입문부터 실전까지

나만의 스마트워크 환경 만들기 - 파이썬으로 만드는 업무 자동화 프로그램
박찬성 지음 / 비제이퍼블릭 / 2020년 5월

이 책에서는 파이썬 기초 문법부터 파일 입출력, 문서 다루기, 크롤링, 자동화, ML기초 를 다룹니다.

이 말인 즉슨 꼭 앞에서부터 차근차근 볼 필요가 없고 자신이 관심있는 부분부터 보면 된다는 뜻입니다.

최근 자동화에 관심이 생겨서 자동화 부분을 펼쳐보았습니다.

책의 분량이 한계가 있다보니 모든 부분을 다 다루지 못한 사정이 있겠지만, 저를 포함한 이 책의 많은 독자가 윈도우 환경으로 실습할텐데 cronjob만을 이용한 실습을 한 건 아쉬웠습니다.

조금 분량이 늘어나더라도 schtasks로도 다뤄주셨으면 어땠을까 합니다. (아니면 깃헙 액션도 좋구요)

물론 저자 말대로 cron job에 대해서 잘 설명해주시기 때문에 그리 어렵지 않게 적용 가능하긴 합니다.

그리고 scheduler라이브러리를 활용해서 네이버 웹툰 업데이트를 메일로 보내는 실습을 하는데, 자세히 설명해주기 때문에 한 번에 이해하지 못하더라도 우선 코드를 따라 입력해보면 좋을 듯 합니다..

원래 코딩은 이론보다는 손이 먼저나가야 유리하니까요.

그리고 요새는 메일보다는 슬랙같이 협업툴에 더 익숙하기 때문에 구글링을 좀 더 한 뒤 슬랙으로 전송하는 걸로 만든다면 관심있는 주식종목 알림처럼(먼 산...) 원하는 프로그램에 응용할 수 있을 듯 했습니다.

ML파트는 매우 짧은 분량이기 때문에 많은 걸 다루지 못했지만, 국내서적에 잘 소개되지 않았던 fastai 패키지를 소개한다는 점이 맘에 들었습니다. 원래 신상보면 군침돌잖아요.

짧은 분량이지만 랜덤포레스트를 알기 쉽게 적어놓았기 때문에 코드를 따라치다보면 대략 어떤 느낌인지 파악하는건 어려움이 없을겁니다. 

입문자이거나 문법을 익혔는데 어떤 걸 해야할지 모르겠는 분들( <- 저를 포함해 이런 경우 엄청 많습니다)이 이 책을 보시면 좋을듯 합니다. 개발을 익히다보면 주변에서 조그마한 '토이 프로젝트'를 하며 실전감각을 익혀야 한다 강조를 많이 하는데, 그런말을 들을 땐 무슨 말인지 알고 동기부여받지만 막상 어떤 걸 해야할지 모르겠더군요.

그럴 땐 이 책을 보면서 따라하고 이걸 포트폴리오로 내시면 좋지 않을까 싶었습니다.

따라한 것도 엄연히 자기 노력이며 능력이 있다는 걸 증명하는 거니까요.

마지막으로 저자 사인 받은 거 자랑 한 컷.

줄리아를 생각하다 - 줄리아 종합입문서

줄리아를 생각하다 - 데이터 과학자를 위한 최적의 프로그래밍 언어
벤 로언스.앨런 B. 다우니 지음 / 한빛미디어 / 2020년 4월

[이 서평은 출판사로부터 책을 제공받아 작성하였습니다]

보통 데이터 사이언스 하면 아직까진 파이썬, R이 대세다.

하지만 세상에 영원한 건 없다는 말처럼 파이썬과 R도 언제 대체될지 모르겠다.

특히나 파이썬은 속도가 중요한 분야에서는 C++에 비해 속도가 느리다는 평을 받으며 잘 쓰지 않는 추세다.

R은 주로 통계학 선생님들이 많이 쓰시는 것 같고.

그런 틈 사이에서 줄리아가 치고 나올 수 있을지 궁금하긴 하다.

출처 : https://www.codementor.io/@evalparse/julia-vs-r-vs-python-string-sort-performance-an-unfinished-journey-to-optimizing-julia-s-performance-f57tf9f8s

검색해보니 Julia-radix의 속도는 넘사벽이다.

