2022 공개적 빅데이터분석기사 실기

2022 공개적 빅데이터분석기사 실기 - 필수 합격서, 파이썬, 핵심알고리즘 완전 정복, 최신 출제경향을 반영한 단답형+작업형 기출/예제 수록 ㅣ 2022 공개적 빅데이터분석기사
김원표 지음 / 와이즈인컴퍼니 / 2022년 2월

빅데이터분석기사시험이 벌써 4회째가 다가오고 있습니다. 1회는 코로나로 취소되었고 2회부터 시작되어 실제 3회가 되어 열기가 점점 올라가고 있습니다. 빅데이터분석기사는 필기와 실기로 되어 있습니다. 필기를 합격한후에 실기를 임하게 되는데 <2022 공개적 빅데이터 분석기사 실기>가 단답형과 작업형문제를 대비합니다. 2회 실기전에는 실기수험서가 출간이 되지않았습니다. 그것은 어떤 유형으로 실기가 될지 확실치 않아서 였겠죠. 이제 2회와 3회의 시험을 시행되었으므로, 기출시험도 공개되었고, 그 유형은 단답형문제와 작업형문제가 출제되어 단답형문제는 10문제이고, 작업형문제는 2유형으로 파이썬을 통해 문제를 풀수있도록 코딩방법을 알려줍니다.

저자는 와이즈인컴퍼니 대표이고 한양대겸임교수시며 20년경력의 데이터 사이언티스트십니다. 와이즈인컴퍼니는 리서치, 데이터인, 데이터캠퍼스를 운영하는 것으로 보입니다. 저서는 통계분야를 주로 내셨습니다.

본 수험서는 단답형보다는 작업형대비에 대부분을 했고 단답형은 필기책의 내용이기에 필기책으로 대비를 하는 것이 좋습니다. 단답형예상문제 10문제를 1회 제시해둔점이 인상적입니다. 문제는 작업형이죠. 실기시험특징을 보면 시험이 만만치 않음을 느낍니다. 라인별실행, 그래프기능, 단축키, 자동완성기능을 제공하지않는 다고 합니다. 이 기능들은 파이썬프로그램을 다루며 너무 익숙하고 편하게 사용되는 기능들이라 떨리는 시험장에서 이 기능이 안될때 약간의 맨붕이 찾아올수도 있으므로 대부분의 함수나 코드는 외우고 있어야 시험에 합격이 가능할 듯합니다. 코드실행시간을 1분으로 제안을 한것은 다양한 능력을 평가하는 것이 아니라 정말 이 책에 제시된 코드 그대로만 수행해야 된다는 의미(기본적인 수행능력)로 보입니다. 394페이지의 코드를 대부분 외우고 있어야 실기수행시험가능함을 뜻해보입니다.

작업환경은 아나콘다의 주피터노트북을 사용합니다. 파이썬 설치부터 기초, Numpy함수, Pandas 데이터처리, 데이터의 탐색과 정제를 알아보고, 실제 현업에서는 데이터의 탐색과 데이터의 정제가 가장중요하죠. 소위 전처리라는 용어로 사용됩니다. 챕터3장에서 본격적으로 머신러닝의 분류,회귀, 모델검증, 정규화, 모델평가를 다루고 챕터4에서는 18가지 알고리즘을 다룹니다. 이 18가지 알고리즘은 달달달 외우고 있어야 시험에 합격하는 소리일겁니다. 필기도 상상외로 분량이 많은데, 18개 알고리즘 코드를 모두 외우고 있어야 한다는 것이 약간은 무섭습니다. 물론 2회와 3회 기출문제를 보면 모두 LogisticRegression 알고리즘으로 사용했지만 시험출제자가 4회에 생각이 바껴서 어려운 알고리즘을 사용하는 고난이 닥힐지 모르는것이죠. ㅠㅠ 그것이 우려되기에 저자도 18가지 알고리즘을 시험에 사용할 수있도록 소개해 놓았을 겁니다.

