AI가 짠 쿼리, 그대로 운영 서버에 반영하시겠습니까?

퀵스타트 SQL with 챗GPT - AI와 협업해 빠르게 배우는 SQL 작성·최적화·튜닝 실전 가이드
정미나 지음 / 한빛미디어 / 2025년 12월

북리뷰-IT] 퀵스타트 SQL with 챗GPT (한빛미디어, 2025)

은행 IT에서 SQL은 단순한 조회 언어가 아니다.
SQL 한 줄이 곧 성능이고, 안정성이고, 때로는 장애의 시작점이 된다.

온라인 승인 트랜잭션이 몰리는 시간대,
수백만 건이 쌓인 거래 테이블을 여러 개 JOIN 해야 하는 상황에서
“일단 돌아가니까”라는 이유로 작성된 SQL은
언젠가 반드시 시스템을 배신한다.

그래서 SQL을 볼 때, 문법보다 먼저 떠오르는 건 이것이다.

“이 쿼리,
실행계획은 봤을까?
인덱스는 제대로 타고 있을까?
이걸 운영계에 올려도 괜찮을까?”

그런 관점에서 이 책,
『퀵스타트 SQL with 챗GPT』는
요즘 유행하는 “AI가 다 해줍니다” 식의 가벼운 책은 아니었다.

오히려 이 책은 한 문장으로 요약하면 이렇다.

“AI를 SQL 사수로 만들되,
튜닝의 최종 책임은 사람이 져야 한다는 걸 끝까지 놓치지 않는 책”

이 책은 무엇을 말하려하는가?

요즘 ChatGPT를 이용한 SQL 책이나 강의는 정말 많다.
대부분 이런 흐름이다.

• 자연어로 질문하면
• SQL을 만들어주고
• “와, 편하다”에서 끝

하지만 실무 환경에서는 이 방식이 그대로 통하지 않는다.

• 데이터는 크고
• 테이블은 많고
• JOIN은 복잡하고
• 무엇보다 성능이 생명이기 때문이다.

이 책의 저자 정미나 님은 20년 차 SQL 전문가답게 이 지점을 정확히 짚는다.

이 책은 단순히 “챗GPT에게 SQL을 시키는 법”을 알려주는 책이 아니다.

SQL 기본기 → AI 이해 → 프롬프트 설계 → 실행계획 → 튜닝
이라는 흐름을 끊기지 않게 한 권으로 연결한다.

AI의 한계부터 먼저 인정하고 시작한다.
“AI가 쿼리는 대신 써줄 수 있지만,
쿼리를 이해하고 최적화하는 건 여전히 사람의 일이다.”

AI를 '도구'가 아니라 '협업자'로 만드는 과정

SQL 기본기를 다시 붙잡는 방식이 좋다.

이 책의 초반부는 의외로 차분하다.
바로 SQL 문법부터 다시 짚는다.

SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY…
이미 다 아는 내용처럼 보이지만,
“AI에게 정확히 시키기 위해서 사람이 더 정확해야 한다”는 메시지가 계속 반복된다.

은행 시스템에서도 마찬가지다.

• 요구사항이 모호하면
• SQL도 모호해지고
• 결과는 반드시 틀어진다.

책에서 설명하는
비즈니스 요구사항 → SQL 구조로 변환하는 사고 과정은
현업 개발자에게 특히 공감이 간다.

프롬프트 엔지니어링을 ‘실무 언어’로 설명한다.

많은 AI 책들이 프롬프트를 마치 마법 주문처럼 다룬다.

하지만 이 책은 다르다.

• 좋은 질문 vs 나쁜 질문
• 컬럼 정보, 데이터 특성, 건수, 목적을 어떻게 포함시킬 것인지
• JOIN 대상이 많은 경우 어떻게 단계적으로 나눌 것인지..

실행계획도 안 보고 튜닝한다고요?

이 문장은 실무에서 수없이 듣는 말이다.

“이거 느린데요?”
“인덱스 하나 추가하면 되지 않을까요?”

하지만 실행계획 없이 이뤄지는 튜닝은 대부분 운에 맡기는 도박에 가깝다.

이 책은 튜닝의 시작을 명확히 말한다.
실행계획을 이해하지 못하면, 튜닝을 논할 자격이 없다

DBMS_XPLAN을 통한 실행계획 확인부터
Predicate Information 해석까지
설명이 과하지도, 부족하지도 않다.

옵티마이저의 COST 계산 방식을 AI 튜닝과 자연스럽게 연결한다.

JOIN 튜닝, SORT 튜닝 사례에서

실행계획  → 문제 지점  → 개선방향을 

AI와 대화하듯 풀어가는 구조는 인상 깊었다.

인덱스 설계 챕터 좋다

“인덱스 = 무조건 빠르다”는 착각을 깨준다

실무에선 테이블에 인덱스가 많다. 너무 많아서 문제다.

이 책은 인덱스를
구조 → 손익분기점 → 스캔 방식 순서로 풀어간다.

• Index Range Scan
• Index Skip Scan
• Index Fast Full Scan

이런 내용이 AI 추천과 함께 설명되니 이해가 훨씬 쉽다.

인덱스를 못 타게 만드는 SQL 패턴 정리가 좋다.

이 부분은, 실무 개발자라면 “아…” 하고 웃게 된다.

• 인덱스 컬럼에 함수 사용
• 묵시적 형변환
• LIKE ‘%값’
• IS NULL 조건

실무에서 정말 자주 보는 실수들이다. ㅋ

이 책의 좋은 점은 단순 나열이 아니라,
“이걸 AI에게 어떻게 지적하게 할 것인가”까지 연결한다는 점이다.

마무리

SQL을 오래 다뤄온 사람일수록, AI 앞에서 두 가지 감정이 든다.
“이제 내 역할이 줄어드는 건 아닐까?”
“그래도 결국 책임은 내가 지는구나”

이 책은 그 사이에서

AI를 믿되, 판단은 사람이 하는 길을 보여준다.

