SQL 입문자를 위한 최고의 교과서

혼자 공부하는 SQL - 1:1 과외하듯 배우는 데이터베이스 자습서 ㅣ 혼자 공부하는 시리즈
우재남 지음 / 한빛미디어 / 2021년 11월

혼자 공부하는 파이썬을 강의 교재로 사용했던 터라 혼자공부하는 시리즈는 초보자를 위해서 자세한 설명과 그림을 통해서 이해를 도와주는 교재로 입문자들이 공부하기에 가장 좋은 책이다.

이번에도 데이터사이언스가 되기 위해서는 반드시 데이터를 다루는 언어인 SQL을 다룬 책이다. 

아주 기본적인 개념부터 설명해주고 그림으로도 표시해주고 있고 이에 대한 상세한 설명도 서술 되어 있다. 그리고 SQL문 동작방식도 테이블을 그려서 설명하기 때문에 이해하는데 큰 도움을 준다. 

본문을 서술할때 아래와 같이 그림으로 그 개념을 설명해주고 있어 초보자가 이해하기 쉽도록 되어 있다. 

또한 한장을 끝내면서 마무리로 다시 한번 복습을 하게 해주고 중요용어도 다시한번 정리를  해주어 제대로 내가 학습을 했는지 확인을 할 수 있다. 

그리고 확인문제를 통해서 내가 제대로 이해를 하고 있는지를 확인할 수 있다.

위와 같은 특징으로 인해서 이책은 입문자가 손쉽게 SQL을 공부할 수 있도록 손쉬운 설명 몇 학습문제, 개념 그림 등 SQL을 공부하기 위한 최고의 교과서라고 생각한다. 

또한 혼공 학습단 혹은 저자의 카페, 유튜브를 통한 동영상 강의 등 책이외의 다양한 부가 지원 자료가 많아서 책 제목 그대로 혼자 공부하기에 모든 자료를 제공하고 있다. 독학으로 공부하기에 가장 좋은 교재라고 생각된다. 

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

딥러닝 텐서플로 교과서 리뷰

딥러닝 텐서플로 교과서 - 기초부터 CNN, RNN, 시계열 분석, 성능 최적화, 자연어 처리, 강화 학습, 생성 모델까지!
서지영 지음 / 길벗 / 2021년 4월

서평단에 당첨이 되어서 서평을 작성합니다. 아래의 서평에 대해서 이 점을 참고하시기 바랍니다.

딥러닝 텐서플로 교과서 라고 해서 현재 딥러닝과 관련된 기본적인 개념이 필요한 차에 이번 서평단에 신청을 하게되었다. 현재 진행하는 프로젝트에 딥러닝 기술이 접목이 되어야 하므로  

딥러닝에 대한 기본적인 개념과 예제 코드가 필요해서 이번책을 선택하게 되었다. 

현재에도 수많은 딥러닝 및 머신러닝 관련된 책이 많이 나오고 있는 상황이지만 동 책은 딥러닝을 처음 접하는 사람들도 손쉽게 딥러닝에 대한 기본 지식 부터 최신 기술 까지 텐서플로로

구현할수 있도록 다양한 그림과 상세한 설명을 해주고 있어서 초보자들도 충분히 따라할 수 있도록 구성되어 있다.

목차는 1. 머신러닝 과 딥러닝에 대한 기본적인 개념  2. 실습환경 구축 및 텐서플로의 기초  3. 머신 러닝 핵심 알고리즘  4. 딥러닝 시작   5. 합성곱 신경망 1   6. 합성곱 신경망 2 

7. 시계열 분석   8. 성능 최적화  9. 자연어 전처리  10. 자연어 처리를 위함 임베딩  11. 클러스터링   12. 강화학습  으로 구성되어 있다.