저자는 실습문제에 잘적응하도록 코드를 자세히 설명해주고 사용된 코드는 모두 자료실에 올려두었습니다. 사실 빅데이터분석기사를 획득했다고 해서 실제 실무를 할 수있는 실력이 될수 없다는 소리가 많습니다. 데이터분석을 하는 주니어데이터사이언티스트로 출발하는 분들에게는 꼭 필요한 자격증으로 보입니다. 시험을 보지 않는 분들도 빅데이터분석이라는 분야를 배우는 교재로 사용해도 좋을 듯합니다. 4회시험을 보시는 분들에게 저를 포함해서 좋은 성과를 기원합니다.

본 도서는 출판사로부터 무상으로 지원받아 주관적인 리뷰를 했습니다.

톱픽 기업 30개만 분석하면 주식투자 성공한다

톱픽 기업 30개만 분석하면 주식투자 성공한다 - 국내 최고 기업분석 큐레이터 ‘토리잘’이 전하는 기적의 투자 워밍업
이건희(토리잘) 지음 / 21세기북스 / 2022년 2월

2021년부터 횡보장이 시작되었습니다. 주식장세는 상승장, 하락장, 횡보장이 있습니다. 주식시장에 오래 있던 분들은 횡보장이 실제 한국 주식시장의 진정한 모습이라고 합니다. 하지만 상승장보다는 이 횡보장에서 슈퍽개미들이 더 많이 나온다는 소리도 있습니다. 바로 종목입니다. <톱픽 기업 30개만 분석하면 주식투자 성공한다>는 바로 대표기업들을 ESG, 성장, 경기, 소비주로 구분해서 한국기업과 업종을 대표하는 미국기업인 구글, 아마존, 쿠팡 등을 통해 산업동향과 기업현환을 거시적, 미시적, 기업별 분석을 30개하고 기업분석 3단계를 통해 실제경험을 쌓게 합니다. 기업분석을 어떻게 하는 가를 통해 좀더 주식투자에 자신감을 얻게 되었습니다.

저자는 유튜브 토리잘을 운영하시는 이건희님입니다. 토리잘 유튜브는 벌써 약 300만의 조횟수를 기록했습니다. 7~12분 내외의 동영상으로 기업소식을 공부할 수 있습니다. 중앙대 경제학과를 졸업하셨고 '토리잘'의 의미는 토탈리뷰를 잘하는 남자라고 합니다. 뜻이 매우 심플하군요.

우선 이책을 읽으면서 성장주에 대한 생각을 많이 하게 되었습니다. ESG라는 신재생에너지, 배터리, 전기차, 반도체 등 한국을 이끌고 있는 산업들이고 현대차, 한화솔루션,SK이노베이션, 삼성전자, SK하이닉스 등은 주식투자자라면 꼭 알아야 할 종목들입니다. 소위 말하는 스몰캡이나 동전주를 주로 투자를 해도 주식시장의 지형을 알기 위해서는 꼭 알아야하는 것이 바로 이들 대형종목입니다. 왜냐하면 한국기업은 수출주도산업이기에 하청관계가 SCM을 이루고 있어서 납품량의 변동에 따라 기업성장율이 달라지기 때문이죠. 그리고 미래성장동력이라는 암호화폐, 메타버스에 대한 이해, 카카오, 네이버 등의 현재 위치등도 확인할 수있습니다.

삼성전자는 세계적인 메모리기업입니다. 인텔,TSMC,삼성전자 3대축이죠. 삼성전자는 비메모리의 1위업체 인텔과 같은 IDM기업인데 현재 TSMC와 같은 파운드리사업을 확장중입니다. 8만전자에 머물러있는 삼성전자가 반도체사이클에서 벋어나서 십만전자가 되기 위해서는 차량용반도체기업을 M&A를 하거나 경쟁사에서 파운드리 고객사로 전환하라는 겁니다. 모바일 AP인 엑시노스를 포기하라는 건데요.흠.. NXP를 인수해서 차량용반도체쪽에 비중을 가는것이 더 가능성이 높아보이긴 합니다. 앞으로 삼성전자를 볼때 M&A기사나 파운드리관련 수주 뉴스를 관심을 가져야할뜻합니다.

