책의 목차

목차를 보면 자동매매 시스템 구축에 필요한 단계들이 체계적으로 구성된 것을 확인할 수 있는데, 각 챕터별로 어떻게 코드를 작성하고 시스템을 발전시켜 나가야 하는지 상세히 설명해주고 있습니다.

하나씩 알아보겠습니다.

Part 01 최소 기능 제품 만들기

1장에서는 AI의 기초와 프로그램 구조를 설명하고 있습니다. 그래서 전반적인 AI 모델들의 특징과 코인 매매에 어떻게 활용할지에 대해서 포괄적으로 설명합니다.

2장에서는 환경 세팅을 진행하는데요. 업비트 API 가입부터 키 발급, 실시간 시세 데이터 수집까지 단계별로 설명하니 더 효율적인 시스템을 설계할 수 있도록 설명하고 있습니다.

3장에서는 최소 기능 제품 만들기로 이제 특히 MVP를 만들기 위해서 필요한 것은 무엇인지 어떤 기준으로 MVP를 만들것인지에 대해서 사전 고민할 수 있는 부분입니다. 해당 고민을 AI를 통해 전달해 조금 더 고도화하고 코드화 할 수 있었습니다.

Part 02 데이터 넣기

4장 부터 본격적으로 기능을 구현하고 있는데요 거래소 데이터 넣기로 어떤 데이터를 불러와야하고 이 데이터를 통해서 어떻게 판단할지를 소개합니다.

5장에서는 주식투자에서 사용되는 보조지표들을 어떻게 사용하고 넣을지 학습하고, 6장에서는 공포탐욕지수 데이터, 7장에서는 뉴스 데이터, 8장에서는 차트데이터, 9장에서는 유튜브 영상 분석을 통해서 실제로 투자 판단에 필요한 데이터를 수집하고 이를 AI에 반영하는데 사용하게 됩니다.

Part 03 시스템 고도화하기

10장부터는 실제로 앞서 수집한 데이터를 어떻게 활용할지를 고민하게 되는데요. JSON응답형식을 정해서 모델을 효율적으로 활용하도록 하고, 11장에서는 투자 비율 설정 기능을 구현하고, 12장에서는 투자 전략이나 성향을 설정할 수 있도록 했습니다.

Part 04 재귀 개선 시스템 구현하기

13장부터는 투자 내용을 DB에 기록하고 스스로 성찰 할 수 있도록 계획했습니다. 15장에서는 모니터링 시스템을 구현합니다.

Part 05 클라우드 배포 && Part 06 AI 에이전트 클라우드 운영하기

Part05에서는 AWS 클라우드에 EC2를 배포하고 서버 환경 세팅부터 배포까지 전부 따라할 수 있게 마련해 두었습니다.

특히 github를 통해 코드도 관리하게 되니 이 참에 인프라를 다뤄보지 못했던 개발자 분들은 한 번 따라해보면서 익히시면 좋을 것 같아요!

다만 저는 인프라 엔지니어라서 이 부분은 제가 편한대로 진행하였습니다.

그리고 Part06에서는 이제 실제 서버 내에서 운영 단으로 진행하는 것으로 Part05와 연결되는 부분이라고 보시면 됩니다.

코인 트레이닝에 대해서도 공부하세요!

이 책은 결국은 코인 트레이딩에 대한 내용을 다루기 때문에 초반부에서는 기본적인 투자 매매법 등에 대한 설명도 간략하게 진행하고 있습니다. 해당 부분을 같이 학습할 수 있고 해당 주제들을 잡아서 LLM 모델에 질문을 통해서 통찰력을 늘려나가는 것도 큰 방법이라 고 생각합니다.

암호화폐 자동매매를 시작하는 사람이라면...

《조코딩의 AI 비트코인 자동매매 시스템 만들기》는 코딩의 '막막함'을 '만만함'으로 바꿔준 실용적인 가이드북이었습니다. 비트코인의 기본 개념부터 API 연동, 전략 구현, 감성분석, 차트 패턴 인식, 클라우드 배포까지 자동매매 시스템 구축의 전 과정을 체계적으로 One shot으로 알려주는게 아주 매력적인 책입니다.

특히 단순한 코딩 지식이 아니라, GPT와 같은 최신 AI를 활용해 투자 전략을 자동화하는 방법을 구체적으로 제시한다는 것이다.

가격 데이터뿐만 아니라 뉴스, SNS, 차트 이미지 등 다양한 데이터를 종합적으로 분석하는 접근법은 다른 일반적인 자동매매 기법에서 더 발전된 것으로 볼 수 있습니다.

이 책은 암호화폐 자동매매에 도전하는 개발자들에게 든든한 길잡이가 되어줄 것이라고 생각됩니다. 여러분들도 한 번 구매해서 직접 만들어보세요!

트레이딩 대시보드 샘플

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실제로 조코딩님이 만든 트레이딩 대시보드에요. 책을 따라하면 똑같이 만들어집니다.!

AI 트레이딩 대시보드 만들기 챌린지 참여하세요!

그리고 지금 AI 트레이딩 대시보드 만들기가 6월 15일까지 기간 연장되어서 모집중이니 이것도 반드시 참여해보세요!

전 신청해보려고요 :)

이상으로 책 리뷰 마칩니다!