"SQL 실력은 AI 이전과 이후로 나뉘는 것이 아니라, AI를 다룰 줄 아는 자와 모르는 자로 나뉜다."

『퀵스타트 SQL with 챗GPT』는 변화하는 시대에 개발자가 갖춰야 할 '강력한 무기'를 쥐여주는 책이다.

대용량 데이터를 다루는 법, 그리고 그 데이터를 가장 효율적으로 요리하는 법을 배우고 싶다면 주저 말고 이 책을 집어 들길 바란다.

지금 바로 챗GPT를 '최고의 SQL 튜너'로 변신시켜 보는 건 어떨까? 

우리의 생산성이 200% 이상 도약하는 경험을 하게 될 것이다. ^^

AI의 마법을 걷어내고, 구조를 보게 만드는 책

AI를 움직이는 수학 이야기 - 실생활 예제로 배우는 기술 속 수학의 비밀
후루시마 도오루 지음, 하승민 옮김 / 한빛미디어 / 2025년 12월

[북리뷰-IT] AI를 움직이는 수학 이야기 (한빛미디어, 2025)

아침에 출근해 전산 배치를 확인하고, 전일 마감 오류 로그를 훑어보며 하루를 시작하는 

은행 IT 개발자의 일상은 겉으로 보기엔 숫자와 코드의 세계처럼 보입니다. 

하지만 조금만 깊이 들어가 보면, 그 모든 시스템 뒤에는 “왜 이렇게 설계되었는가”라는 질문이 늘 따라옵니다. 

저는 은행 IT부서에서 20년간 코어뱅킹 개발자로 일하며 수신·여신·펀드·카드 등 은행업무 전반을 경험했고,

디지털전략부서에서 현업 관점도 함께 겪어 왔습니다.

최근 디지털 채널을 중심으로 가장 자주 마주치는 화두는 단연 “AI 기반 추천”입니다.

이 질문 앞에서 만난 책이 바로 한빛미디어의 『AI를 움직이는 수학 이야기』였습니다.

이 책은 단순히 AI를 소개하는 교양서도 아니고, 코드를 앞세운 기술서도 아닙니다.

오히려 그 중간 어딘가에서, 우리가 매일 쓰는 서비스의 “뼈대”가 되는 수학을 정면으로 마주하게 만듭니다.

AI의 마법을 걷어내고, 구조를 보게 만드는 책

이 책이 다루는 주제는 매우 익숙합니다. 

검색, 상품 추천, 이미지 인식, 문장 생성, 음성 분석, 위치 측정. 우리가 하루에도 수십 번 사용하는 기술들입니다. 

하지만 이 책은 “이 기술을 어떻게 쓰는가”가 아니라, “왜 이런 방식으로 작동할 수밖에 없는가”를 묻습니다.

구글 검색이 왜 벡터와 행렬의 문제인지, 

유튜브 추천이 왜 코사인 유사도와 미분으로 설명되는지, 

챗GPT의 문장 생성이 왜 확률과 행렬 연산의 조합인지, 

GPS가 왜 상대성 이론까지 끌어와야 정확해지는지를 차근차근 풀어냅니다. 

중요한 점은, 이 모든 설명이 코드 없이도 이해 가능하다는 점입니다. 

수식은 많지만, 맥락 없는 공식 암기가 아니라 “문제를 해결하기 위해 수학이 등장하는 순간”을 보여 줍니다.

전체 구성 요약 : 서비스 → 수학적 모델 → 사고의 확장

책은 총 6개의 챕터로 구성되어 있어요.

● CHAPTER 01 정보 검색 : 검색 품질을 평가하는 정밀도·재현율부터 TF-IDF까지, 검색이라는 행위가 사실은 벡터 공간에서의 거리 계산이라는 점을 이해하게 합니다.

●  CHAPTER 02 상품 추천 : 평가 행렬, 협업 필터링, 코사인 유사도, 행렬 인수 분해, 경사 하강법까지 추천 시스템의 핵심을 깊이 다룹니다.

●  CHAPTER 03 이미지 분류 : CNN과 합성곱, 오차 역전파를 수학적으로 해석합니다.

●  CHAPTER 04 문장 생성 : 트랜스포머와 어텐션을 행렬 연산 관점에서 설명합니다.

●  CHAPTER 05 음성 분석 : 푸리에 변환이라는 고전 수학이 AI 음성 인식의 기반임을 보여 줍니다.

●  CHAPTER 06 위치 측정 : GPS가 왜 상대성 이론까지 고려해야 하는지 설득력 있게 풀어냅니다.

이 중에서 은행원인 저에게 가장 강하게 와닿은 챕터는 단연 CHAPTER 02 ‘상품 추천을 가능하게 하는 수학’이었어요.

은행원 시선에서 본 챕터2 "추천"은 윤리와 수학의 문제다

은행에서 상품 추천은 단순히 “많이 팔기”의 문제가 아닙니다. 

고객에게 적합하지 않은 상품을 추천하는 순간, 

그것은 민원과 불완전판매, 나아가 금융사고로 이어질 수 있기 때문입니다.

그래서 저는 늘 이렇게 생각해 왔습니다.

“추천 알고리즘은 기술 문제가 아니라 철학과 책임의 문제다.”

이 책의 2장은 바로 이 고민을 많이 하게된 챕터입니다.

1) 평가 행렬 : 고객을 숫자로 환원하는 첫 단계
책은 가장 먼저 평가 행렬을 소개합니다. 사용자 × 상품의 행렬로, 각 칸에는 평가값이 들어갑니다.
은행 업무로 치면,
고객 × 예금상품
고객 × 카드
고객 × 펀드
와 같은 구조입니다.

여기서 중요한 사실은 대부분의 칸이 비어 있다는 점입니다. 고객은 모든 상품을 경험하지 않습니다. 

이 “결손값”을 어떻게 예측할 것인가가 추천의 핵심입니다.

2) 협업 필터링과 코사인 유사도 : “나와 비슷한 고객은 누구인가”
책은 사용자 기반 협업 필터링을 통해 “비슷한 사용자”를 찾는 방법을 설명합니다.