요즘 LG엔솔때문에 시끌시끌합니다. 엔솔의 가치가 너무 과대평가되어있다는거죠. 아무리 미래 배터리의 전망이 발고 현재 배터리1위기업이라고 해도 OP가 1조가 간당거리는 기업의 가치치고는 너무 높다는 거죠. 더구나 LG화학때 70조기업이었는데 분할상장을 했다고 2배이상 평가를 받는게 말이 되느냐고 논란이 큽니다. 이를 의식해서인지 LG화학은 배터리 소재산업으로 발빠르게 옮겨가고 있다고 합니다. 그것이 고려아연이고 이를 통해 소재의 벨류체인을 형성하려고 합니다. 배터리는 니켈, 코발트, 망간, 알루미늄,인산철등의 원재료의 가격과 확보가 매우 중요합니다. LG화학이 다시 배터리소재로 다시 관심을 받는다면 어떻게 될까라는 의문을 다는군요.

한샘은 경영자가 교체된후에 인테리어 시장과 이커머스로 쌍글이중이고 현대백화점은 면세점의 악제속에서 재도약을 노리고 KT&G는 퀄련형 전자담배, 굳건한 정관장을 통해 오프라인과 온라인을 강화하고 있어서 지켜볼만 합니다. LG디스플레이는 다시 찾아오는 슈퍼사이클을 지켜보자고 합니다.

취업자리는 줄어들고 돈벌기회도 찾기 힘든 것이 미래상황일겁니다. 그럼 투자는 꼭 해야 하는 필수일겁니다. '메리트자산운영'의 존리대표는 비싼 5000원짜리 커피를 매일 마시지말고 그돈으로 펀드를 투자해서 노후준비를 하라고 호소를 합니다. <톱픽 기업 30개만 분석하면 주식투자성공한다>는 이런 의미에서도 투자를 위한 꼭 필요한 책이란 생각이 듭니다. 한국주식은 미국주식과는 달리 장기투자가 쉽지않습니다 수십년을 가지고 있어도 전고점으로 가지 못하는 주식이 너무도 많습니다. 이런 고통을 피하기 위해서는 트렌드를 알아야 하고 더우기 이 책에서 소개하는 30개종목은 항상 관심을 가져야 할 업종이라는 생각이 강합니다. 미래는 IT이고 저자가 소개하는 종목의 반이 IT관련입니다. 경기관련주와 소비주들도 미래로의 변화를 다루고 있습니다. 이 변화를 바로 알아야 '기업을 분석하는힘'을 얻을 수있을 겁니다.

본 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다.

