[서평] AWS 기반 데이터 과학 (한빛미디어)

AWS 기반 데이터 과학 - 엔드투엔드, AI/ML 파이프라인 구현하기 | 아마존 클라우드 컴퓨팅 분야 베스트셀러
크리스 프레글리.안티 바르트 지음, 서진호.최미영 옮김, 이용혁 감수 / 한빛미디어 / 2023년 4월

이 책은 AWS에서 데이터 과학 프로젝트를 성공적으로 빌드하고 배포할 수 있도록 약 80여가지의 ML/DL 서비스를 학습하고 시연해볼 수 있도록 친절하게 가이드되어있었습니다.

가장 중점적으로 공부했던 챕터는 1장 AWS 기반 데이터 과학 소개 파트와 3장 AutoML, 4장 클라우드로 데이터 수집하기, 5장 데이터셋 탐색하기, 6장 모델 훈련을 위한 데이터셋 준비, 10장 파이프라인과 MLOps, 12장 AWS 보안파트였다.

1장은 AWS에 있는 다양한 서비스/오픈 소스 라이브러리/인프라를 데이터 과학 프로젝트에 어떻게 접목시키는게 좋을지 방법을 거시적으로 소개되어있는 파트다.

2장은 추천 시스템, 컴퓨터 비전, 사기 참지, 자연어 이해, 대화형 디바이스, 인지 검색, 고객 지원, 산업 예측 유지 관리, 홈 자동화, 사물 인터넷, 의료, 양자 컴퓨팅 등 AWS 서비스를 통해 적용된 실제 사용 사례를 공부해볼 수 있었다.

4~6장은 세이지메이커, 아테나, 레드시프트, 일래스틱 맵리듀스, 텐서플로우, 파이토치, 서버리스 아파치 스파크 서비스를 활용한 데이터 수집 및 분석/피처 선택 및 엔지니어링 모델 배포를 설명해주는 파트다.

10장은 세이지메이커/큐브플로우 파이프라인, 아파치 에어플로우, MLflow, TFX와 함께 MLOps를 사용해 모든 코드를 반복 가능한 파이프라인으로 통합 및 배포하는 과정을 학습해볼 수 있는 파트다.

12장은 AWS IAM, 인증, 권한 부여, 네트워크 격리, 미사용 데이터 암호화, 정송 중 양자 내성 네트워크 암호화, 거버넌스, 감사 가능성을 포함하여 데이터 과학 프로젝트와 워크플로우에 대한 포괄적인 보안 모범 사례를 알 수 있는 파트다.

책을 통해 간략하게 ML/DL에 관련된 모든 서비스를 학습하고 시연해볼 수 있도록 코드 또한 상세히 기록되어 있어서 시연해보는데 어렵지 않았다.

또 끝에 부록으로 AWS 서비스명이 첨부되어있어서 일일히 ML/DL 관련 서비스가 무엇이 있는지 일일히 찾아보지 않아도 되어서 편했다.

데이터 사이언스를 공부하면서 AWS를 이용해 ML/DL을 시연하는 것을 자주 따라하고 학습하였는데 프리 티어 이상의 기능들은 직접 지불하면서 공부해야해서 이용방법을 미리 학습할 필요성을 느꼈는데 이 책을 발견하여 비용을 많이 절약할 수 있었다고 생각합니다.

이 책은 머신러닝과 딥러닝을 공부하시는 분들중에 AWS의 ML/DL 기능을 이용하고 관리 및 배포하는지 알고 싶으신 분들에게 강력하게 추천합니다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

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