이때 등장하는 개념이 내적과 코사인 유사도입니다.

이 설명을 읽으며 저는 자연스럽게 은행의 CRM 데이터가 떠올랐습니다.
연령, 소득, 거래 빈도, 상품 보유 현황, 디지털 채널 이용 패턴…
이 모든 것은 결국 다차원 벡터입니다.

코사인 유사도는 “크기”가 아니라 “방향”을 비교합니다. 이는 금융에서 매우 중요한 통찰을 줍니다.
자산 규모가 크다고 해서 반드시 같은 성향은 아니라는 점,
거래 금액이 작아도 패턴이 유사하면 같은 군집에 속할 수 있다는 점 말입니다.

3) 중심화와 편향 제거 : 불완전판매를 막는 수학적 장치
책에서 인상 깊었던 부분 중 하나는 중심화(centering)입니다.

사용자마다 평가 기준이 다르기 때문에 평균을 제거해 비교해야 한다는 설명입니다.

이 개념은 금융상품 추천에 그대로 적용됩니다.
어떤 고객은 보수적인 상품만 선택하고, 어떤 고객은 공격적인 상품만 선택합니다. 이를 그대로 비교하면 왜곡이 발생합니다. 

중심화는 이런 개인적 편향을 제거하고, “성향” 자체를 비교하게 만듭니다.

저는 여기서, 수학이 단순한 계산 도구가 아니라 금융 윤리를 지키는 장치가 될 수 있음을 느꼈습니다. ㅋ

4) 행렬 인수 분해와 최적화 : 추천은 결국 ‘추정’이다
책 후반부에서는 행렬 인수 분해와 손실 함수, 경사 하강법이 등장합니다.
여기서 중요한 메시지는 이것입니다.

“추천은 정답을 맞히는 문제가 아니라, 오차를 최소화하는 문제다.”

은행 IT에서 모델을 설계할 때 가장 위험한 태도는 “이 모델이 맞다”라고 확신하는 것입니다. 

이 책은 끊임없이 잔차와 오차를 드러내며, 모델이 가진 한계를 인식하게 합니다. 

이는 현업에서 AI를 다루는 데 반드시 필요한 태도입니다.

5) 세런디피티 : 수학 너머의 인간
2장의 마지막에서 다루는 세런디피티는 특히 인상 깊었습니다.
아무리 수학적으로 완벽해도, 사용자가 “의외의 발견”을 하지 못한다면 추천은 재미없고 위험해질 수 있습니다.

금융 상품 추천에서도 마찬가지입니다.
고객의 과거만 반복하는 추천은 안전해 보이지만, 성장을 막을 수 있습니다.
수학 모델을 이해해야만, 어디까지 자동화하고 어디서부터 사람의 판단을 개입시켜야 하는지도 판단할 수 있습니다.

"왜" 에 끝까지 답한다

이 책의 가장 큰 장점은 일관되게 “왜”를 놓치지 않는다는 점입니다.
시중의 많은 AI 원리 책들은 “이런 알고리즘이 있다”에서 멈춥니다.
혹은 코드 예제로 넘어가며 이해하지 못하면 따라 치기만 하게 만듭니다.

반면 이 책은,
왜 벡터로 표현해야 하는지
왜 내적이 필요한지
왜 미분이 등장하는지
왜 최적화 문제가 되는지

를 끝까지 설명합니다.

특히 중간 계산 과정을 생략하지 않는 점은, 학창 시절 수학에서 좌절했던 독자에게도 큰 배려입니다. 저처럼요 ㅎ

다른 AI 원리 책과의 차이점

목차만 보면 대학 전공서처럼 보이지만, 실제로는 서비스 사례 중심으로 전개됩니다. 

각 장의 ‘Lesson’과 ‘Column’은 숨 고르기 역할을 하며, 생각을 확장하게 만듭니다. 

특히 부록의 상대성 이론과 푸리에 변환은 “여기까지 설명한다고?” 싶을 정도였어요.

• 코드 없음 : 구현이 아닌 이해에 집중
• 수학의 흐름 강조 : 공식 암기 최소화
• 범위의 넓이 : 추천 → 이미지 → 언어 → GPS → 상대성 이론
• 블랙박스 해체 : “설명 불가능하지 않다”는 용기

코어뱅킹 개발자의 시선이 바뀌다

20년간 코어뱅킹을 다루며 저는 늘 안정성과 정확성을 최우선으로 생각해 왔습니다. 

AI는 어딘가 불안정하고 통제하기 어려운 존재처럼 느껴지기도 했습니다. 

하지만 이 책을 읽으며, AI 역시 우리가 익숙한 수학과 최적화의 연장선에 있다는 사실을 다시 확인했습니다.

특히 상품 추천을 다루는 2장은, 앞으로 금융 IT에서 AI를 어떻게 받아들여야 할지에 대한 기준점을 제시해 주었습니다. 

“도입할 것인가 말 것인가”가 아니라, “어디까지 맡기고, 무엇을 감시할 것인가”를 고민하게 만들었습니다.

『AI를 움직이는 수학 이야기』는 AI를 잘 쓰기 위한 책이 아니라, AI를 두려워하지 않기 위한 책입니다.
은행원, 개발자, 기획자 모두에게 이 책은 단순한 지식이 아니라 사고의 틀을 제공합니다.

AI 시대라고 해서 수학이 사라진 것은 아닙니다. 

오히려 더 깊숙이, 더 넓게 우리 일상과 업무 속으로 스며들었습니다. 이 책은 그 사실을 정직하게 보여 줍니다.

만약 여러분이
AI 추천 결과를 그대로 믿기 불안하다면,
금융 상품 추천의 책임을 고민하고 있다면,
기술을 도구가 아니라 구조로 이해하고 싶다면,

이 책을 직접 펼쳐 보시길 권합니다.

그리고 읽으며 떠오른 생각을, 여러분의 경험과 함께 나눠 보시길 바랍니다.