목차를 보면 알겠지만 기본적인 딥러닝 개념부터 텐서플로 설치 및 기본적인 활용법을 알려주고 있으며 합성곱신경망, 시계열분석, 자연어 처리와 관련된 부분, 클러스터링, 강화학습까지  고급 기능 까지 상세하게 알려주고 있어서 웬만한 딥러닝관련  기술을 접할 수 있다. 특히나 성능 최적화 부분을 별도의 장으로 할당하여 딥러닝 모델을 구축하고 나서 학습을 많이 시켰으나 내가 기대했던 성능이 나오지 않은 경우 최적화를 해야하는데 이러한 성능최적화를 위한 다양한 기법들을 제시하고 있어서 도움이 많이 되었다. 

또한 아래와 같이 칼라로 그림을 넣어서 보기에 편하게 되어 있으며 코드 부분도 import같은 부분은 컬러도 되어 있고 각 라이브러리 임포트시 어떤 라이브러리인지 간략한 설명이 되어 있어서 이 라이브러리가 무엇인지 찾아볼 필요는 없도록 친절히 서술되어 있다.  

또한 아래와 같이 각 그래프도 역시 컬러로 표시하여 쉽게 공부하기 편하게 되어 있으며 각 예제에 대한 코드 뿐만 아니라 구성도를 그려서 프로세서가 어떻게 되어 가는지 흐름을 파악할 수 있도록 서술이 되어 있어서 독자들을 위한 세심한 배려가 돋보인다. 

다양한 모델에 대한 기본적인 개념에 대해서 서술을 해주고 있으며 각 모델에 대한 특징을 그림으로 나타내주어서 이해하기 쉽게 되어 있다. 딥러닝에서 사용되는 다양한 모델들은 텐서플로코드로 작성하면 큰 어려움은 없으나 모델에 대한 개념을 정확히 이해하지 않고서는 새로운 데이터에 적용하는 것은 쉽지 않다. 그만큼 각 모델의 의미하는 바가 무엇이고 장점과 단점이 무엇이 있는지를 파악해야하는데 이해를 돕기 위해서 시각화된 자료가 많은 것이 이책의 장점이다. 

전체 코드를 책에 보여주고 있어서 일부만 보여주는 다른 책들과는 달리 전체 코드를 다시 찾아볼 필요는 없으며 각 코드가 하는 기능에 대해서 상세히 설명을 해주고 있습니다. 그래서 이해하기가 쉬우며 학습하기에 용이합니다. 

이책은 위와 같이 딥러닝을 모르는 사람이 처음으로 딥러닝을 공부하기 위한 적합한 책이라고 생각합니다. 딥러닝을 배우기 위한 기본 개념부터 실습을 위한 텐서플로설치까지 설명이 되어 있고 딥러닝 모델의 기초부터 고급 모델인 GAN까지 설명이 되어 있어서 꼭 필요한 딥러닝 모델 들을 망라해서 기본적인 개념을 배우기 위해 부족함이 없는 서적입니다. 딥러닝을 처음 시작하는 분들에게는 안성맞춤이고 이 책을 공부한 이후에 더 복잡한 딥러닝 모델을 공부하는 것이 더 낫다고 봅니다. 앞으로도 딥러닝 모델은 더 나은 기능을 가진 새로운 모델들이 계속 나올텐데 그러한 새로운 모델들을 분석하는데 기본적인 딥러닝에 대한 이해가 있어야 할 것입니다. 이 책은 그러한 기본 적인 딥러닝을 텐서플로로 공부하기에 적합한 책입니다. 책 제목대로 텐서플로로 딥러닝을 배우는 교과서라고 해도 될 정도로 충실히 기본적이고 핵심적인 내용을 담고 있습니다. 텐서플로로 딥러닝을 처음으로 입문하려고 하시는 분들에게 적극 추천합니다. 

LLM을 완전정복 하기 위한 책

LLM 마스터 : 모델×시스템 엔지니어링 - 트랜스포머부터 SFT·VLM·툴콜링 파인튜닝, vLLM 서빙, 강화학습, 고급 RAG·에이전트까지
에디 유 외 지음 / 프리렉 / 2026년 9월

『LLM 마스터』는 대규모 언어 모델을 처음 체계적으로 배우려는 독자부터 실제 서비스 구현까지 확장하고 싶은 개발자에게 적합한 실전형 입문서로 보입니다. 목차는 백오브워즈와 언어 모델의 기본 개념에서 출발해 신경망 언어 모델, Seq2Seq, 트랜스포머와 어텐션으로 이어지며, LLM의 핵심 원리를 단계적으로 설명하는 구성을 갖추고 있습니다.

