줄리아에 반하다

데이터 분석을 위한 줄리아 - 시계열 데이터, 예측 모델, 랭킹 등 핸즈온 프로젝트로 마스터하는 줄리아 데이터 분석
보구밀 카민스키 지음, 류현지 옮김 / 제이펍 / 2024년 3월

'줄리아 머신러닝, 딥러닝, 강화학습' 도서를 통해 줄리아 언어를 공부하고 나서

사내 게시판에 꾸준히 파이썬 예제를 올리던 타부서 직원에게 줄리아를 권유했더니

파이썬으로도 충분한데 굳이 또 다른 언어를 배워야하냐고 했다.

그때는 딱히 답을 찾지 못했지만 이제는 CHAPTER 5에서 파이썬과 통합하기(PyCall) 를 읽고

자신있게 줄리아를 사용해야 하는 이유를 말 할 수 있게 되었다.

그동안 보아온 서적들이 설치부터 기본 문법으로 절반이나 도서분량을 채웠는데

이 책은 딱 필요한 문법만 초반 부에 시작하고 설치에 관한 부분은 부록에서 설명한 부분이 좋았다.

파이썬은 엑셀과 연동을 쉽게할 수 있는 수준이라고 말할 수 있지만

줄리아는 아직도 부족한 부분이 많아서 이해가 안되는 부분이 생기기도 했지만

전체적은 데이터 분석의 핵심인 데이터프레임를 잘 설명하고 있어

각장 마다 실무적인 줄리아의 예제를 잘 실행해보고 이해할 수 있었다.

전체적으로 예제들이 외국의 것이라 우리나라 데이터들을 찾아서 잘 응용하면 좋겠다.

중간 중간 박스로 참고사항이나 관련 참고서적을  소개한 부분이 좋았다.

C를 처음 공부를 할 때 C언어개발자들이 집필한 서적으로 쉽게 공부했던 경험이 있었다.

DataFrames.jl의 리드 개발자가 직접 쓴 책이라 데이터프레임을 다루는 부분은 자세하게 설명하고 있다.

 파이썬 도서들의 출판량은 줄리아 언어보다 엄청나게 많은 상황에서 

개인적으로 줄리아 언어가 데이터 과학을 위해 만들어졌다는 사실을 증명하고

줄리아 언어에 대한 이해와 활용도를 증가 시켜주는 도서라고 말하고 싶다

지난 번  파이썬을 공부하면서 모아두었던 많은 DataFrame 예제들과 알고리즘들을 찾아서 줄리아로 변환해 보아야겠다.

한 컴퓨터 언어를 마스터하기 위해서는 한 권의 책으로는 될 수 없다.

좀 더 많은 줄리아 관련 서적이 나와서 새로 이 분야에 입문하는 분들에게 선택받을 수 있도록 했으면 좋겠다.

TheGreateDataScienceLanguage = "Julia"

MyDataScienceLanguage = "Julia"

if TheGreateDataScienceLanguage  == MyDataScienceLanguage

   println( "Awesome!!!" )

else

   println( "-_-" )

end