2027 이기적 DAsP 데이터아키텍처 준전문가 이론+기출문제 - 동영상 강의 무료 + CBT 온라인 문제집 제공
함형석 지음 / 영진.com(영진닷컴) / 2026년 8월
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*출판사를 통해 도서를 지원받아 작성한 리뷰입니다. 


DAsP는 SQLD나 빅데이터분석기사보다는 다소 시험의 인지도와 대중성은 낮은 시험입니다. SQLD의 경우 데이터베이스를 다루는 일이고 빅데이터 분석기사는 빅데이터 분석을 위한 제반지식과 방식을 필기와 실기로 다루고 있는 반면 DAsP는 데이터 모델링을 전문으로 하고 있기 때문입니다. SQLD가 빅데터분석기사시험보다 좀 더 DAsP와 가까운 시험입니다. 한마디로 데이터의 구조를 짜는 시험입니다. 저도 이 시험은 본 적이 없기에 향후에 볼 수 도 있을거 같아 <2027 이기적 데이터아키텍쳐 준 전문가 이론+기출문제>를 보게 된것입니다.


데이터 아키텍트, 즉 구조를 짜는 것은 아직 생소할 수 있습니다. 여기에는 데이터 모델링과 데이터 표준화가 중점사항입니다. 이에 따라 데이터 라벨링, 전사 아키텍쳐 이해등이 사용됩니다. 즉 특정기업이 데이터 비즈니스를 한다면 기업의 비즈니스와 데이터의 연관성, 애플리케이션, 기술 시스템을 체계적으로 겪응 것입니다. 그리고 데이터 표준화를 중점으로 하는데 데이터의 정밀성과 일관성을 위한 표준 수립이니, Fancy함보다는 정말 필요한 일들을 한다고 보면 되는 것이죠. 


다만 DAsP를 SQLD와 함께 공부하면 유리한 것 같습니다. 데이터 모델링과 식별자와 관계 그리고 정규화를 어떻게 하는지에 대한 내용들이 잘 나와있기에 본서를 통해 추후 데이터아키텍쳐 전문가시험으로 도전할 수 있을 것 같습니다. 데이터 관련 시험은 점점 더 어려워집니다. 본서를 통해서 다회독을 하고, 이제는 단순 암기가 아닌 현업에 적용과 원리를 이해하는게 점점 중요해질겁니다.  


‘데이터의 구조’




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브랜드를 찍는 사람들 - 대한민국 대표 외식 브랜드의 성공을 가장 가까이에서 기록한 이야기
김지훈.송은경 지음 / 차선책 / 2026년 8월
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브랜드를 찍는 프로들이 브랜드를 만드는 이야기

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브랜드를 찍는 사람들 - 대한민국 대표 외식 브랜드의 성공을 가장 가까이에서 기록한 이야기
김지훈.송은경 지음 / 차선책 / 2026년 8월
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*출판사를 통해 도서를 지원받아 작성한 리뷰입니다. 




사람들이 자주 방문하는 카페, 치킨, 족발, 피자 프랜차이지의 신메뉴가 나오면 정말 맛있어 보이는 사진들로 포스터나 배너가 만들어집니다(요즘은 인공지능을 쓰는 경우도 있지만, 오히려 인공지능이 만드는 템플릿이 너무 티가나서 거부감이 들때가 있습니다) 이러한 사진을 촬영하는 것은 정말 쉽지 않습니다. 일단 뛰어난 사진 테크닉이 있어야 하고, 스튜디오환경도 중요하고, 피사체의 배치와 조명도 중요합니다. 그리고 순간의 모습을 담아내기 위한 타이밍도 중요합니다. 그래서 이런 상업사진은 정말 ‘프로’들이 찍어야 하는데, 이러한 프로집단의 이야기를 다룬 책이 나왔습니다. 바로 <브랜드를 찍는 사람들>이란 서적이며, 프로집단인 토라이 리퍼블릭에 대한 이야기입니다. 


본서는 세가지 내용을 담고 있습니다. 하나는 국내 유수의 프랜차이즈의 제품 사진을 찍었던 경험, 둘은 그 과정에서 느낀 브랜드라는 것은 무엇인가, 마지막은 그 경험의 과정에서 프로 상업사진 집단으로서 토라이 프로덕션이 어떻게 브랜드 가치를 형성했나입니다. 일단 첫번째는 굽네치킨, 피자마루, 농심, 에머이등등 수십가지의 프랜차이즈 브랜드들의 이야기들입니다. 창업주의 이야기를 만나는 것도 흥미롭고, 각 브랜드 마다 담당자들과의 이야기를 담는 것도 관심을 끌만한 부분입니다. 하지만, 이는 보도자료와 홍보의 일환이라고 봅니다. 


제가 주목한 것은 두번째와 세번째입니다. 토라이리퍼블릭이 느낀 브랜드는 ‘창업당시의 원칙’을 ‘이어져’오는 것입니다. 브랜드라는 것은 상표가 아닌 ‘신뢰’의 증명인데, 브랜드가 만들어져 신뢰를 받는게 아니라 신뢰가 이어지면 그것이 공고화된 브랜드가 된다는 것에 공감합니다. 최근에 모 커피 프랜차이즈, 그리고 샤브샤브 전문점의 폐업들을 보면 성공은 긴 시간이 필요하나 망치는 것은 한순간이 브랜드라는 것을 느끼게 됩니다. 