그 대화 자체가, 이미 AI 시대에 필요한 가장 중요한 역량일 테니까요. ^^

AI 시대, 개발자라면 반드시 읽어야 할 필독서!

개발자를 위한 AI 알고리즘 - 정렬·탐색·그래프부터 LSTM·GRU·RNN, 트랜스포머까지 50가지 알고리즘
임란 아마드 지음, 박지윤 옮김 / 영진.com(영진닷컴) / 2025년 12월

[북리뷰-IT] 개발자를 위한 AI 알고리즘 (영진닷컴, 2025)

안녕하세요~ 오랜만에 글을 남기네요.

저는 은행의 디지털전략부서에서 현업 담당자로,  IT부서에서는 코어뱅킹 개발자로 20년 넘게 근무하고 있습니다.

금융권에서 IT와 현업의 접점에 서서 디지털 혁신을 경험해 온 저에게,

최근 몇 년간 AI는 단순한 유행을 넘어 비즈니스의 근간을 흔드는 핵심 기술로 다가왔습니다.

특히 ChatGPT와 같은 LLM이 불러온 혁명은,

더 이상 개발자에게 알고리즘이 '취업을 위한 관문'이나 '컴퓨터 공학의 기초'에 머물러서는 안 되며,

'미래 기술을 설계하는 언어'가 되었음을 분명히 보여주고 있습니다.

개발 경력과 현업 경험을 모두 가진 저의 눈높이에서,

영진닷컴에서 출간된 "개발자를 위한 AI 알고리즘"은

AI 시대의 개발자가 갖춰야 할 지식의 깊이와 폭을 동시에 만족시키는 놀라운 책이었습니다.

단순한 코딩 문제를 넘어, AI/ML/LLM의 작동 원리를 알고리즘적 관점에서 해부하고,

이를 실제 비즈니스 문제에 어떻게 적용할 수 있는지 안내하는 이 책을 통해,

저는 업무 현장에서 통찰력을 더욱 날카롭게 다듬을 수 있었습니다.

이 서평을 통해 AI 시대의 격변 속에서 새로운 지식 무기를 장착하고자 하는 

모든 개발자, 기획자, 그리고 현업 실무자에게 이 책이 왜 필독서가 되어야 하는지, 

저의 솔직하고 심층적인 경험을 공유하고자 합니다.

AI 시대, 개발자라면 반드시 읽어야 할 필독서!

"개발자를 위한 AI 알고리즘"은 제목 그대로 'AI 시대 개발자'에게 초점을 맞춘 알고리즘 교과서입니다.

이 책의 가장 큰 특징은 알고리즘을 고전적인 Computer Science 관점에서만 다루는 것이 아니라,

최신 AI/ML/LLM 기술의 핵심 원리를 알고리즘적 관점에서 깊이 있게 파고든다는 점입니다.

책은 크게 3부로 구성되어 있으며, 각 부는 유기적으로 연결되어 독자가 기초부터 심화 주제까지 단계적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다.

1.〈1부〉 기초 및 핵심 알고리즘 (1~5장)

• 알고리즘의 기본기 : 알고리즘 개요, 성능 분석(빅오 표기법), 자료 구조(리스트, 딕셔너리, 큐, 트리 등) 등 기초를 단단히 다집니다.
• 고전 알고리즘 : 정렬(버블, 삽입, 병합 등) 및 탐색(선형, 이진) 알고리즘을 다루며, 알고리즘 설계 기법(분할 정복, 동적 프로그래밍, 탐욕 알고리즘)을 외판원 문제(TSP) 해결과 같은 실제 응용 사례를 통해 학습합니다.
• 그래프 알고리즘 : 현대 데이터 네트워크의 핵심인 그래프 이론과 네트워크 분석(중심성 지표, BFS, DFS)을 소셜 네트워크 분석을 통한 사기 탐지 사례로 연결합니다.

2.〈2부〉 머신 러닝 알고리즘 (6~11장)

• 머신 러닝 기초 : 비지도 학습(K-평균, DBSCAN, 차원 축소/PCA), 지도 학습(결정 트리, 앙상블, 로지스틱 회귀, SVM, 나이브 베이즈, 선형 회귀) 등 전통적인 ML 알고리즘을 실무 예제와 함께 다룹니다.
• 딥러닝 및 순차 모델 : 신경망의 진화, 퍼셉트론, 경사 하강법, 활성화 함수 등 딥러닝의 기본을 이해시키고, CNN, GAN 등의 신경망 종류를 소개합니다.
• AI의 핵심 : 자연어 처리 및 LLM 특히, 순차 모델을 다룬 10장(RNN, GRU, LSTM)과 11장(오토인코더, Seq2Seq, 어텐션 메커니즘, 트랜스포머, LLM/GPT/BERT)은 이 책의 백미라 할 수 있습니다. 챗지피티와 같은 LLM이 어떤 알고리즘과 모델을 기반으로 동작하는지 이해하는 데 필요한 토대를 완벽하게 제공합니다.

3.〈3부〉 심화 주제 (12~16장)

• 실제 응용 및 인프라 : 추천 엔진(내용 기반, 협업 필터링), 대규모 데이터 처리를 위한 알고리즘 전략(CAP 정리, 데이터 압축), 암호화, 대규모 알고리즘(병렬 컴퓨팅, 암달의 법칙, 아파치 스파크) 등 실무적이고 인프라적인 관점을 다룹니다.
• 현실적 고려 사항 : 알고리즘의 설명 가능성(XAI), 윤리, 편향, 블랙스완 사건 등 실제 솔루션 배포 시 마주할 수 있는 사회적, 윤리적 도전 과제를 깊이 있게 다룹니다.

이 책은 단순히 이론 나열에 그치지 않고, 각 알고리즘을 Python 기반의 예제로 구현하는 과정을 함께 제시하여 독자가 직접 코드를 실습하며 지식을 체화할 수 있도록 돕습니다. 또한, "특정 문제에 어떤 알고리즘을 선택해야 하는지"와 같은 실무적인 의사 결정 능력까지 길러주는 것을 목표로 합니다.

