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코딩 자율학습 나도코딩의 파이썬 입문 - 초보자 눈높이에 맞춘 친절한 프로그래밍 자습서 코딩 자율학습
나도코딩 지음 / 길벗 / 2023년 2월
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평소 유튜브를 통해 자주 찾아보던 채널이었는데 책으로 나와서 꼭 챙겨봐야 겠네요!

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클린 코드의 기술 - 단순함의 노하우
크리스찬 메이어 지음, 유동환 옮김 / 영진.com(영진닷컴) / 2023년 1월
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메모리를 효과적으로 사용하기 위해 꼭 필요한 코드 개선의 기술과 타이밍을 배울 수 있을 거 같아요. 기대됩니다.

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AI로 경영하라 - 국내 최고 디지털 전략 전문가가 제안하는 인공지능 활용법
이준기 지음 / 인플루엔셜(주) / 2022년 8월
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프롤로그에서부터 AI의 활용 실패 사례(네덜란드 세무조사, 헨나 호텔, k1 자동투자 시스템)를 신랄하게 보여준다. 이후 막연하게 AI를 산업에 도입하는 게 아니라 이를 위해 어떻게 활용되어야 하는지 이해하고 의논하는 것이 중요하다고 말한다. 백번 공감되는 말이다. AI가 나타난 이후 생각나는 이미지는 '실망'이다. 수많은 실패 사례를 뉴스에서 보면서 '어쩌면 너무 이른 것이 아닐까'라고 생각했었다. 하지만 AI의 특화된 장점은 분명히 있고, 이를 통해 얻게되는 수많은 경제적*시간적 이득이 있다. AI라는 수단을 어떻게 활용해야 하고, 이를 위한 시스템을 어떻게 마련해야 하는지 알려준다는 말로 마무리된다.


책에서 가장 흥미로웠던 부분은 '알고리즘의 왜곡'이다. 주변에서 'AI는 무조건 좋다'는 의견들을 자주 들었는데 이에 반대되는 대표적인 예시이다. AI를 만드는 인간은 누구나 확증 편향을 가지고 있으므로 결국엔 원하는 정보만 습득하고 싶어한다. 이 행동이 알고리즘에도 그대로 반영되고 학습되어 고착화된다. 또 서로 다른 AI의 상호작용으로 새로운 왜곡이 생겨날 수 있다. 예를 들어 책 가격을 측정하는 알고리즘의 충돌과 주식 가격을 통해 매수*매도하는 퀀트 투자 알고리즘의 충돌이 있다. 이렇듯 AI를 활용하면서 어떠한 부작용이 생겨나는지 예측할 수 없기 때문에 항상 점검하고 의논해야 한다고 말한다.


AI에 대해 자세한 설명이 있는 것이 아니라 이보다 더 중요한 AI를 그동안 어떻게 활용해왔고 어떠한 장점과 부작용이 있었는지, 또 비즈니스를 위해 AI를 어떻게 활용해야 바람직한지에 대해 친절하게 설명해놓은 책이다. AI 현업 종사자와 AI와 관련된 사업을 경영하거나 앞으로 하게 될 분들에게 AI에 대한 올바른 이해와 활용을 할 수 있는 인사이트를 주기 때문에 꼭 추천하고 싶은 책이다.


"본 서평은 인플루엔셜 출판사로부터 서적을 제공받고 작성되었습니다."



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혼자 공부하는 SQL - 1:1 과외하듯 배우는 데이터베이스 자습서 혼자 공부하는 시리즈
우재남 지음 / 한빛미디어 / 2021년 11월
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현재 데이터 관련 인턴을 하고 있는 와중에 책을 읽게 되었는데 다른 SQL 책들과 차별점이 크게 두드러져 놀랐습니다. 지금부터 차별점을 중심으로 알려드리고자 합니다.

1. 한눈에 요약되는 마무리 설명

2. 학습에 도움되는 부가 설명

3. 세세한 프로세스 과정과 유도 표시

4. 복습이 잘 되도록 하는 연습문제

전형적인 용어 관련 연습문제가 아닌 실습과 관련된 연습문제를 통해 더 머릿속에 기억되기 쉽게 문제가 구성되어 있습니다.

5. 코드의 부가 설명


코드만 나열되어 있지 않고 헷갈려 할만한 부분은 주석으로 추가 설명이 되어있고 코드 순서도 추가되어 있어 이해에 큰 도움이 되었습니다.

6. 시험 때 큰 도움이 될 별책 '혼공 용어 노트'

총평

'체계적인 반복학습, 직접 해보는 학습, 오래 기억하는 학습'이라는 슬로건에 맞게 독학러들을 위한 데이터베이스 자습서로 충분하다는 느낌을 받았습니다. 역시 혼자 공부하는 시리즈답게 책의 완성도가 높습니다. 꼭 데이터베이스 독학러분들에게 추천드리고 싶습니다.

혼자 공부하는 SQL

2021년 11월 1일

'이 글은 한빛미디어로부터 책을 제공받아 작성된 글입니다'



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다크 데이터 - 보이지 않는 데이터가 세상을 지배한다
데이비드 핸드 지음, 노태복 옮김 / 더퀘스트 / 2021년 10월
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목차는 크게 두 단락으로 나누어져 있습니다. 1장 다크 데이터는 어떻게 생겨나고 어떤 결과를 초래하는가?는 다크 데이터의 설명과 유형, 사례들을 서술하였고, 2장 다크 데이터에 빛을 비추고 이용하는 법은 다크데이터를 어떻게 분류하고 다루어야 올바른 결정을 하고 이득을 볼 수 있는지에 대한 고찰들을 담겨있습니다.



서문부터 마지막 문단까지 이야기가 끊김없이 자연스럽게 흐름이 이어졌고, 다크 데이터 유형과 유형에 따라 근거가 있는 사례들을 서술하여 작가의 의견에 신빙성을 높혔다고 생각합니다. 또 많이 작성된 주석들과 사례 묘사들은 독자들을 설득시키기에 충분할 것입니다. 완독을 함으로써 얻을 수 있는 것은 현재 자신의 눈 앞에 존재하는 데이터들 이외에 상황에 따라 데이터가 변할 수 있는 변수들을 생각해보고, 이외에 유용한 데이터가 될 수 있는 다크 데이터들을 찾는 식견입니다. 데이터의 가치가 나날이 올라가는 요즘에 귀한 인사이트라고 생각하여 추천드립니다!


데이터는 애초부터 존재해서 누군가가 분석해주길 기다리는 게 아니다. 누군가가 데이터를 하나씩 모아나가야 한다. 그리고 누구나 예상할 수 있듯이 데이터 수집 방법이 달라지면 종류가 다른 다크 데이터가 생길 수 있다. - P46


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