남의 마음을 흔드는 건 다 카피다 - 좋은 카피를 쓰는 습관
이원흥 지음 / 좋은습관연구소 / 2020년 7월
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[이 글은 출판사의 지원을 받아 작성하였습니다]


언제는 안그랬겠냐만 요새 일이 잘 풀리지 않는다고 느낀 적이 많았다.


이사와 그 뒷처리 일들, 그 가운데서도 해야 할 업무, 다른 활동들을 이리저리 우여곡적을 겪으며 완료를 시켜놓고 드디어 안정을 시키나 했는데 갑자기 예상치 못한 수술, 그리고 더 예상하지 못한 수술 회복 기간. 그 가운데 꼬여버린 현금흐름과 일정과 신체리듬. 그리고 이런 것들을 복구시키기 위해 또 뭔가를 해야하는 상황들. 이런 불안정한 상황이 예전부터 지금까지 끊이지 않고 그리 쉽게 나아지지 않을거란 걸 알고난 뒤의 탈진. 


살면서 누가 이런걸 겪지 않겠냐만 이런 게 쌓이니 부담스럽고 업무, 생활, 다른 활동들 모두 내 스스로가 마음에 들지 않았다. 쌓여있는걸 처리하고 처리하다가 지쳐서 미루고 미루다보니 마음에 안들어 마음속에 쌓아놓고 부담스러워하는 그런 고리가 만들어지고 있었다.


그런 도중 우연히 이 영상을 봤다.


https://www.youtube.com/watch?v=DcO6mi_xURM

잘 몰랐는데 17년에 클론은 everybody라는 앨범을 발매했고 방송활동도 했었다. 그 중 판타스틱듀오라는 프로그램에서의 장면을 편집한 유튜브영상이었다. 


아무 생각없이 보다가 생각하지 못한 깊은 감동을 받았다.


강원래가 정말 열심히 노래하는 장면, 그리고 아이가 그런 아빠를 바라보는 장면, 강원래가 구준엽에게 파트를 넘기는 장면, '초련'에서 아이가 같이 춤추는 장면. 이 장면들을 보다보니 강원래는 아직 '가수'라는 업을 버리지 않았구나. 자기 자식에게 멋진 무대를 보여주는 그런 사람이구나. 


라는 생각이 들면서 '단순히 돈 벌이 이상으로, 몇 년뒤에 내 자식이 봤을 때에도 부끄럽지 않은 뭔가가 있어야 하는구나' 라는 걸 배웠다. 


그러면서 과연 내 업을 어떻게 정의하고, 어떤 태도로 임할 것인지 고민하기 시작했다. 단순히 직장인 말고, 데이터분석가 말고 직업으로서 분석가 라는 걸 어떻게 정의할까. 나는 무엇을 어떻게 하고 어떤 태도를 가지고 살 것인가


근데 이게 혼자 고민한다고 나오는 답은 아니다. 산에서 도닦으면 내가 질문한 것에 대한 답은 나오지 않고 도인이 되는것처럼 말이다.


그 때 이 책을 읽었다.


김동조의 [나는 나를 어떻게 할 것인가]나 박웅현의 [책은 도끼다]라는 책을 처음 접했을 때, 그 느낌을 이 책에서 받았다. 그냥 일반 서적 말고 뭐라고 설명하기 힘들지만 뭔가 압축되고 농축된 책. 강원래의 노래를 보며 느꼈던 희열감처럼 뭔가를 불러일으키는 책. 그런 책이었다. 느낌이 좋았다.


특히 광고주와의 회의에서 폭발해 회의를 엎어버린 후배가 잘못했다며 고개를 숙였을 때 "그래 틀렸어" 라며 저자가 위로 대신 해준 말은 깊이 와닿았다.


아마 너는 있는 힘을 다해 참고 있었겠지. 그렇게 묵묵히 듣다 듣다 어쩌면 앞의 얘기들에 비하면 별거 아닌 말에 폭발한 셈이겠지. 그건 진짜 아니라고 생각합니다, 라고. 그 말을 할 때 넌 틀림없이 광고주와 하는 논의라는 점을 고려해 최대한 감정을 억누르고 말했을 거야. 최소한의 예의를 갖추느라고 말이야. 그렇지? 왜 네가 틀렸다고 하느냐면 말이야, 꼭 두 가지를 알려주고 싶어서 그래.

회의 내내 애써 참다가 마지막까지 참지 못한 게 잘못이라면, 난 그게 틀렸다고 생각해. 처음부터 적극적으로 개입했어야 했어. 최대한 앞부분에서부터 상황을 여우처럼 영리하게 통제했어야 한다는 거지. 받을 건 받아주고, 무시할 건 짐짓 지나치고 증폭시킬 만한 얘기는 좌중을 주목하게 해주고. 누가 키맨인지, 회의의 공기는 어떻게 시시각각 변해가는지, 빠르게 읽고 그에 맞는 구체적 대처를 해야 했어.