지식의 연결고리, 실무적 관점, 그리고 최신 기술에 대한 깊이 있는 통찰!

1. 지식의 '연결고리'를 제공하는 탁월한 구성

제가 이 책을 읽으며 가장 좋았던 점은 방대한 주제를 하나의 일관된 흐름으로 연결하여 제공한다는 것입니다.

고전적인 알고리즘(1부)을 머신러닝(2부)과 대규모 시스템(3부)으로 자연스럽게 연결하는 구조는, 

독자가 지식의 파편화 없이 "결국 AI 시스템 전체가 알고리즘의 집합체"라는 통찰을 얻게 합니다.

예를 들어, 1부에서 배운 분할 정복 전략이 7장의 앙상블 기법(랜덤 포레스트)과 어떻게 연결될 수 있는지,

또는 5장의 그래프 이론이 12장의 추천 시스템이나 사기 탐지(5.7절)에서 어떻게 활용되는지를 보여주는 방식은 매우 효과적이고 명확했습니다.

2. LLM의 근간을 꿰뚫는 '트랜스포머'와 '어텐션'에 대한 깊이 있는 설명

최신 AI 기술, 특히 챗지피티의 핵심인 LLM을 이해하기 위한 토대가 매우 자세히 설명되어 있다는 점은 이 책의 독보적인 강점입니다.

10장과 11장에서 RNN → GRU  →  LSTM  →  Seq2Seq  →  어텐션  →  트랜스포머 로 이어지는 순차 모델의 발전 과정을 단계별로 설명합니다.

특히 11장에서 트랜스포머의 구조와 셀프 어텐션 메커니즘을 상세히 다루는 부분은, 단순히 "트랜스포머가 좋다"는 결과를 아는 것을 넘어 "왜 트랜스포머가 순차 모델의 혁신을 가져왔는지" 그 근본 원리를 이해하게 합니다.

금융 IT 종사자로서, 이 부분이 최신 AI 기술을 비즈니스에 적용하려는 현업 실무자에게 가장 큰 통찰을 제공할 것 같습니다.

3. 실무적 관점의 강조 : '어떻게'와 '언제'에 대한 안내

책은 각 알고리즘을 설명할 때마다 단순한 이론이나 코드 구현을 넘어, 실무적인 의사 결정을 돕는 관점을 제공합니다.

• 성능 분석 : 1.4.1절에서 공간 복잡도와 시간 복잡도를 분석하며, 특정 알고리즘의 효율성을 정량적으로 평가하는 방법을 제시합니다.
• 알고리즘 선택 : 3.1.6절에서 정렬 알고리즘 선택 기준을 제시하고, 7장 끝부분에서 분류 및 회귀 알고리즘의 승자를 논하는 방식은 독자에게 "내 문제에 적합한 솔루션은 무엇인가?"라는 질문에 답할 수 있는 실질적인 지침을 제공합니다.
• 데이터 인프라 : 13장의 CAP 정리는 분산 환경에서 일하는 개발자라면 반드시 알아야 할 개념이며, 데이터베이스, 클라우드 환경과 알고리즘을 연결하여 사고할 수 있게 합니다.

정보의 명확성 측면에서도, 어려운 수학적 개념을 직관적인 그림과 Python 코드로 풀어내어 이해하기 쉽게 제시하고 있습니다.

개인적인 경험 공유

은행에서의 IT개발자라 함은, 주로 안정성과 효율성을 중요시하는 전통적인 IT 개발환경에 있게 됩니다. 

하지만 현업담당자로써는 금융 상품 기획 및 비즈니스 모델 혁신을 통해 수익 창출을 목표로 신규 서비스 도입에 대한 고민이 깊었습니다.

개발자 시절의 저에게 이 책은 1부와 2부 초반(정렬, 탐색, 전통적 ML)을 통해 잊고 있던 기본기를 단단하게 다져주었을 것입니다. 특히 Python으로 구현된 깔끔한 예제는 개념을 빠르게 복습하고 실무에 적용하는 데 큰 도움이 되었을 것입니다.

현업시절에는 2부 후반(RNN, 트랜스포머, LLM)과 3부(추천 시스템, 대규모 알고리즘, 윤리)가 압도적인 가치를 제공했을 것 같네요.

"고객 이탈을 예측하는 AI 모델을 도입해야 하는데, 지도 학습 중 어떤 모델이 가장 적합할까?" 

"LLM 기반 챗봇을 만들 때, 데이터 파이프라인은 CAP 정리 중 어떤 속성을 우선해야 할까?" 

"우리 은행의 AI 추천 시스템이 고객에게 불공정한 편향을 일으키지는 않을까?"

이 책을 읽으며 위와 같은 실제 현업의 고민에 대한 기술적 근거와 방향성을 명확히 할 수 있었습니다. 

특히 트랜스포머의 원리를 이해하게 되면서, 단순히 "LLM을 쓴다"를 넘어 "LLM을 어떻게 커스터마이징하고 파인튜닝하여 금융 도메인에 최적화할지"에 대한 구체적인 아이디어를 얻을 수 있었습니다.

이 책은 현업의 기획자가 IT부서와 수준 높은 대화를 할 수 있는 지적 토대를 마련해 줄 것 같습니다.

AI 시대의 필연적인 지적 무기

저는 이 "개발자를 위한 AI 알고리즘" 을 다음과 같은 분들께 추천합니다.

• AI 기술의 본질을 꿰뚫고 싶은 모든 개발자 : 단순히 라이브러리를 가져다 쓰는 수준을 넘어, 딥러닝, LLM의 핵심 알고리즘(트랜스포머, 어텐션)을 이해하고 직접 설계 능력을 키우고 싶은 분이라면 이 책은 최고의 지침서입니다.
• 데이터 기반 전략을 수립하는 현업 실무자 및 기획자 : 기술을 '블랙박스'로 여기지 않고, AI 시스템의 가능성과 한계를 명확히 파악하여 혁신적인 비즈니스 모델을 창출하고자 하는 분들에게 필수적입니다.
• 컴퓨터 공학적 배경을 AI 시대에 맞게 재정립하고 싶은 학생 및 전공자 : 고전적인 알고리즘 지식을 최신 AI 트렌드와 유기적으로 연결하여 미래 경쟁력을 확보하고 싶은 분이라면 이 책이 길을 열어줄 것입니다.