[100자평] 오르는 주식을 사들이는 차트매매법

오르는 주식을 사들이는 차트매매법
황족 지음 / 메이트북스 / 2022년 2월

매매에 필요한 부분은 상세히 표시하고 동영상으로 보충이 가능한 기술적분석매매법학습서

오르는 주식을 사들이는 차트매매법

오르는 주식을 사들이는 차트매매법
황족 지음 / 메이트북스 / 2022년 2월

어머니가 고모에게서 용돈을 받았던것이 2021년 초였습니다. 주식해서 큰돈을 벌었다고 준거였죠. 2020년은 3월에 큰폭의 하락이 있은후 2021년 초까지 코스피도 3300까지 치솓던 장세에서 고모도 돈을 많이 버신거죠. 저의 고모만 돈을 번게 아니었죠. 주식을 가진 대부분의 투자자는 수익을 냈다고 합니다. 소위 말하는 대세상승장이고 장이 매우 강했습니다. 코스피지수가 4000간다는 소리가 나오고 삼성전자가 십만전자에서 13만전자를 외치는 전문가가 나서더니 주식은 고점에서 2-30%떨어진채 현재 1년째 횡보중입니다. 여러 유튜브를 보면 끝없이 손실을 본 개미들이 전문가들에게 종목을 찍어달라고 하고 전문가들은 화면에 종목추천이 아니고 투자판단에 참고만 하시는 것이고 투자는 스스로 책임지는 것이라 자막을 넣습니다. <오르는 주식을 사들이는 차트 매매법>은 바로 종목구걸꾼에서 스스로 역량을 키워 수익을 내는 법을 알려줍니다. 주식투자법중에 기술적분석법이라고 하는 챠트매매법을 중점을 두고 기초부터 알려줍니다. 언제까지 종목을 찍어달라고 미어캣처럼 이방송 저방송을 옮겨다니겠습니다. 스스로 해야 할 시기죠.

저자 황족은 네이버에서 주식카페 '거북이투자법'을 2013년부터 운영중이시고 가입자가 거의 50만명에 육박하고 있습니다. 종목추천,종목상담, 투자기법 100%물료로 알려준다는 캐치프레이드를 달고 운영하고 있습니다. 유튜브도 2020년개설해서 현재 구독자 10만명을 향해 전진중인 채널도 운영중입니다. 채널설명을 보니 유료리딩방도 운영을 안하신다고 하고 '주식은 왕도가 없다 투자자가 만들어가는 것이다', 주식은 마라톤이다, 익절은 언제나 옳다.리스크 관리하세요 라는 경고문도 올려두셨습니다. 한문장한문장 새겨들어야 할 경구들입니다.

책은 2부로 구성이 되어 있습니다. 1부는 주식을 하는 기초적인 지식을 맨탈부터 챠트기초, 계좌관리, 투자습관까지 다루고 2부는 본격적으로 챠트로 수익내는 법으로 기술적분석방법, 재무제표참고법, 매수법과 매도법까지 한권에 모두담아두었습니다. 약300페이지의 책에 주식의 a에서 z까지 다뤘습니다. 사실 주식이 많은 공부를 해야하는 것은 맞지만 한가지라고 확실히 공부해서 실전에 적용해서 꾸준히 갈고닦아서 리스크관리하면서 수익을 내는 것이 사실 장땡인데 대부분 못하는 것이 문제죠. 이 책을 통해 전반적인 주식투자법을 공부하고 자신에게 맞는 원칙을 세워야 합니다.

주식은 사실 맨탈이 90%라고 많은 전문가들이 이야기합니다. 저자도 맨탈로 3가지를 강조합니다. 투기가 아니라 투자를 한다고 생각하라, 주식투자를 시작한 이유를 생각해라. 나만의 원칙을 세워라. 중요한 이야기인데 사실 많은 투자자들이 지키지 못하는 것이 현실이죠. 자신이 투자한 종목을 산이유가 종목을 분석해서가 아니라 누구에게 들어서, 전문가가 찍어주어서, 그냥 오를것 같아서라고 하면 이건 투자가 아니라 투기임을 실토하는 것이 겠죠. 돈을 쫒지않는 투자로 분산투자, 종목갯수를 정하라, 분할매수를 권합니다. 순간적으로 큰돈은 못벌지 모르지만 분명히 안전한 투자임에 확실하는데 왜 주식시장에만 오면 텐배거니 100%수익이니 하는 것에 눈에 멀게 되는지 맨탈가장 중요한 듯합니다.