알아. 쉽지 않지. 어려운 일이야. 고도의 집중력이 필요하지. 사전에 만반의 준비도 필요하고 말이야. 그렇게 했어도, 물론 잘못될 수는 있지. 논리적으로 옳은 답변을 했는데 그게 오히려 회의 결과를 망치게 되는 어처구니없는 일도 생기지. 드문 일도 아니야. 그래도 해야 할 일을 하는 거야. 그게 중요해.

성경의 전도서 3장 알지? 천하만사 다 때가 있나니 사랑할 때가 있고 미워할 때가 있으며 전쟁할 때가 있고 평화할 때가 있느니라. 거기 보면 이런 구절도 있지. 잠잠할 때가 있으며 말해야 할 때가 있다고. 회의는 카피라이터가 말해야 할 때야. 꼭 광고주와의 회의가 아니더라도 기획팀과의 회의건 제작 임원과의 리뷰건 마찬가지야.

회의실에서 카피 아이디어를 설명하고 나면 여러 얘기들이 나오잖아. 너도 잘 알다시피 남이 써놓은 걸 보고서 하는 말들이 꼭 예리한 지적만 있는 건 아니지. 하나 마나한 소리, 원론적인 얘기, 얼토당토않은 제안, 첫 번째 제작 회의쯤에서 이미 검토가 끝난 초보 수준의 아이디어, 그런 것들이 쏟아지곤 하지 않니? 바로 그때 다른 누구도 아닌 네가 답변의 책임을 진 화자라고 생각해야 해. 설명하고 설득하고 감싸주고 네 열정과 확신과 태도에 흔쾌히 압도되도록 해야 된다고. 뭘 가지고? 네가 가진 지식과 언변과 센스와 표정과 성격과 몸짓, 이 프로젝트에 대한 준비만이 아니라 지금까지 네가 배우고 가진 모든 것을 가지고서 말이야.

네가 연애를 하는데 이성에게 과묵한 스타일이라면 그건 너의 사생활이니까 우리가 같이 논의할 문제는 아니지. 그러나 카피라이터인 네가 애써서 훌륭한 카피들을 뽑아놓고는 회의실에서 '자, 봐봐, 알겠지?' 그게 끝이라면 곤란해. 기억하렴. 말하지 않아도 안다는 건 초코파이거나 어리광일 뿐이야.

회의실에서 과묵한 건 직무유기야. 도무지 쓸 데라고는 하나도 없는 얘기를 눈치도 없이 오래 늘어놓는 통에 회의 분위기까지 망쳐버리는 그런 수다쟁이가 되어서는 안되겠지만 말이야.

관망하는 프로는 없어. 흘러가는 논의를 구경만 한다는 건, 백마 탄 왕자가 홀연히 나타나 네 카피를 구원해주기를 기다리는 것과 같아. 재투성이가 되어버린 네 카피를 구원할 자가 누구라고 생각하니? 훌륭한 카피를 쓴 사람, 바로 너! 오직 너뿐임을 부디 잊지 말아 주면 좋겠다. 나보다 뛰어나게 멋진 카피를 척척 써내는, 내 사랑하는 후배 카피라이터야. 


나는 과연 프로였을까? 싸울 땐 싸울 줄도 알고 무시할 땐 무시할 줄 알며 받을 건 받아주는 그런 프로. 그저 주니어라는 이름으로 입닥치고 그저 열심히만 하면 되겠지 라고 한건 아니었을까.


1년차건 10년차건 프로처럼 되고 싶다면 신데렐라 신드롬을 버리라는 얘기를 들으며 열심히 해야겠다 라고 생각했다. 그저 열심히 하려고 열심히 하는게 아니라 내 분석, 내가 하는 업무, 내가 하는 논의가 제대로 진행되도록 하려면 그게 필요하니까. 일이 되게 만드려면 그게 필요하니까. 내 모든 걸 다해서 설득하고 설득당하고 어떻게든 일이 되도록 만드는 그런 프로의식. 그런 프로의식을 바탕으로 어이없는 소리하는 상대방에게 'x이나 까세요'하며 상을 엎을 수 있는 그런 훈련된 자신감. 


그게 갖고 싶어졌다. 


이 책은 그 과정을 시작하라고 독려해주는 책이었다. 내가 집중해야 할 '고객', '원칙', '전략', '프로세스'가 무엇인지 이 책을 통해서 완전히는 아니더라도 힌트는 얻을 수 있다고 생각한다. 


