시계열 데이터의 뜻부터 전통&최신 모델들, 실전사례까지 총망라한 책

실전 시계열 분석 - 통계와 머신러닝을 활용한 예측 기법
에일린 닐슨 지음, 박찬성 옮김 / 한빛미디어 / 2021년 4월

시계열이라는 말은 사실 어렵게느껴질 수 있는데

영어로 하면 Time Series로, 한자세대가 아닌 나에겐 영어가 좀 더 친숙하게 다가온다. 시계열 데이터란 쉽게 말해 어떤 데이터가 시간의 영향을 받고 있다는 것인데, 미래를 예측할 때 과거의 흐름이 영향을 주어, 과거의 흐름을 미래 예측에 반영해야하는 데이터라고 말할 수 있다. 은근 이런 데이터는 우리 일상에 많이 존재하는데 가장 쉬운 예로는 날씨를 들 수 있다. 코로나로 핫했던 주식시장도 시계열 데이터라고 볼 수 있으며, 나의 경우엔 주니어 분석가로 시계열 데이터를 다루게 되어 이 책에서 많은 도움을 얻을 수 있었다. 왜냐하면 시계열 데이터에서 하나의 주기를 어떻게 설정할 것인가, 결측치는 어떻게 다루어야 하나 부터 이 책이 다루고 있기 때문이었다. EDA라고 불리우는 데이터에 대한 탐색부분에서도 시계열 데이터에서 중요한 개념들(정상성, 자체상관 등)도 자세하게 설명이 되어있어 좋았다. 또한 보충자료 부분에서 논문 제목 뿐만아니라 논문을 읽을 수 있는 URL까지 적혀있어서 굉장히 친절하다는 느낌을 받았다. 가장 좋았던 부분은 시계열 데이터는 사실 'AR'이 들어가는 전통적인 통계적 방법이 있는데 이 부분들과 최근에 뜨고 있는 머신러닝, 딥러닝 모델, 페이스북의 Prophet, 트위터의 이상감지 패키지인 AnomalyDetection까지 다양한 모델을 소개하고 있어서 참 좋았다. 이론과 더불어 다양한 실습 코드가 있어서 시계열데이터에 대해 입문하는 사람들에게도 큰 도움이 될 거 같다.

수학 기초가 튼튼한 자바개발자를 위한 딥러닝 입문서

자바를 활용한 딥러닝 - 딥러닝 입문부터 DL4J를 이용한 신경망 구현과 스파크.하둡 연동까지
조시 패터슨.애덤 깁슨 지음, 배철민 외 옮김 / 한빛미디어 / 2018년 8월

머신러닝, 딥러닝, AI

이 세 단어는 굳이 개발자가 아니어도, 적어도 하루에 한번씩은 뉴스기사를 통해서, 아니면 대화 중에 심심치 않게 듣게되는 말이다. 그 이유는 자율주행에서부터 광고, 그리고 넷플릭스나 왓챠에서까지 우리 일상 속에 이미 이런 기술이 적용되어 있기 때문이다. 그래서 그런지 개발자로 일하다보니 이 분야에 대해 관심이 안 갈 수가 없다. 지금 당장은 아니더라도 미래에 이쪽이 유망하다는건 불보듯 뻔한 일이니까...

그러나 배우고 싶어도, 시중에 나와 있는 책은 파이썬이기 때문이라 자바를 주언어로 하고 있는 나로써는 프로그래밍 언어의 장벽이 있어 쉽게 다가가기가 어려웠다. 파이썬이라고는 파이썬 입문 정도가 다인데, 분명 책을 산다고 하면 한글 타자게임 하듯, 똑같이 코드를 따라 치는 것 그 이상이하도 아닐 것이 불보듯 뻔하기 때문이었다.

그.런.데. '자바'로 하는 딥러닝이라니!

물론 머신러닝, 딥러닝을 하기 위해서는 결국 언젠가는 파이썬으로 코딩을 해야하겠지만, 머신러닝과 딥러닝이 적어도 어떤 방식으로 돌아가는지 알기에는 자바로 되어있는 이 책이 훨씬 나에게 적합하겠다는 생각이 들었다.