저자는 매매상황을 상상이상으로 자세히 기록하고 있습니다. 지겹더라도 한줄한줄을 줄을 처가면서 그 챠트상황을 공부할 필요가 있습니다. 챠트매매는 일봉,주봉,월봉을 무조건 봐야합니다. 챠트는 기본적으로 추세추종입니다. 대추세에 소추세가 반복하는 거죠. 이런 공부를 해야 놀림에서 반등할때 이것이 개미털기인지 설거지인지 구분하는 능력이 생깁니다. 책을 통해 공부해보고 실전을 통해 계속 경험치를 올리고 계좌관리 리스크관리를 해야 저자가 이야기하는 70%이상 익절경험을 가지고 투자금을 본격적으로 늘릴수가 있습니다. 디테일한 테크닉으로 고점으로 장대양봉이 쏫으면 지지선과 저항선을 그리고 지지선을 돌파할때와 저항선을 하향할때의 시나리오를 만들라고 합니다. 사실 매일 이걸하는 사람들은 쉽다고 생각하겠지만 주린이들에게는 매우 어려운거죠. 하지만 꼭해야하는거죠. 물론 돈을 잃는다는 공포속에 시나리오라뇨. 하지만 분명한건 이것을 하는 사람들이 바로 고수이고 꾸준한 복리수익을 올리는 투자자일겁니다. 매수할때 도화선을 그려라 매도할때 감정을 버리는 방법등 꼭 알아야할 기법들이 소개됩니다.

우리는 가끔 슈퍼개미들의 이력을 보면 학력이 그리 좋지 않는 경우을 보죠. 주식에는 학력이 중요하지않음을 알수가 있습니다. 하지만 최소한 주식자체에 대한 공부를 확실히 해야 하고 돈을 다루는 일이기에 감정적으로 통제가 가능한 사람이 바로 주식시장에서 살아남는 고수임을 압니다. 공부만이 답입니다.저도 여러번 정독할 생각입니다. 그리고 메이트북스 유튜브에 30편의 저자 직강강의가 올라와있습니다. 동영상과 책을 같이 보면 더욱 이해가 잘될듯합니다.

본 도서는 리뷰어스클럽의 도움으로 무상으로 받아서 주관적인 리뷰를 하였습니다.

AI는 차별을 인간에게서 배운다

AI는 차별을 인간에게서 배운다 - 인간과 기술의 공존을 위해 다시 세우는 정의 ㅣ 서가명강 시리즈 22
고학수 지음 / 21세기북스 / 2022년 1월

인공지능에 대한 일반적인 관심은 꽤 오래되었습니다. 광고로도 오래전(찾아보니 1990년) 대우전자가 퍼지세탁기라는 걸 내놓은 적이 있습니다. 퍼지이론도 인공지능의 한개념임이 분명합니다. 하지만 요즘 생각하는 인공지능을 느끼기에는 미약하죠. 이러던 인공지능이 빅데이터를 만나고 공중부양을 하더니 이세돌과의 대결로 일반인들에게도 현실로 다나온 열풍으로 이어졌고 학문적으로도 전학계로 영역을 넓혀가면서 논의가 활성화되고 있습니다. <AI는 차별을 인간에게서 배운다>는 법학베이스로 인공지능의 논란을 정리하고 공정과 차별, 정의와 윤리영역까지 알아봅니다.

저자는 서울대 법학전문대학원 고학수교수입니다. 서울대에서 경제학으로 석사까지 하시고 컬럼비아대 로스쿨(미국변호사) 그리고 경제학과 박사까지한 스펙으로는 최고의 분이시네요. 2007년부터 서울대교수로 재직하고 계십니다. 소위 한국사회의 파워엘리트시네요. 저서는 <법경제학><핀테크시대> 법과 경제를 오가는 저서도 내시고 <인공지능원론>이라는 책도 공저로 출간하신 인공지능도 열심히 공부하시는 학자십니다. 최근기사로 '차기정부 대통령이 이끄는 국가디지털혁신위원회'도 제안을 하셨군요. 디지털하면 또 인공지능이죠.