이 책은 이런 줄리아의 기본 문법부터 자료구조, 파일처리, DB처리, 디스패치, 인터페이스 설계까지 종합적으로 다루고 있다. 그러다보니 살짝살짝 다루는 느낌은 있지만 그래도 국내에 번역된 줄리아책은 이 책이 유일하기에, 번역서로 읽고 싶다면 이 책을 잡길 권한다.

다만, 구조체나 디스패치와 같은 개념들이 낯설어서 손이 잘 안갈수 있긴 하다.

그래도 뭐 몇 번씩 따라하다보면 익숙해지겠지.

너무 어렵다 싶으면 이 책으로 시작하지말고 파이썬, R부터 시작해도 무방하다. 거기서 프로그래밍 기초와 자료구조, 알고리즘 기초를 쌓고 이 책을 통해 조금씩 더 감을 익히면 된다.

딥러닝 교과서 - 딥러닝 교과서라기보단, 그냥 파이썬 교과서가 아닐까?

파이썬으로 배우는 딥러닝 교과서 - 이미지 인식 모델을 만들면서 익히는 딥러닝 ㅣ 파이썬으로 배우는 교과서
이시카와 아키히코 지음, 박광수 옮김 / 한빛미디어 / 2020년 3월

[이 서평은 출판사로부터 책을 제공받아 작성하였습니다]

이미지 전처리를 다루는 파트가 있다고 해서 군침이 돌았습니다. 물론 주로 하는 전처리는 re패키지(듣기만 해도 고통스럽죠?)를 이용한 텍스트 데이터 전처리이지만, 이미지 전처리도 할지 모른다는 생각에 이 책을 보기 시작했습니다. 더구나 요새 딥러닝을 공부하고 있기 때문에 그랬습니다.

근데 딥러닝 교과서라고 하기엔 좀 맞지 않다고 생각이 들었습니다. 

람다가 챕터 13에 나오고 데이터 프레임을 이용한 전처리가 챕터 14에 나옵니다.

챕터 15가 되서야 이미지 데이터 전처리가 나오고 챕터 16에서야 Supervised Learning이 나오기 시작합니다.

이 정도면 딥러닝 교과서라고 하기엔 좀 무리이지 않을까 싶습니다. 

사이토 코기의 [밑바닥부터 시작하는 딥러닝]이란 책이 [딥러닝 교과서]라고 썼다면 이해할 수 있는데, 이건 좀 아쉬웠습니다. [이미지 분석을 위한 ML 교과서] 정도면 어땠을까 싶습니다. 만약 구매하고 싶으신 분이 계시다면 이 정도로 생각하고 구매하시면 좋을 듯 합니다.

이렇게 서술해놓으니 마치 책이 안좋은 것처럼 보일 수도 있겠네요. 

그렇지 않습니다. 독자의 기대와 제목이 다르다는 거지, 이 책 자체는 '교과서'라는 말에 어울리게 친절하면서도 정확하게 진도를 진행합니다. 번역도 깔끔하게 된 편이라 마치 국내 저자가 쓴 듯 부드럽게 넘어갑니다. 만약 해외 저자의 번역투 때문에 책을 읽기 어려웠던 분이라면 추천드리고 싶습니다. 

그리고 앞에서 말씀드렸다시피 이 책은 아주 기초부터 딥러닝(CNN)까지 다루기 때문에 초보자가 보셔도 좋고 약간 애매한 중수가 보셔도 좋을거라고 생각합니다. 이미지 전처리를 하시는 분이라면 OpenCV위주로 보셔도 좋을것 같구요. 

하나의 책에 많은 내용을 담다보니 짧게 짧게 다루지만 그러면서도 깔끔하게 다루는 스킬이 돋보입니다.

연휴나 주말에 몰아서 해보시기를 추천!

자바스크립트 코딩의 기술

자바스크립트 코딩의 기술 - 똑똑하게 코딩하는 법
조 모건 지음, 곽현철 옮김 / 길벗 / 2019년 12월

우리는 복잡한 개념을 생각하고 가르치기 위해 많은 시간을 쏟지만, 오히려 변수 선언처럼 간단한 것이 여러분과 다른 동료 개발자의 삶에 훨씬 큰 영향을 끼칩니다.

p.20

이 말을 시작으로 이 책은 가장 기본이라고 할 수 있는 변수부터 다른 함수까지 다룬다.

보통 다른 책들은 '왜'가 별로 없다. 그냥 이런 이런게 있고 이런이런게 있으니 써야된다. 그런 식이 많다. 그렇지만 이 책은 '왜'를 탐구한다. 그렇기에 완전 입문자가 보기엔 좋지 않은 책이라고 생각한다.

