취준 마스터를 위한 ‘한 권‘

한 권으로 끝내는 만만한 자소서 - 취준 템플릿 6가지 제공+면접 대비 영상 강의 수록
취업왕 이쌤(이송민) 지음 / 한빛미디어 / 2025년 3월

한빛미디어 서평단 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서
책을 협찬받아 작성된 서평입니다.

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📚 책 소개

오늘 소개할 책은 ⌜한 권으로 끝내는 만만한 자소서 (취업왕 이쌤)⌟이다.

📍 책 선택 이유

 이번 상반기에도 휴학 상태를 유지하며 인턴이나 2026년 2월 입사를 목표로 취업 준비를 하고 있다. 프로젝트나 대외활동 등 경험은 많았지만 이를 어떻게 효과적으로 강조해야 할지 감이 잡히지 않아 자기소개서를 쓸 때마다 평범하고 뻔한 표현만 반복하게 됐다. 여러 합격 자소서를 참고해도 어떤 점이 특별한지 명확히 느껴지지 않았고 어떻게 해야 서류 전형을 통과할 수 있을지 알 수 없어 막막한 상태가 지속됐다. 취업 특강도 들어봤지만 대부분의 내용이 비슷하게 느껴졌고 실질적인 방향을 잡는 데 도움이 되지 않았다. 그래서 지금 나에게 필요한 건 단순한 자소서 예시가 아니라 내 경험을 어떻게 구조화하고 강점으로 풀어내야 하는지에 대한 구체적인 가이드라고 판단했다. 이 책이 바로 그런 부분을 채워줄 수 있을 것 같아 선택하게 됐다.

🔎 목차

책의 목차는 아래와 같다.

[PART 01] 지피지기면 백전백승, 나를 이해하기

[PART 02] 지피지기면 백전백승, 지원 기업 이해하기

[PART 03] 한 번 익히면 평생 써먹는, 취업 서류의 특징과 작성법

[PART 04] 워밍업! 자소서 작성의 기본기 다지기

[PART 05] 실전! 자소서 7대 주요 항목 마스터하기

[PART 06] 챗GPT를 활용한 자소서 작성법

[PART 07] 면접의 기본기 확실하게 다지기

[PART 08] 주요 면접 질문 마스터하기

[PART 09] 취준의 끝, 처우 협상 잘하는 법

👏🏻 책의 특징 및 차별점

[취준 마스터를 위한 '한 권']

 이 책은 단순한 자소서 작성 요령을 넘어 취업 준비 전반을 아우르는 탄탄한 로드맵을 제시하고 있었다. 자기 이해부터 시작해 채용 공고 분석, 기업이 원하는 인재상 파악, 자소서 항목별 작성 전략, 챗GPT를 활용한 취준 방법, 면접 준비, 그리고 최종 연봉 협상까지 처음 취업을 준비하는 사람에게 꼭 필요한 모든 내용을 체계적으로 담고 있었다.

 책의 흐름을 따라 읽다 보면 자연스럽게 ‘내가 지금 어디쯤 와 있는지’, ‘어떤 준비가 부족한지’, ‘다음 단계에서는 어떤 액션이 필요한지’를 파악할 수 있었다. 특히 자소서 7대 항목에 대한 파트에서 출제 의도, 작성 시 유의사항, 글의 구성요소, 예시로 이어지는 구성은 기존에 막연하게 작성해 오던 자소서가 왜 매번 비슷한 패턴으로 흘러갔는지 되돌아보게 만들었다.

 이 책을 통해 단순히 자소서를 잘 쓰는 것이 아니라, 내가 어떤 사람인지 설명할 수 있는 구조와 논리를 만들고 이를 기반으로 기업에 맞춘 설득력 있는 스토리로 풀어내는 방법을 배울 수 있었다. 그동안 취업 특강이나 블로그 글을 찾아보며 정보를 모아왔지만 이 책처럼 전체 취업 과정을 하나의 흐름으로 엮어주는 자료는 처음이었다.

[체계적인 취업준비 워크북]

 지금까지는 공고가 올라오면 챗GPT에 자소서 항목을 입력하고 급하게 내용을 정리해서 제출하는 식으로 지원해왔다. 미리 준비된 내용 없이 ‘그때그때’ 대응하는 방식이었기 때문에 자소서 완성도에 대한 확신도 없었고 결과에 대한 예측도 어려웠다.