이 책은 당신의 책꽂이에서 단순히 공간을 차지하는 책이 아니라,

끊임없이 펼쳐보며 영감을 얻는 지적 무기고가 될 것이라는 확신이 드네요!

AI 시대 개발자에게 요구되는 지식의 전체 스펙트럼을 한 권에 담아낸 걸작입니다. 

전통적인 알고리즘 기초 위에 머신러닝, 딥러닝, 그리고 LLM의 핵심 원리를 깊이 있게 결합하고, 나아가 대규모 시스템 설계와 알고리즘 윤리까지 다루는 구성이네요!

단순히 알고리즘을 '암기'하게 하는 것이 아니라, 알고리즘을 '설계'하고 '비즈니스에 적용'하는 능력, 즉 '문제 해결 능력'을 길러줍니다. 

AI 시대의 격변은 이미 시작되었습니다. 과거의 지식에만 머물러서는 빠르게 변화하는 기술 환경을 따라잡을 수 없습니다.

당신은 LLM이 작동하는 방식의 근본적인 원리를 이해하고 있습니까? 

당신은 당신이 설계하는  AI 시스템의 편향과 윤리적 문제를 고민하고 있습니까?

이 책은 그 질문들에 대한 답을 찾고, 당신의 AI 경쟁력을 한 단계 끌어올릴 확실한 지침서가 되어줄 것이라는 확신이 드네요!!

정말 ‘실무‘라는 말이 아깝지 않은 책

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

[북리뷰-IT] 실무에서 SQL을 다루는 기술 (한빛미디어, 2025)

은행의 IT부서와 DT 현업부서에서 오랫동안 근무하며 수많은 시스템 개발과 운영을 경험했습니다.
DB는 오래전 NDB부터해서 RDB인 Sybase, Oracle 등 을 주로 다뤄왔지만, 

실제 현업에서 요구하는 데이터 추출이나 리포트 작성, 통계성 분석 쿼리를 짜다 보면 

문법 숙지는 물론이고 복잡한 관계형 데이터 간의 연결과 최적화된 쿼리 작성 능력이 더욱 중요하다는 것을 실감하고 있습니다.

현업으로 일할 때, 데이터 분석 및 내부 의사결정 지원 업무도 병행하면서

‘SQL을 안다는 것’과 ‘SQL을 실무에 적용할 수 있다는 것’ 사이의 갭을 다시 실감했던 적도 있습니다.

한빛미디어의 『실무에서 SQL을 다루는 기술』은 오랜 갈증을 해소해주는 한 모금의 시원한 물 같았어요.

단순한 문법 나열형 서적이 아니라, 실제 시나리오를 따라가며 SQL을 ‘설계부터 분석까지’ 실무 관점에서 다루고 있거든요. ㅋ

이 책이 다루는 것은 단순한 쿼리 작성이 아니다.

『실무에서 SQL을 다루는 기술』은 온라인 서점 운영이라는 시나리오를 바탕으로 데이터의 흐름을 처음부터 끝까지 다룹니다. 

고객 등록 → 장바구니 → 결제 → 배송이라는 일련의 업무 흐름 속에서, SQL이 어떻게 설계되고 최적화되며 분석에 활용되는지 보여줍니다.

이 책에서 다루는 주요 주제는 다음과 같습니다.

• 데이터베이스 설계와 인덱스 최적화
• 테이블 관계 설정과 JOIN 전략
• 서브쿼리, CTE, 윈도우 함수 같은 고급 SQL 활용
• 뷰와 계산 열, 피벗, 트리거 등 실전 기능들
• 데이터 분석 자동화 전략까지 아우르는 실전 흐름

SQL이 단순한 질의 언어를 넘어, 데이터 흐름의 중심축이 되는 과정을 이 책은 구체적으로 짚어주네요.

정말 '실무'라는 말이 아깝지 않은 이유

SQL 책은 많습니다. 입문서를 비롯해 레퍼런스 도서까지 서점에 넘쳐나요.

하지만 대부분이 한계가 있어요.

• 예제는 많지만 현실성은 떨어지고
• 실습은 있지만 연계된 시나리오가 없으며
• 쿼리는 나오지만 그 쿼리가 왜 나오는지 맥락이 불분명하죠

『실무에서 SQL을 다루는 기술』은 그런 기존 서적의 한계를 정확히 알고 있다는 듯, 한 가지 시나리오에 집착합니다.

온라인 서점 운영이라는 설정 하나를 놓고, 처음부터 끝까지 SQL의 여정을 따라갑니다.

이 흐름 속에서 데이터 설계는 왜 그렇게 되는지, 어떤 인덱스를 써야 하는지,

JOIN이 왜 그 방식이어야 하는지 등 실전적인 고민을 함께 해줍니다.

이처럼 실무 흐름에 기반한 SQL 학습은 이런 장점들이 있어요.

• 문맥을 이해하니 쿼리가 머리에 남는다
• 기능이 아닌 목적 중심의 학습이 가능하다
• 현업 업무에 곧바로 적용할 수 있다
  
  

구성과 구조가 교과서처럼 명확하고 친절하다.

책은 총 10개의 챕터와 3개의 부록으로 구성되어 있습니다.

• 각 장은 개념 소개 → 실습 예제 → 복습 → 다음 단계 예고라는 깔끔한 구조
• 초급자도 부담 없이 읽을 수 있도록 쉬운 설명
• 실제 SQL 구문과 결과를 병렬로 배치해 직관적으로 이해 가능
• 다양한 DBMS(PostgreSQL, MariaDB, MySQL, Oracle, SQLite 등)에 대한 호환성과 차이점 설명

복습 파트와 "앞으로 다룰 내용" 안내는 학습 흐름을 유지시키는 데 큰 역할을 합니다. 