그렇게 해서 책을 집어 들었지만, 사실 미적분을 건너뛴 몇안되는 문과생 출신이다 보니, 딥러닝의 입문자를 위한 책이라지만 앞부분에서 절망감이 밀려들어왔다. 선형대수, 통계에 대한 공부가 선행되어야 함을 깨달았다. 그나마 생물심리학 과목에서 배웠던 뉴런은 쉽게 이해가 갔는데, 수학 파트에서는 '벡터'가 무엇인지 모르는 나는.... 책장이 넘어가지지 않았다.

하지만 책의 장점을 꼽자면 머신러닝 및 딥러닝이 무엇이고, 그 작동원리 및 실습까지 한권에 모두 담았다는 것이다. 또한 번역서이지만 번역이 매끄럽다. 다루고 있는 내용은 복잡할 뿐, 번역의 문제로 읽다가 짜증이 나서 미간이 찌푸려지는 일은 없다. 다만, 책 소개에서는 입문자에게 적합하다고 되어있지만 나처럼 이과/공대 수학의 기초가 없는 사람에게는 조금 많이 어렵다. 그래서 내 생각에는 '공대 수학이 베이스로 깔려있는' 자바 개발자 중 딥러닝에 대해 깊이 이해하고 싶은 경우에 이 책이 적합할 것 같다.

P.S. 나의 경우엔 그래서 책을 보면서 유투브로 수학공부를 같이 했는데, 나처럼 수학에서 절망한 분들에게는 3Blue1Brown 이라는 유투버를 추천한다

면접용 뿐만 아니라 나은 프로그래머가 되기 위해서 읽어볼만한 책!

프로그래밍 면접 이렇게 준비한다 - 4판
존 몽건 & 에릭 기게리 & 노아 수오야넨 킨들러 지음, 서환수 옮김 / 한빛미디어 / 2019년 7월

프로그래머이지만, 사실 면접대비용책을 사본 것은 최근에 코딩테스트 책 한 권 뿐이었다. 물론 코딩테스트야 인터넷으로 백준 같은 사이트에서 본인의 의지만 강하다면 잘 공부할 수 있지만, 책을 샀던 이유는 전반적인 코딩테스트의 유형과 출제방식, 어떤 개념을 알고있어야 하는지를 알고 싶었기 때문이다. 하지만 이내 곧, 코딩테스트 책을 산 뒤에 알고리즘 책을 살 수 밖에 없었다. 알고리즘에 대한 기본 개념이 부족해서 그런지 문제를 어떻게 접근해야하는지 감이 안 왔기 때문이다. 그러나 알고리즘 개념책은 또 너무나도 기초 내용에 충실해서 이 개념으로 어떻게 문제풀이를 해야하는지 감이 안왔다.

즉, 알고리즘 개념책은 개념에 대해서 알려주지만, 그 개념이 너무나도 쌩초보를 위한 개념뿐이었고 코딩테스트는 그런 개념을 응용하는 거라 중간다리가 없었던 것이다. 그래서 코딩테스트의 풀이는 쉽게 구할 수 있었지만 풀이만 보면 왜 저렇게 풀어야 하는지 그 사고 과정을 따라가는게 쉽지 않았다. 🤔 그래서 유툽으로 문제풀이 영상을 꼼꼼히 시청해야했다.

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그런데 이 책은, 기본 개념은 안다는 전제하에 문제에 대한 접근방식을 자세하게 알려준다. 그 점이 이 책의 가장 큰 장점인 거 같다. 이러한 문제가 나왔을때 무엇을 주의해야하는지, 고려사항을 잘 알려준다. 또한 둘 다 정답인 풀이를 보여주고 어떤 풀이가 나은지, 그 이유는 무엇인지도 알려준다. 이 과정을 통해 점차 더 좋은 코드에 다가갈 수 있게 도와준다. 또한 면접에 대한 내용도 놓치지 않고 있다. 즉, 개발자로서 어떤 프로필을 만들고 있는게 좋은지 자소서에 어떤 내용을 쓰는게 좋은지, 면접시 자주 물어보는 질문들에 대해서도 다루고 있다.

다만, 외서다 보니 우리나라 현실이 반영되지 않은 점도 있지만 되려 해외 취업 희망자는 이 책이 도움이 될거 같다 :)