 하지만 이 책에서는 지원 직무에 맞는 경험 정리, 강점 도출, 공고 분석을 ‘미리’ 준비해두는 것의 중요성을 강조하고 있었다. 예를 들어, 공고를 분석하면서 어떤 키워드를 중심으로 자소서를 작성해야 하는지, 챗GPT를 어떤 방식으로 활용하면 인사 담당자의 시선을 끌 수 있는 구조를 만들 수 있는지를 구체적으로 설명해 주어 무작정 생성하는 방식에서 벗어나 전략적으로 활용하는 법을 익힐 수 있었다.

 또한, 체크리스트와 실습 문제, 노션 템플릿까지 제공되어 단순히 ‘읽는 책’을 넘어 ‘직접 정리하며 나의 준비 상황을 점검할 수 있는 워크북’처럼 활용할 수 있다는 점도 좋았다. 노션 템플릿을 통해 개인 경험을 체계적으로 분류하고 정리하는 방법을 배운 덕분에 이전에는 흩어져 있던 경험들이 하나의 ‘이야기’로 연결되기 시작했다.

 처음 취업 준비를 하는 입장에서 무엇을 어디서부터 시작해야 할지 막막했지만 이제는 전체 흐름을 파악하고 준비 방향을 구체화할 수 있는 기준점을 갖게 되었다. 단기적인 자소서 작성 요령이 아닌 장기적인 취업 전략을 세우는 데 실질적인 도움이 되는 책이었다.

👤 추천 독자

1. 취업 준비를 처음 하는 사람

2. 체계적으로 취업 준비를 하고 싶은 사람

[책 제목처럼 진짜 ‘실전 가이드‘ 같은 책]

NLP와 LLM 실전 가이드 - 기초 수학부터 실전 AI 문제 해결까지
리오르 가지트 외 지음, 박조은 옮김 / 한빛미디어 / 2025년 3월

[책 제목처럼 진짜 '실전 가이드' 같은 책]

 책을 읽어보니 ⌜NLP와 LLM 실전 가이드⌟라는 책의 제목이 정말 적절하다는 생각이 들었다. 잘 어울리는 책이라는 생각이 들었다. 자연어 처리의 개념부터 시작해서 관련된 수학적 배경, 머신러닝과 NLP의 연결 방법까지 기초를 탄탄하게 다루고 있을 뿐 아니라 기존 언어 모델을 비롯해 LLM, RAG, Agent, LangChain과 같은 최신 기술까지 폭넓게 다루고 있다. 또한 NLP의 발전 과정에서 대규모 데이터셋이 미친 영향까지 짚어주기 때문에 NLP와 LLM을 공부하는 데 꼭 필요한 내용을 빠짐없이 담고 있다는 느낌이었다.

[NLP 공부 시작 전에 만났더라면 좋았을 책]

 이 책을 통해 내가 지금까지 공부했던 NLP 분야의 핵심 개념과 기술을 다시 한번 정리하고 부족한 부분을 명확히 파악할 수 있었다. 특히 중간중간 내용을 읽으면서 처음 NLP를 접했을 때 이 책을 알았더라면 더 효과적이고 빠르게 학습할 수 있었을 텐데 하는 아쉬움마저 들었다. 만약 내 주변에 자연어 처리를 공부하기 시작하는 사람이 있다면 무조건 이 책을 가장 먼저 추천하고 싶다. 이후에 논문을 읽거나 프로젝트를 시작하면 훨씬 더 큰 성과를 얻을 수 있을 것 같기 때문이다.

[최신 흐름과 전문가들의 산업 미래 관련 의견 포함된 신간]

 신간이기 때문에 최신 연구 동향과 NLP 분야의 가장 앞선 기술들을 반영하고 있다는 점도 좋았다. 빠르게 변화하고 있는 NLP 분야에서 최신 흐름과 기술의 방향성을 함께 잡아주는 책을 만나는 것이 쉽지 않은데 이 책은 그런 역할을 충실히 수행하고 있다는 느낌을 받았다. 또한, 세계적인 전문가들을 직접 인터뷰하여 그들의 인사이트를 담은 인터뷰 내용 전부를 담았다는 점도 많은 것을 배울 수 있는 포인트 중에 하나이다.