파이썬 연동, 피벗, 트리거, 재귀적 CTE까지도 폭넓게 다뤄주며, 중급 이상의 실무자도 유용하게 활용할 수 있어요.

기존 SQL 책과 무엇이 다를까?

비교 항목	기존 입문서	실무에서 SQL을 다루는 기술
실무 적용성	낮음	매우 높음
예제의 연계성	단편적	시나리오 기반 연속적
고급 기능 포함 여부	일부 제한적	CTE, 윈도우 함수, 트리거까지
다양한 DBMS 호환성	특정 DBMS에 종속	ANSI SQL  기반으로 범용성 우수
독자의 몰입도	파편적 구성	업무 흐름 중심으로 몰입도 높음

‘실무형 SQL 책’이라는 차별점은 단연 독보적이네요.
또한, SQL 초보자부터 중고급자까지 모두 아우를 수 있는 구조는 다른 책에서 쉽게 찾을 수 없어요.

그래서 이 책을 추천하냐고요?

현업으로 있을때는 매일 데이터 분석 보고서를 작성하고, 비즈니스 인사이트를 도출해야 했습니다.

단순한 SELECT 문으로는 턱없이 부족했고, 실시간 집계, 누적분석, 분기별 파이프라인 추적 등 복잡한 로직이 필요하죠.

이 책을 접하면, 여러가지를 할 수 있을 듯 합니다.

• 재귀적 CTE로 계층형 메뉴 구조 간단히 분석
• 윈도우 함수로 월별 누적 수치 트렌드 시각화
• 계산된 열로 보고서 SQL 단순화
• VIEW를 통한 반복 분석 쿼리 자동화

이 책을 단순한 독서 이상으로 따라하다 보면, 자연스레 본인의 업무 개선으로 이어질 듯 해요.

SQL을 아는 것과 SQL로 문제를 해결하는 것은 완전히 다른 것입니다. 

이 책은 그 간극을 메워주는 실무 가이드입니다. 

실무에서 SQL을 도구로 쓰기 위한 사고방식과 전략을 알려주는 경험 그 자체네요 ^^

 "서평단으로 '한빛미디어'로부터 도서를 제공받아 작성한 후기입니다."

https://nunbu.tistory.com/479

물음표 속 통계학, 느낌표로 바꿔주는 책!

59가지 통계학 궁금증 완전 정복 - 데이터 분석가가 궁금해 할 통계의 모든 것
황성원 지음 / 길벗 / 2025년 5월

[북리뷰-IT] 59가지 통계학 궁금증 완전 정복 (길벗, 2025)

“도대체 이 우도(likelihood)라는 게 뭐야? 왜 갑자기 로그를 취하지? 분산이 너무 작으면 왜 설명력이 없다는 거지?”

은행 IT업계에서 20년 넘게 일하며 NDB부터 시작해 Sysbase, Oracle 등 다양한 데이터베이스와

Cobol, java, C언어 등 많은 언어를 접하며 코어뱅킹 개발을 해왔지만 통계와 직면할 일은 거의 없었다.

하지만 금융업무가 점점 고도화 되고, 데이터 분석 요구도 많아지면서 통계라는 도구와 마주칠 일이 점점 많아진다.

특히 코어뱅킹 업무처럼 방대한 트랜잭션과 로그, 그리고 점점 고도화되는 데이터 분석 요구가 뒤섞인 현장에서는 

통계 개념이 그저 학문적 개념이 아닌 실전 무기가 되곤 한다. 

그러나 막상 책상에 앉아 통계책를 펼치면, 숫자와 수식의 벽에 막혀 고개를 절레절레 흔들게 되는 경험이 많이 있었다.

바로 그런 나 같은 실무자들에게, 길벗 출판사의 『59가지 통계학 궁금증 완전 정복』은 ‘그래, 이거였어!’라는 탄성을 자아내게 만드는 책이다.

실제 데이터 분석 중에 겪는 의문들을 중심으로 풀어낸 이 책은,

수많은 ‘왜?’에 대한 속 시원한 해답집이자, 통계학의 맥을 짚어주는 도구 상자다.

이 책, 무엇을 담았나?

책은 총 59가지 ‘궁금증’을 4개의 장(통계학, 추론, 가설검정, 회귀분석)으로 나누어 차근차근 풀어나간다.

말 그대로 실무에서 통계에 대해 자주 묻고 싶었던 질문들에 포커스를 맞추어 구성되어 있다.

• CHAPTER 1 통계학의 기본 개념부터 출발하여,
• CHAPTER 2 통계 추론(우도, 베이지안, 샘플링 등)의 핵심 원리,
• CHAPTER 3 가설 검정(p-value, t-검정 등)으로 들어가며,
• CHAPTER 4 회귀 분석과 분류의 실전 적용까지 이어진다.

각 장은 통계적 배경지식이 많지 않은 독자도 이해할 수 있도록 질문/해설 방식으로 전개되며,

특히 수식을 단순 나열하는 것이 아니라, 그 수식이 왜 필요한지, 어떤 상황에서 의미를 가지는지 맥락 중심으로 설명한다.

통계 개념을 수식과 현실 사이에 유기적으로 연결시켜준다는 점에서 기존의 많은 통계책과 방향이 다르다.

이 책이 특히 좋았던 이유

1. 실무에 최적화된 질문 중심 구성
단순히 이론을 정리해주는 책이 아니다. 

오히려 ‘실제 데이터 분석을 하다가 떠올릴 법한 질문’에서 출발한다.
예를 들면 이런 식이다.

• “상관관계가 있다고 해서 인과관계는 아니라는 말을 통계적으로 어떻게 설명하지?”
• “정규분포를 따르지 않는 데이터를 분석해야 할 때, 어떻게 접근해야 할까?”
• “ROC 곡선에서 x축과 y축은 각각 뭘 의미하는 거야?”

이런 질문에 대해 단순한 정의나 공식만 던지는 것이 아니라,

직관적 예시와 시각 자료로 풀어내어 개념을 피부로 이해하게 해준다.