특히 허깅페이스 허브, 토크나이저, 챗 템플릿, 디코딩과 샘플링 등 실제 모델 활용에 필요한 요소를 별도 장으로 다루는 점이 장점입니다. 단순히 “LLM이 무엇인가”에 머무르지 않고 파인튜닝, 지시사항 튜닝, PEFT, 뉴스 요약 실습까지 연결해 독자가 직접 모델을 조정해볼 수 있도록 설계되어 있습니다.

후반부 구성도 인상적입니다. Qwen3-VL을 활용한 비전 언어 모델, 펑션 콜링 기반 멀티턴 챗봇, LLM 추론·서빙 최적화, Reasoning LLM과 강화학습, RAG 시스템, 도구 호출 에이전트까지 현재 LLM 응용 분야의 주요 흐름을 폭넓게 포함합니다. 특히 금융 PDF 기반 RAG 챗봇, Text-to-SQL, ReAct, 병렬 실행과 예외 처리 같은 주제는 실무 적용 가능성이 높아 보입니다.

다만 다루는 범위가 넓은 만큼 독자가 모든 내용을 깊이 이해하려면 파이썬, 머신러닝, 딥러닝 기초 지식이 어느 정도 필요할 수 있습니다. 그럼에도 이 책은 LLM의 원리, 학습, 추론 최적화, 멀티모달, RAG, 에이전트까지 한 권 안에서 흐름을 잡을 수 있다는 점에서 가치가 큽니다. 최신 LLM 기술을 개념과 실습 양쪽에서 익히고 싶은 독자에게 추천할 만한 책입니다.

몽고DB 입문서를 넘어, 하나의 데이터 플랫폼을 통째로 담은 책

몽고DB 8.0 인 액션 - 벡터 검색과 RAG를 포함한 몽고DB 아틀라스 데이터 플랫폼 완벽 가이드, 제3판
아레크 보루츠키 지음, 김인범 옮김 / 제이펍 / 2026년 7월

**몽고DB 입문서를 넘어, 하나의 데이터 플랫폼을 통째로 담은 책**

이 책의 구성은 크게 세 갈래로 나뉘는데, 그 흐름이 매우 자연스럽다. Part I은 도큐먼트 모델, CRUD, 스키마 설계, 집계 파이프라인, 인덱싱, 트랜잭션, 복제·샤딩까지 몽고DB의 근간을 다지는 정통 코스다. 특히 5장의 임베딩 vs. 참조, 스키마 설계 패턴과 안티패턴 파트는 실무에서 데이터 모델링 실수를 줄이는 데 실질적인 도움을 준다. 9장에서 몽고DB 8.0의 샤드 클러스터 신기능까지 다룬 점도 최신판다운 구성이다.

진짜 차별점은 Part II다. 단순 DB 서적이 아니라 아틀라스라는 플랫폼 전체를 실전서로 확장했다. 전문 검색(11장), 벡터 검색과 임베딩(12장), 로컬 AI 개발 환경(13장), 랭체인 기반 RAG 챗봇 구축(14장)으로 이어지는 흐름은 요즘 AI 애플리케이션 개발 트렌드를 정확히 짚는다. 여기에 스트림 프로세싱(15장), S3·애저 블롭 데이터 페더레이션(16장), 온라인 아카이빙(17장), SQL 인터페이스(18장), 차트·트리거(19장)까지 더해져 데이터 엔지니어링 전 영역을 커버한다.

또한 단순히 몽고DB 문법을 다루는 데 그치지 않고, 아틀라스라는 클라우드 플랫폼을 통해 검색, 벡터 검색, RAG 챗봇, 스트림 프로세싱까지 아우르는 실전 데이터 플랫폼 전반을 다룬다.