👤 추천 독자

1. 자연어 처리를 처음 시작하려는 사람

2. 자연어 처리를 공부해왔지만 제대로 가고 있는지, 놓친 부분은 없는지 점검하고 싶은 사람

3. 머신러닝과 NLP의 수학적 기초부터 미래 동향에 대한 인사이트까지 챙기고 싶은 사람

더 좋은 데이터 과학 코드를 위한 학습법

데이터 과학을 위한 소프트웨어 엔지니어링 - 노트북에서 확장 가능한 시스템으로, 효율적이고 견고한 파이썬 데이터 과학 코드 작성하기
캐서린 넬슨 지음, 김정인 옮김 / 제이펍 / 2025년 2월

지금까지 데이터 분석, 인공지능 분야의 팀 프로젝트를 하면서 가장 어려웠던 부분이 팀원의 코드에 나의 방법론을 추가하여 수정하는 것이었다.

실제로 유지보수성이 높은 '좋은 코드'를 작성하는 것에 대한 필요성을 느끼고 그 부분을 최대한 신경 써서 구현했지만, 현업에서 사용하는 코드 작성 방법론이 있으면 배우고 싶다는 생각을 하고 있었다.

이러한 상황에서, 제이펍 출판사의 '데이터 과학을 위한 소프트웨어 엔지니어링'이라는 책을 접하게 되었다.

소프트웨어 엔지니어링의 모범 사례를 데이터 과학에 적용하는 방법을 다룬다는 책의 소개글 속 문구를 보고 바로 읽어봐야겠다는 생각을 했다.

책의 목차만 봐도 알 수 있듯이, 이 책은 개발자와 컴퓨터 공학 전공자들에게 익숙한 넓은 범위의 소프트웨어 공학 개념들을 체계적으로 다루고 있다. 데이터 과학 코드에 적용할 수 있는 실무적인 팁을 구체적인 설명과 코드 예시를 통해 제시하고 있기 때문에, 이론 학습뿐만 아니라 실제 프로젝트에서 직접 활용하는 데 큰 도움이 될 것 같다. 특히 9장의 '주피터 노트북에서의 문서화', '머신러닝 실험에 대해 문서화하기' 부분의 내용은 실제 프로젝트 진행과정에서 팀원들과 함께 고민하던 내용이었어서 인상 깊었다.

데이터 과학 분야를 다루는 엔지니어들은 주로 모델링 지식에만 집중하는 경우가 많지만, 코드의 구조화와 효율적인 개발 프로세스에 대한 학습도 필수가 되었다. 이 책은 이러한 부분을 빠른 시간 안에 효과적으로 학습할 수 있도록 도와준다.

이 책은 데이터 과학을 처음으로 접하는 사람보다는 프로젝트를 몇 번 경험하며 데이터 과학 코드 개선의 필요성을 느낀 사람, 데이터 과학 분야 및 가까운 분야의 개발자들에게 추천한다.

 제이펍 출판사에서 책을 제공받아 읽고 솔직하게 작성한 서평입니다.

로우코드로 머신러닝 입문하기

로우코드 AI - 문제 해결 중심의 ML 학습 방법 : 노코드부터 로우코드, 커스텀 트레이닝까지 ㅣ O'reilly 오라일리 (한빛미디어)
궨덜린 스트리플링.마이클 아벨 지음, 박찬성 옮김 / 한빛미디어 / 2024년 12월

 얼마 전, 부스트캠프 최종 프로젝트를 진행하면서 한 달이라는 짧은 기간 동안 AI 기능을 적용한 웹서비스를 구현해야 했다. 이 과정에서 시간적 한계에 대한 부담이 컸고 복잡한 코딩 없이도 AI를 학습하고 활용할 수 있는 방법의 필요성을 느꼈다.

이러한 상황에서, 한빛미디어 출판사의 '로우코드 AI'라는 책을 접하게 되었다.

책을 읽기 전, 뒷표지의 소개말을 보고 AutoML, BigQuery ML, Scikit-learn과 Keras 등의 다양한 도구를 활용하여 학습하고 적용할 수 있도록 소개해 준다는 설명을 보고 기대하며 책을 펼쳤다.