<AI는 차별을 인간에게서 배운다>는 제목그대로 인간이 문제다라고 들립니다. 인공지능은 학습해서 결과를 내는 과정은 인간이 모르는 상태라 의문을 제기하지만 인공지능을 지배하는 것은 아직은 인간이고 인간이 어떤 스탭을 밟느냐가 매우 중요하죠. 이 책은 4부로 구성이 되어 잇습니다. 인공지능의 원리, 현재 인공지능으로 할수있는 것, 앞으로의 과제로 공정성문제로 투명성과설명가능성을 제시합니다. 마지막으로 앞으로 다가올 인공지능윤리를 논의하고 어떻게 학습할 것인지도 살펴봅니다. 흥미로운 부분은 각 파트마다 Q/A를 달아서 그 주제에 핫한 질문과 답을 모은점이 인공지능의 모습을 이해하는데 좋은 참조가 되었습니다.

인공지능의 윤리문제가 불거진것은 2021년 인공지능 챗봇 이루다였습니다. 성희롱논란이 불거지면서 서비스가 중단되었습니다. 자연스러운 대화라는 기술은 좋았지만 사회적맥락을 고려하지 못한 측면을 제기합니다. 학습할 때 개인정보문제도 제기되고, 유튜브의 추천시스템도 몇개의 영상을 보았다고 윤리적 판단없이 그 쪽 영상만 골라 추천하게 되면서 청소년들에게 나쁜 습득을 강화하는 측면도 문제라고 합니다. 인공지능이 기업에 적용되는 부분중에 채용에 관여하기 시작했습니다. 물론 아마존이 인공지능채용시스템을 개발하면서 포기한 케이스도 있는데 추천에서 여성비율이낮은 문제가 제기되었습니다. 한국에서도 초기면접에 인공지능이 사용되고 있습니다. 다만 정보수집차원에서 개인정보의 활용이 아닌가하는 문제점도 제기됩니다. 하지만 앞으로 채용에서 인공지능이 사용될 가능성은 점점 높아집니다.

인공지능의 알고리즘의 공정성과 차별문제가 많이 제시된다고 합니다. 그런데 공정성과 차별을 확인하는 기준은 알고리즘관점에서보면 매우 모호한 측면이 있습니다. 관련 변수들을 보면 서로 상충적인 변수도 등장합니다. 차별도 직접차별은 걸러낼수가 있지만 간접차별은 입력값에 차별적 요소가 없는데 결과값이 차별적 요소가 생기는 어려움이 있습니다. 아직까지는 신뢰의 문제에서 시간이 요할 수 밖에 없습니다. 윤리문제도 신뢰할 수있는 인공지능으로 판단을 합니다. 아직까지는 인공지능의 완벽성은 많은 떨어지는 상황이죠. OECD는 신뢰할 수있는 인공지능을 위해서 5가지 원칙을 제시합니다. 포용적 성장, 지속가능한 개발 및 웰빙, 인간중심의 가치와 공정성, 투명성 및 설명가능성, 견고성, 보안 및 안전, 책임성입니다. 하나같이 쉽지 않는 기능으로 보입니다만 이것을 구혀하는 것도 인류의 미래를 위한 개발자의 업보(?)라는 생각도 듭니다.

인공지능을 걱정하는 분들이 많습니다. 물론 기대하는 사람들도 많죠. 왜냐하면 새로운 기회의 문이 열리는 것이기때문입니다. 언제부터인가 세계경제는 정체되기 시작했습니다. 경제성장은 점점 떨어지고 성장율로 2%가 깨지기 시작했습니다. 이를 타계할 미래의 사회기회가 결국 인공지능일수밖에 없기 때문입니다. 하지만 이로인한 논란도 만만치않죠. 이 책에서 다뤘듯이 윤리라는 인간의 기본적인 사회의식을 건들일수있습니다. 이제 인공지능이 점점 속도를 내고 빠르게 변하고 있습니다. 윤리에 대한 논의를 멈추면 그만큼 인공지능에서 윤리적 문제, 공정성에 대한 차별문제 등이 발생할 수밖에 없습니다. 이제 적극적으로 논의를 시작해야 할때인건분명합니다.

본 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받아서 주관적인 리뷰를 했습니다.