입문자에게 '왜'가 필요 없는 건 아니지만, 아직 익숙하지 않은 입문자에겐 우선 코딩을 더 해보는 경험이 중요하다. 그렇게 한 뒤 이 책을 보면 내가 어느 부분에서 부족했는지 알면서 조금씩 개선되는 자신의 모습을 발견할 수 있을거라고 생각한다.

그러니 이 책을 무조건 처음부터 끝까지 다 읽어야만 한다는 강박은 잠시 내려놓는게 좋다. 나 또한 이 책을 전부 읽지 않았다. 그냥 내가 마음에 가는 부분만 혹은 아는 부분만 읽었다. JS를 주 언어로 쓰지 않기 때문이다. 

하지만 단순히 자바스크립트를 넘어서 프로그래머라면 결국 혼자 일하는 게 아니라 함께 일해야 하고 연속적으로 일해야 하므로 어떻게 했을 때 더 효율적이면서도 효과적으로 코딩할 수 있는지 익혀야 한다고 생각한다. 그리고 이 책은 그에 대해 충실히 가이드를 제공한다.

파이썬을 하든 JS를 하든 이 책은 조금씩 조금씩 읽어볼만 하다. 

얇은 책이니까 코딩할 때 곁에두면 든든한 벗이 되지 않을까 싶기도 하고.

이 서평은 출판사의 제공을 받아 작성하였습니다.

창업의 과학

창업의 과학 - 스타트업이 반드시 직면하는 모든 문제의 99% 해결법
다도코로 마사유키 지음, 이자영 옮김 / 한빛미디어 / 2019년 12월

이 책을 처음 받았을 때 기대감은 10% 미만이었다. 

경영학 전공을 하면서 창업론 수업을 몇 번 들었고 그 때마다 교과서를 읽어보면 린 캔버스가 어쩌고저쩌고 창업을 하기 위해 비즈니스 모델을 세울 때는 어떻고 저렇고 그냥 재미없는 이론들만 서술해놨기 때문이다. 교과서보다는 차라리 배기홍의 스타트업 바이블이나 임정민의 창업가의 일 같은 책이 훨씬 더 재미있으면서도 영감을 주었다. 

책 제목이 창업의 과학이라고 되어있길래 왠지 교과서와 비슷하지 않을까 생각했다.

하지만 달랐다. 

마치 1대1 과외를 듣듯 차근차근 내용을 전개해나가면서도 최신 사례와 함께 실무를 하며 익혔던 경험과 조언을 들을 수 있었다. 특히 초반부 내용은 지도교수님이 수업시간에 강조하셨던 내용과 똑같아서 교수님이 쓰신게 아닌가 싶을 정도였다.

그리고 창업에 관한 필독서들을 저자가 소화해서 실제 경험과 함께 풀어내기 때문에 만약 [제로 투원], [린 스타트업] 등 필독서들을 읽지 않은 사람이라면 이 책으로 퉁쳐도 충분하지 않을까 생각했다. 

책을 읽으면서 느끼는 거지만 창업이 아닌 취업을 위해서라도 이 책을 읽을만한 가치가 있다고 생각했다. 스타트업을 취직하는건 돈을 받기 위해 일한다는 관점으로도 해석할 수 있지만 자신의 시간과 역량을 스타트업에 투자한다는 관점으로도 해석할 수 있다. 좋은 기업을 만나면 자신의 커리어가 발전하는 걸 볼 수 있지만 비전도 비즈니스 모델도 현금도 문화도 안 좋은 곳을 가면 자신을 피폐하게 만들고 커리어가 꼬일 수도 있다. 

그렇기에 마치 투자자처럼 취직할 곳을 바라보는 연습을 해보면 좋지 않을까 싶었다. 투자자는 단순히 기업만을 바라보지 않는다. 문화, 업종, 미래 현금흐름 등 거시적인 관점으로도 쳐다본다. 이렇게 여러 관점으로 생각해보는 것만으로도 비즈니스 감각을 키우고 생존력을 키우는데 도움이 되지 않을까. 직군에 관계없이 말이다.

학교 창업론 수업에서 재미없는 교과서를 치우고 이 책을 주교재로 삼았음 좋겠다. 아마 창업에 대한 이해도가 그 전보다는 2배는 뛸테니.

[이 서평은 출판사로부터 책을 제공받아 작성하였습니다]