뉴욕타임스 편집장의 글을 잘 쓰는 법 완독

뉴욕타임스 편집장의 글을 잘 쓰는 법 - 자신의 글을 써보기로 마음먹은 사람들에게
트리시 홀 지음, 신솔잎 옮김 / 더퀘스트 / 2021년 10월

내 글을 써보고 싶다는 생각을 놓치 못하고 살아오고 있습니다. 어떻게든 탈고할 수는 있는 글감을 가끔씩 다시 들여다 보기도 합니다. 기왕 쓰는 글이 자기만족으로 끝나기를 바라지 않기에 작법을 다루는 책을  읽기도 합니다. 이 책은 그런 욕심으로 글을 쓰고자 하는 이에게 유용합니다. 특히 저자는 대형신문사 편집장으로서 갈등이 첨예한 사안을 다룬 기고, 잘 알려지지 않은 주제를 다룬 기고 등을 다뤄왔던 경험을 생생하게 전해주었습니다. 저자가 제시한 기준을 능력껏 지키면 독자가 보기에도 그럴 듯한 완성품이 나오겠다 싶습니다.

단순하게 설명해준 ‘횡설수설하지 않고 정확하게 설명하는 법‘

횡설수설하지 않고 정확하게 설명하는 법 - 당신이 설명을 못하는 데는 사소한 이유가 있다, 개정판
고구레 다이치 지음, 황미숙 옮김 / 갈매나무 / 2024년 1월

이런 류의 책이 많다지만, 분량이 부담 없으면서도 실전에 적용할 만한 방향을 바로 제시해주어 마음에 들었습니다. 텐프렙의 법칙을 내세우면서도 프로크루스테스의 침대처럼 억지로 끼워 맞추는 어색함은 없었습니다. 회의, 메일, 보고에 어려움을 겪는 사회 초년생과 머리가 굳기 시작한 중년 고참 모두 되새겨 볼 만합니다.

조언으로 빼곡한 ‘개발자를 위한 필수 수학‘

개발자를 위한 필수 수학 - 기초 수학으로 시작하는 데이터 과학 첫걸음 ㅣ O'reilly 오라일리 (한빛미디어)
토마스 닐드 지음, 박해선 옮김 / 한빛미디어 / 2024년 6월

앓는 소리를 먼저 하자면, 기초를 다지기 위해 이 책을 골랐고 꽤 힘들게 읽었습니다. 한두 번 더 실습해야겠다고 마음 먹었습니다. 책 내내 보이는 리본 달린 보충 설명과 주의사항이 상당히 도움이 되고 안심이 되었습니다. P값 해킹, e, 실전 요령, 편향 등 한 장(chatpter)를 할애하기는 애매하지만 두고두고 유익한 가르침이 줄곧 나왔습니다.

데이터 과학자를 꿈꾸는 이에게는 필독서라고 봅니다. SPSS, SAS로 통계 업무를 보다가 Python으로 확장하는 데에도 도움이 되겠고, 탄탄한 수학 기초에 비해 약한 통계 노하우를 단기간에 습득하는 데에도 유용하겠습니다. 말미에는 경력 경로 등 데이터 과학/분석 업계에서 성장하려는 후배에게 조언하는 내용이 실렸습니다. 352쪽이라는 분량을 채우며 허투루 넘어가는 주제가 없습니다. 한두 달에 이 책을 소화하기는 어렵지 않을까 합니다. 게다가 저자가 소개하는 강의 영상까지 전부 본다면 석 달도 모자랄 듯합니다. 그만큼 내용이 알찹니다. 데이터 분석가, 데이터 과학자로 대성하고자 한다면 끈질기게 완독하며 연습문제까지 전부 풀어보시길 바랍니다. 자신감이 단단히 쌓일 겁니다.

몰랐던 면면을 생생하게 알려준 ‘한문이 말하지 못한 한국사‘

한문이 말하지 못한 한국사 ㅣ 금요일엔 역사책 1
장지연 지음, 한국역사연구회 기획 / 푸른역사 / 2023년 6월

언제인가부터 한자가 우리말이 아니라는 인식이 팽배해졌습니다. 저야말로 학창시절에 한문을 참 싫어했습니다만 최근 기조가 한글이 생기기 전 우리 역사와 문화와 멀어지는 부수효과를 낳을까 걱정스럽습니다. 다시 한문병기를 하자는 이야기는 아닙니다. 우리 역사 전반에서 소홀해지는 일이 없기를 바랍니다.

이 책은 한글 창제 이전과 이후에 우리 삶을 치열하고도 온전하게 기록하고 나누었던 조상들의 이야기를 담았습니다. 여러 시대에서 기록하는 행위에 대한 의미가 어떻게 달라지는지 살갑게 느낄 수 있었습니다. 역사 속 위인들의 다른 모습에 놀라기도 하고 실망하기도 했습니다. 역사가 이렇게 생생하게 여겨질 수도 있구나 감탄했습니다. 역사에 조금이라도 관심있다면 일독을 권합니다. 책이 얇아서 부담없으면서도 읽는 내내 경탄할 거라고 감히 말씀 드립니다.

되새기기 좋은 ‘실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬‘

실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬 - 전처리부터 딥러닝까지, 216개 실용 예제로 익히는 문제 해결 기법
카일 갤러틴.크리스 알본 지음, 박해선 옮김 / 한빛미디어 / 2024년 4월

어쩌다 보니 이전에는 cookbook이라 불리는 책을 읽지 않았던 모양입니다. 다루는 수준과 범위과 독특하여, 어떻게 이런 책이 있을 수가 있는가 의아했습니다. 자세히 보니 cookbook이라고 적혀 있었군요. 부제에서 설명하는 대로 참 실용적인 코드로 가득합니다. 데이터를 준비하고 탐색하여 학습용 데이터로 가공하기, 정형 및 비정형 데이터 별로 모델을 학습하기, 여러 알고리듬 별로 모델을 튜닝하기, 모델 성능을 평가하고 서빙하기에 이르는 일련의 과정을 적절히 나누어 발췌독하기 쉬운 구성입니다.

입문서를 떼고 실전적인 코딩을 하다가 다시 기본적인 내용을 확인하고자 할 때에 정말 유용하겠습니다. 검색결과는 질의에 따라 너무 지엽적이고, ChatGPT류도 질문을 잘하지 않으면 쓸모 있게 대답하지 못합니다. 입문을 막 벗어나서는 오롯이 홀로서기 전까지 이러한 책이 탐구해 나가기에 쓸모있는 도구라고 봅니다.

논문을 쓰면서 자주 찾아 보게 될 듯하여 따로 챙겼습니다. 내가 뭘 놓쳤는지 어디에서 헤매고 있는지 통상적으로 헤쳐나가는 갈래길이 무엇인지 금세 파악하게 할 이정표가 되어주길 기대합니다.