책의 목차는 다음과 같다.

1장 머신러닝에서 데이터로 의사 결정을 내리는 방법

2장 데이터의 중요성

3장 머신러닝 라이브러리 및 프레임워크

4장 AutoML로 광고 미디어 채널의 매출 예측하기

5장 AutoML로 사기 거래 탐지하기

6장 빅쿼리 ML로 선형 회귀 모델 학습시키기

7장 파이썬으로 사용자 정의 ML 모델 학습시키기

8장 사용자 정의 모델의 성능 개선하기

9장 AI 여정의 다음 단계

책에 포함된 예제는 다음 링크에서 다운로드할 수 있다.

https://github.com/books-by-chansung/low-code-ai

이 책은 첫 부분에서 데이터를 활용해 머신러닝 모델로 의사결정을 내리는 과정을 먼저 설명해 준다.
AI에 대해 처음 접하는 사람도 이 과정을 통해 전반적인 흐름을 익히는 데 큰 도움이 될 것 같다는 생각이 들었다.

이어서 AutoML과 빅쿼리 ML을 활용한 프로젝트 중심의 학습이 이어지는데,

친절한 워크플로 차트와 데이터 설명 표, 그리고 실습을 따라 하기 편하도록 꼼꼼하게 추가된 화면 캡처가 인상적이었다. 정말 AI를 아예 처음 접하는 사람도 무리 없이 이해하고 실습을 따라 할 수 있을만한 구성이었다.

마지막으로 Scikit-learn과 Keras를 사용해 직접 모델을 구현해 볼 수 있는 내용도 포함되어 있다.
앞부분을 충분히 학습한 뒤 실제 파이썬 코드로 모델을 만들어보고 싶은 독자들에게 매우 유익할 것 같다.

이 책은 AI를 처음 학습하려고 마음먹었지만 막막함을 느끼는 사람들,

제한된 시간과 인력으로 빠르게 AI 서비스를 구축해야 하는 스타트업 개발자들,

또는 로우코드로 모델 개발하는 방법이 궁금한 이들에게 큰 도움이 될 것이다.

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

판다스를 기초부터 공부하고 싶다면

Do it! 데이터 분석을 위한 판다스 입문 - 전면 개정판 ㅣ Do it! 시리즈
다니엘 첸 지음, 시진 옮김 / 이지스퍼블리싱 / 2023년 11월

데이터 분석을 하는 데에 사용하는 많은 라이브러리 중에서 가장 핵심은 판다스이다.

판다스를 모르면 데이터 분석은 할 수 없다.

판다스를 가지고 데이터 분석을 진행하는 프로젝트를 해봤지만 그때 그때 필요한 판다스 문법을 구글링하여 프로젝트에 적용하는 과정을 거쳤기 때문에 “너 판다스 할 수 있어 ?”라는 질문에는 선뜻 대답할 수 없는 정도의 실력이었다.

최근에 취업시 데이터 분석 직무를 선택하기로 정해서 데이터 분석 공부를 기초부터 탄탄하게 다시 하기로 결심한 나는 이 책을 가지고 판다스 공부를 가장 먼저 하기로 마음 먹었다.

이 책은 하루에 2시간씩 10일 동안 공부해서 완독하는 10일 코스와 월요일에 시작해서 금요일에 끝내는 5일 코스를 제안해준다.

나는 파이썬 초보자가 아니기 때문에 5일 코스를 선택했다.

일단 결론부터 말하자면, 이 책은 판다스를 꼼꼼히 공부하기에 적합한 책이다.

판다스 사용법, 판다스의 자료구조, 그래프 그리는 방법, 깔끔한 데이터 만드는 방법, 데이터 결합 및 분해 방법 등 판다스로 할 수 있는 모든 것을 설명해 놓았다고 봐도 무방하다.

책을 읽으면서 직접 실습을 하고 자세한 설명을 읽으면서 공부를 하니, 알던 부분은 더 확실하게, 몰랐던 부분은 이제 완벽하게 이해할 수 있었다.

데이터 분석 공부를 하고 싶은 분들 중에서 판다스를 기초부터 꼼꼼하게 공부를 하고 싶은 분들에게 이 책을 추천한다.