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남의 마음을 흔드는 건 다 카피다 - 좋은 카피를 쓰는 습관
이원흥 지음 / 좋은습관연구소 / 2020년 7월
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잡다한 책 말고 농축된 책을 원하신다면 구매하시길 권합니다

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핸즈온 비지도 학습 - 텐서플로, 케라스, 사이킷런을 활용한 알고리즘과 방법론, AI 활용 사례
안쿠르 A. 파텔 지음, 강재원.권재철 옮김 / 한빛미디어 / 2020년 7월
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[이 글은 출판사의 지원을 받아 작성하였습니다]

겉면

결론부터 얘기하자. 이 책 추천한다.

출판사에게 지원을 받아서 그런 게 아니다. 책을 보면 안다. 이 책은 번역서지만 번역서라고 하기 어려울 정도로 역자들이 공을 많이 들인 흔적이 보인다. 국내서적과 번역서 그 사이 어딘가 혼혈서적? 그 정도라고 분류하면 좋을 정도로 역자들은 기초적인 개념부터 어려운 개념까지 주석을 달아주었다.

역자들이 주석을 단 모습

책 자체는 엄청 특별한 내용을 담고 있는 책은 아니다. 제목 <핸즈온 비지도학습>이라는 이름에 걸맞게 딱 그렇게 비지도학습에서 어떤 기법이 있고 어떤 목적으로 사용되며 그 속에서 주의할 점이 무엇이 있는지 알려주는 개론서로써 좋은 책이다. 물론 책 분량의 한계로 인해서 매우 자세히 다루진 않는다. 

완전 떠먹여주는 수준까지 바라는 사람(나 또한 약간 그런 마음이 있다고 고백한다)이라면 약간 실망할지도 모르겠다. 하지만 대략적인 개념 정도는 잘 적어둔 편이니 보면서 익혀놓고 실무에서 필요하면 그 때 깊이 알아보는 것도 나쁘지 않을 방법이라고 생각한다.

이 책에서 6장 고객 세분화 부분이 가장 마음에 들었는데 데이터를 랜딩클럽의 고객 데이터를 가지고 실습하기 때문이다. 사실 어떤 기법도 중요하지만 다루는 데이터가 내가 관심이 있는 데이터인지, 그리고 기법을 통해 도출하는 결과가 내가 관심있는 것인지가 더 중요하다고 생각하기 때문에 6장이 마음에 들었다. 

그런 반면 MNIST를 3장과 5장에서 사용하는데 MNIST말고 다른 비즈니스 데이터를 사용할 수는 없었는지 아쉽다. 이 책을 보는 사람들은 단순히 비지도학습을 익히기 위해 보는 게 아니라 실무를 잘하려고, 포트폴리오 쌓으려고 하는거일텐데 그런 관점에서 MNIST데이터는 별로 흥미가 가지 않았다.

우선 7장까지만 공부하고 그 이후 신경망부분은 따로 시간을 내서 실습하려고 하는데 뒷 부분에 추천 시스템이 있어서 뭔가 흥미롭다. 

맞다. 그러고보니 이 책의 아쉬운점이 또 있는데 TF1.X 사용한다. 2.x 문법을 사용하셔야 하는 분이라면 아쉬우실 수 있다. 그럼에도 이 책은 개론서로서 충분히 가치가 있다고 생각한다. 




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당신이 지금 알아야 할 빅4 클라우드 머신러닝 - 아마존, MS, 구글, IBM 클라우드 기반 머신러닝 이론 및 실습
이영호 지음 / 비제이퍼블릭 / 2020년 3월
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[이 글은 출판사의 지원을 받아 작성하였습니다]


AWS, Azure, GCP와 같은 클라우드는 개발하는 사람이 아니더라도 한번쯤 들어보거나 기사를 읽어본 세상이 되었다. 예전에 학교에서 공부할 때 경영정보학 교과서에서도 클라우드에 대한 언급은 있었지만, 그 때가 이른 시기여서 그런지 아니면 개발공부를 하지 않아서 그런지 몰라도 이 정도까지 대중적이라고 느끼진 못했다. 마치 '빅데이터'처럼 말이다.


기술이 어떤 상태에 있는지 보여주는 하이프 사이클 - 출처 : 나무위키


내 느낌적인 느낌으로 클라우드는 이미 Plateau of Productivity 상태에 들어섰다고 생각했는데 과연 가트너는 어떤 의견을 냈을지 궁금했다.


출처 : https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2019-10-14-gartner-s-2019-hype-cycle-for-it-in-gcc-indicates-pub 


19년 10월 기준으로 Public Cloud Computing은 Inflated Expectation을 겪고 조금씩 trough of disillusionment, 즉 환멸의 굴곡기를 향해 달려가고 있는 상태라고 가트너는 진단한다.