여기에 이어 저는 사진 프로덕션이라는게 얼마나 힘든지를 잘 알고 있습니다. 왜냐하면 무거운 장비들을 들고 사업주의 용역을 해야하는데 의사결정이 언제든지 바꿔질수 있고, 워라벨보장은 꿈을 꿀수 없는 일이기 때문입니다. 거기에 특정 경력과 우량고객확보가 아니면 돈을 벌 수 없는 사업이죠. 하지만 그렇다고 사업주의 무리한 요구에 무조건적인 타협을 하면 안됩니다. 토라이 리퍼블릭이 오랫동안 브랜드의 사진을 찍을 수 있었던 것도 그들이 얘기하는 원칙에 입각합니다. 사진의 퀄리티를 타협하지 않고, 시장의 정도에 어긋나지 않는 일을 ‘오래’하니 그게 신뢰가 된건데 사실 말이 쉽지 어마어마한 고생을 해야하는 일이죠. 서적을 보면 대표는 이유없이 피를 토할정도로 체력과 스트레스를 요하는 직업인데, 일에 대한 자부심으로 이를 진행하는 것을 보면 브랜드를 성장시키는게 얼마나 힘든지를 느낄 수 있는 부분이기도 합니다.  


‘브랜드를 찍으면서 브랜드가 된 사람들’





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바이브 엔지니어링 - 바이브 코딩을 넘어, AI를 무작정 믿지 않고 제대로 부려먹는 개발자 되는 법
제이 킴 지음 / 길벗 / 2026년 6월
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이미 많은 곳에서 바이브코딩을 활용하는 것 처럼 보입니다. 바이브 코딩으로 간단한 앱만들기부터 관련 공모전들이 개최되고 있습니다. 그런데 냉정하게 판단을 해봅니다. 두가지 이슈가 있죠. 첫째, 누구나 쉽게 만들수 있는 것은 경쟁력이 없습니다. 더 중요한 두번째, 쉽게 만들수 있다는 것은 그만큼 쉽게 무너질 수 있다는 것입니다. 예를 들어 바이브코딩 앱에게 '고객관리앱을 만들어줘'라고 했다고 가정합시다. 이와 관련 로컬PC에 있는 고객관리 DB를 입력해서 원하는 방향성 정도를 프롬프트로 만들었다고 합시다. 그러니 바이브코딩으로 앱이 하나 완성되었습니다. 그런데 배포하는 순간 난리가 납니다. 왜냐면 해당 고객의 개인정보가 익명/가명 처리가 전혀안되었기 때문입니다. 이런 개인정보 유출이슈는 이미 많은 뉴스에서 보이는데 이것이 과연 남의 일일까요? 바이브코딩이 만능이라고 '망상'하는 사람들은 이를 반드시 기억해야합니다. 인공지능은 만능이 아닙니다. 이러한 문제를 극복할 수 있는 대안중에 하나는 바로 <바이브 엔지니어링>입니다. 


바이브 엔지니어링의 목적인 인공지능이 만든 결과를 '검증'하고 '통제'할 수 있는 구조설계가 핵심입니다. 이는 제가 예전부터 강조한 인공지능은 '도구'이며 또다른 소프트웨어라는 사상과 맞닿아 있습니다. 예를 들어 소프트웨어 하나를 개발하는데도 요구사항설계-시스템설계-프로그래밍-도메인 결정-테스트등의 과정을 거치는데 바이브 엔지니어링은 'AI페어링 프로그래밍'이 있습니다. 이는 기존의 반복되는 코딩과 템플릿(라이브러리)등을 아주 빠르게 자동화한다는 의미입니다. 그런데 이러한 방법론을 가지고 AI바이브 코딩을 한다고 한들 기존 서적과는 차별화되지 않습니다. 그래서 본서는 단계별 방법이 아니라 인공지능이 할루시네이션을 도출하는 상황의 예시를 주면서 이를 개선보완하는 방식으로 시작합니다. 


이런 예시를 통해 인공지능에 '위임'을 했을때 어떤 위험이 초래되는지 알기쉽습니다. 위임을 해서 잘되면 상관이 없는데 '책임'이 따를때가 문제니까요. 그러면 사전 설계부터 우리가 관리가능한 범위를 만드는게 바이브엔지니어링의 목적입니다. 그래서 <바이브 엔지니어링>은 실제 업무의 적용가능한 프롬프트와 체크리스트, 그리고 협업을 하면서도 지속적으로 관리하는 방법론을 다루고 있습니다. 혹자는 이런 질문을 할 수 있습니다. 일일히 관리하고 체크리스트를 하면 결국 인공지능보다 사람이 하는게 빠르지 않느냐고 말이죠. 개인적으로는 이 바이브 엔지니어링을 가지고 진행이 숙달되면, 이것이 훨씬 빠른 속도로 '정확'하고 '리스크'낮은 소프트웨어 설계가 가능하다고 보고 그것이 본서의 목적이라 판단합니다. 


'책임' 그리고 '정확성'의 이슈



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2027 이기적 ADsP 데이터분석 준전문가 이론 + 기출문제 - 최신 기출문제 + 동영상 강의 무료 + 온라인 문풀 연습 사이트
임경덕 지음 / 영진.com(영진닷컴) / 2026년 8월
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기출문제 중심의 철저한 대비서

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