2. 수식과 직관의 균형 잡힌 서술
많은 통계책들이 수식을 최대한 배제하거나, 반대로 수식만 강조한다. 

이 책은 그 중간 지점을 택했다. 수식을 해설하되, 그 수식이 ‘왜 나왔는지’, ‘무슨 의미를 가지는지’를 먼저 설명한다. 

그래서 수식이 부담이 아니라 이해의 도구로 느껴진다.

3. “헷갈리는 개념들”의 차이점을 명확하게 정리
평균 vs 기대값, 분산 vs 표준편차, 정규화 vs 표준화, 라쏘 vs 릿지…
실무자들이 가장 많이 헷갈려하는 개념쌍들을 짝지어 비교해준다. 

이는 단순히 암기를 돕는 수준이 아니라, 

각 개념이 어떤 통계 분석 상황에서 어떤 역할을 하는지를 명확히 보여줘 실제 분석에 직접 활용할 수 있게 한다.

이 책, 누가 보면 좋을까?

“통계를 실무에 쓰긴 써야겠는데, 이론서를 보면 머리가 아프다...”
“수식을 아예 배제한 책은 너무 감각적이고, 수식만 있는 책은 너무 수학 같다.”

이런 고민을 하는 데이터 분석 입문자,

통계 개념을 복습하려는 실무자,

그리고 AI·머신러닝을 배우며 통계를 처음 접하는 개발자에게 추천한다. 

특히,

• 코어뱅킹, 회계 시스템, CRM 등에서 수치 기반 분석이 필요한 금융권 종사자
• 데이터 기반 의사결정을 하는 마케팅 기획자
• AI/ML 공부 전 통계 기초를 탄탄히 하고 싶은 개발자
• 학부 수준의 통계를 공부한 이후 실전 개념을 다시 잡고 싶은 대학원생

에게 더없이 유용한 책이 될 것이다.

시중의 통계학 책들과 비교해 보면?

일반적인 통계 입문서는 두 가지 방향 중 하나이다.

1. 너무 쉬워서 통계의 깊이를 못 건드리는 책

2. 너무 어려워서 중도 포기하게 만드는 책

이 책은 그 중간을 정확히 겨냥한다. 특히, 다음과 같은 책들과 비교하면 차별점이 뚜렷하다.

비교 서적	주요 특징	『 59가지 통계학 궁금증 완전 정복 』과의 차이점
세상에서 가장 쉬운 통계학입문	완전 초심자 대상, 수식 거의 없음	실제 분석을 위한 깊이 있는 개념 전달은 부족
딱 한권으로 끝내는 논문 통계	넓은 범위위 이론 요약	'왜 그런가'에 대한 설명보다는 외우는 방식

『59가지 통계학 궁금증 완전 정복』은 개념을 내재화하고, 수식의 맥락을 이해하며, 실제 의사결정에 어떻게 적용할 수 있는지를 중심으로 구성되어 있다. 

이 점이 실무자에게 특히 강력하게 다가온다.

저자의 유튜브 강의 제공 (학습의 입체적인 확장)

『59가지 통계학 궁금증 완전 정복』의 또 다른 강력한 장점은 바로 저자 직강의 유튜브 영상 강의가 함께 제공된다는 점이다.

단순히 책만 읽는 데 그치지 않고, 저자가 직접 설명해 주는 시청각 자료를 통해 내용을 복습하고, 이해를 강화할 수 있다.
이는 다음과 같은 면에서 독자들에게 큰 가치를 제공한다.

1. 이해도 상승
책에서 다소 난해할 수 있는 수식이나 개념들이 영상으로 시각화되고, 

저자의 목소리와 함께 설명되기 때문에 독자가 더 쉽게 이해할 수 있다.

2. 다중 학습 채널 활용
눈으로 읽고, 귀로 듣고, 영상으로 보는 멀티채널 학습이 가능해지므로 학습 효과가 배가된다.

이는 특히 비전공자나 이론이 약한 실무자에게 큰 도움이 될 것 같다.

3. 자기주도 학습에 최적화
유튜브 채널인 "그림과학자"는 자유롭게 반복 학습이 가능하며,

각 주제별로 짧게 구성되어 있어 책과 병행하며 공부하기에 매우 효율적이다.

궁금한 부분을 실시간으로 찾아보며 학습할 수 있어, 독자의 학습 흐름을 끊지 않고 자연스럽게 이어갈 수 있다.

4. 기초부터 심화까지 폭넓게 다룸
영상 강의는 책의 내용을 보완하면서도,

일부 내용은 책보다 조금 더 심화된 해설을 제공하기도 하여 입문자부터 중급자까지 폭넓게 활용할 수 있다.

실무 통계의 빈틈을 매우고, 진짜 통계적 사고를 위한 책

최근 들어 고객 수익 분석, 적립 포인트 산정, 수수료 정산 등의 업무가 고도화되며, 

단순히 SQL 분석을 넘어 통계적 접근이 필요해졌다.

이 책을 읽으며 그동안 제대로 이해하지 못한 개념들,

예를 들어 '최대우도추정(MLE)'와 '가설 검정'의 차이, 'ROC 곡선의 의미', '정규성 변환의 필요성과 방법' 등을 다시 체계적으로 정리할 수 있었다.

특히, "우도에 로그를 왜 취하냐"는 질문은 내가 수년 전부터 궁금했지만 설명할 방법이 없어 그냥 넘겼던 부분이있는데, 이 책을 통해 모두 해소되었다.

『59가지 통계학 궁금증 완전 정복』은 단순히 개념을 알려주는 책이 아니다. 

개념을 이해하고 적용할 수 있게 도와주는 책이다.

데이터 분석을 하면서 '이건 왜 이렇게 해야 하지?'라는 생각이 들 때, 이 책을 펼쳐보면 그 해답의 실마리를 찾을 수 있을 것이다.

통계가 어렵게 느껴졌다면, 이 책으로 다시 시작해봐라.

'왜 그런지' 이해하고 싶은 당신에게, 이 책은 최고의 선택이 될 것이다.

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