제대로 Plateau, 즉 stable한 상태에 도달하려면 10년이나 걸린다고 진단하는데 과연 그럴까? 지금 확산속도와 엔지니어들의 Position 배치를 볼 때 나는 더 빠를거라고 생각이 드는데.. 뭐 가트너의 생각이니까.


책에 대해서 쓰기전에 이런 잡소리를 쓰는 이유는 이 책의 느낌이 딱 이런 느낌이기 때문이다. 


기술서적이라기보다는 보고서 느낌?


AWS 사용 사례 설명 부분


어쩔 수 없는 부분이긴 하다. AWS만 해도 다루는 책들 보면 다들 두꺼운 책 한 권 나온다. 그런데 4개의 클라우드를 다 설명하겠다고 하고 앞부분에선 ML 개론까지 써놓았으니(100여 페이지가 ML개론이다... 여기서 뭔가 직감했다).. 이 부분이 엄청 아쉬웠는데 ML개론은 요새 모르는 사람이 없고(내 편견일 수 있지만) 인터넷 검색하면 다 나오니 없애거나 핵심적인 부분 몇개만 적고 넘어가는게 낫지 않았을까 싶다. 

그래도 다르게 생각해보면 엔지니어 입장이 아닌 기획자의 입장에서 깊이알기보다 보고서나 기획서, 정부과제 사업계획서를 써야 하는데 인터넷 봐도 뭔 소리인지 모르겠는 사람들에겐 유용할 수 있겠다는 생각이 들었다. 참고할 Reference에 대해서 써있고 그리고 대충 어떤 기능을 하는지 개념 설명이 되어있기 때문이다.

생각해보니 이 책을 고른 이유는 뭔가 빠르게 핵심만 익혀서 지름길을 가고 싶은 욕심때문이었다. 내 꾀에 내가 당한 꼴이었다.


엔지니어라면 자기 욕심 채우지 못할거 뻔히 알면서 이 책 잡고 괜히 성질내지 말고 시중에 많은 클라우드 서적을 잡자. 지름길 없는거 뻔히 알잖는가.


과제계획서/보고서 써야하는 기획자라면 빠르게 익히고 필요한 Reference따서 쓰자. 그러다 재미생기면 그때 제대로 ML 공부하면 된다.




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신경망 교과서 - 6개 프로젝트로 제대로 배우는 신경망의 기본기
제임스 로이 지음, 이춘오 옮김 / 길벗 / 2020년 5월
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이 글은 출판사로부터 책을 제공받아 작성하였습니다.


아마 이 책과 같은 길벗출판사였던걸로 기억하는데 모두의 딥러닝이라는 베스트셀러가 있다. 딥러닝 튜토리얼을 담은 책인데 그 책을 한국인 저자가 썼다면 이 책은 비슷한 내용을 외국저자가 쓴 느낌이다. 그렇기 때문에 모두의 딥러닝이란 책을 본 사람이라면 '어? 익숙한데?'라는 느낌을 받을거라고 생각한다.


물론 완전히 똑같진 않다. 모두의 딥러닝이 아주 기초부터 하나하나 설명해주고 하나하나 꼭꼭 씹어서 먹여주는 느낌이라면, 이 책은 말그대로 '튜토리얼'에 집중한 책이다. 바로 코드부터 쓰자고 한다. 만약 아예 아무것도 모르는 사람이라면, 당황스러울 수 있다. (물론 그런 분은 이 책을 잡지 않겠지만)

이 책은 당뇨예측, 택시요금예측, 이미지분류, 이미지 노이즈 제거, 영화 리뷰 감성 분석, 안면인식 총 6개의 튜토리얼을 다루고 있으며 컴팩트하게 구성된 튜토리얼이기 때문에 코드를 따라치다보면 대충 느낌 온다.

'아 여기에 Layer이렇게 쌓아야 하는구나'
'여기에 adam optimizer 쓰고 task가 분류니까 binary_crossentropy 써야지' 

6개의 튜토리얼을 조금씩 따라하다보면 금방 각 나온다.

딥러닝이라고 하면 무조건 GPU를 떠올리기 마련인데 다행히 튜토리얼은 GPU까진 필요없다. CPU만 있어도 충분히 돌릴 수 있으니 그런 걱정 말고 궁금한 사람은 그냥 돌리면 된다. 

환경셋팅은 이미 yml파일을 해주었으니 그냥 하라는대로 conda virtual environment만 구성해주면 된다.




딥러닝 좀 하시는 분들이라면 이 책이 재미없을거라고 생각한다. 실전과는 거리가 있고, 튜토리얼 수준이기 때문이다. 하지만 파이썬 조금하다가 딥러닝이 궁금하신분들, 이런저런 이론보다 실전으로 경험하고 싶으신 분들에게 이 책을 추천드리고 싶다. 번역서임에도 매끄럽게 번역되어 있어서 따라하기 쉽기 때문이다.





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