특히 12~14장은 압권이다. 임베딩 개념부터 아틀라스 벡터 검색 쿼리 실행, 랭체인을 활용한 RAG 챗봇 구축까지 흐름이 이어져, 요즘 화두인 생성형 AI 애플리케이션을 몽고DB 기반으로 직접 만들어볼 수 있게 구성했다. 아파치 루씬 기반의 전문 검색(11장)과 아틀라스 스트림 프로세싱(15장)까지 다루니, 검색·AI·실시간 처리를 한 권에서 경험할 수 있다.

데이터 페더레이션으로 S3·애저 블롭 스토리지를 직접 쿼리하거나, 온라인 아카이빙, SQL 인터페이스, 차트·트리거 구성까지 실무에서 바로 써먹을 기능을 폭넓게 다뤄 운영 관점에서도 손색없다.

Part III는 실무 운영자를 위한 파트다. 인증·권한·암호화·네트워크 보안(20장)과 백업, 성능 모니터링, 업그레이드 전략(21장)까지 다뤄, 개발부터 운영·보안까지 하나의 책으로 마무리된다.

결과적으로 이 책은 몽고DB 문법서가 아니라 **"AI 시대의 데이터 플랫폼 운영 매뉴얼"**에 가깝다. 개발, 검색, AI, 운영, 보안을 한 권으로 아우르고 싶은 개발자·아키텍트라면 반드시 곁에 둘 만한 책이다.

AI에이전트 개발을 위한 입문서

AI 자율학습 처음 만드는 AI 에이전트 서비스 - 실전 프로젝트로 배우는 AI 에이전트 서비스 만들기
김기수 지음 / 길벗 / 2026년 8월

이 책은 "AI 에이전트"라는 다소 낯선 개념을 처음 접하는 독자도 부담 없이 따라갈 수 있도록 설계된 입문서입니다. 무엇보다 큰 장점은 어려운 이론부터 나열하지 않고, 실제로 손으로 만들어보며 배우는 실습 중심 구성이라는 점입니다. 개발 경험이 적은 독자라도 단계별 예제를 그대로 따라가다 보면 어느새 작동하는 AI 에이전트를 완성하게 되는 구조라, "이론은 알겠는데 실전은 막막하다"는 초보자의 흔한 벽을 자연스럽게 넘게 해줍니다.

단계별로 작성해야할 코드에 대해서 아래와 같이 서술을 해주고

각 코드가 어떠한 역할을 하는지 그 내용을 상세히 설명해주고있습니다. 

또한 용어 설명이 친절하고, 왜 이런 방식으로 설계하는지 맥락을 함께 짚어주기 때문에 단순 코드 복사가 아니라 원리를 이해하며 학습할 수 있습니다. 최신 AI 도구와 실무에서 쓰이는 자율학습 방식을 다루면서도, 눈높이를 낮춰 설명하는 균형감이 돋보입니다.

특히 인상적인 점은 단순히 코드를 따라 치는 데 그치지 않고, 에이전트가 스스로 판단하고 행동을 조정해가는 자율학습의 흐름을 초보자 눈높이에서 시각적으로 이해할 수 있게 풀어낸다는 것입니다. 오류가 나도 왜 발생했는지, 어떻게 고쳐야 하는지를 함께 짚어주기 때문에 혼자 공부해도 막히지 않고 끝까지 완주할 수 있습니다. 실습 후에는 응용 아이디어까지 제시해 배운 내용을 자신만의 프로젝트로 확장할 수 있도록 돕습니다.

결과적으로 이 책은 "AI 에이전트 개발은 전문가만의 영역"이라는 선입견을 깨고, 비전공자나 개발 초심자도 실제 결과물을 만들어내는 성취감을 느낄 수 있게 해주는 실용적인 안내서입니다. AI 에이전트 개발을 처음 시작하려는 분께 부담 없이 추천할 만한 책입니다.