˝안내서˝로써의 제 역할을 충분히 하는 책

처음 배우는 데이터 과학 - 통계, 수학, 머신러닝, 프로그래밍까지 데이터 과학자를 꿈꾸는 히치하이커를 위한 최고의 안내서
필드 케이디 지음, 최근우 옮김 / 한빛미디어 / 2018년 2월

개인적으로 머신러닝(딥러닝)이 화두로 떠오른 이후로, 가벼운 관련 서적들을 읽어보고 있다. 이 책도 그런 입문서의 하나로 볼 수 있을 것 같다.

통계, 수학, 머신러닝, 프로그래밍까지 데이터 과학자를 꿈꾸는 히치하이커를 위한 최고의 안내서

표지에 있는 문구인데, 굳이 밑줄을 그어보라고 하면 “안내서”가 적당할 것이다.

원서가 어떤 책인가 싶어 검색해보니 아마존의 별점은 그리 나쁘진 않았다. 별 4개 미만의 후기들은 “다루는 영역이 넓은 만큼 깊이가 부족하다”는 의견이었다.

이 책의 장점이라면 “안내서”로서의 제 역할을 한다는 것이 아닐까. 나와 같이 데이터 과학이라는 분야가 생소한 사람들에겐 다음으로 나아가기 위한 “안내서”로써의 역할은 충분히 하는것 같다. 각 챕터별 마지막에 ‘주요용어’를 정리해주고 있고, 깊지는 않지만 나름 쉬운 설명으로 개념을 전달해준다. (물론 설명을 읽어도 잘 이해가 안가는 부분도 있기마련…)

아마 데이터 과학 분야의 대부분의 큰 주제는 다 다루는게 아닌가 싶을 정도다. 그게 오히려 아쉬운 부분으로 다가오기도 했다. 데이터베이스 SQL에 대한 내용에서 부터 “의사소통과 문서화”, 프로그래밍 습관과 프로그래밍 언어의 주요 개념, 메모리 관리, 자료구조까지… 이런 부분도 충분히 중요한 내용이라 할 수 있겠지만, 이보다는 그 외의 주제들에 대해 반발자국만 더 들어가는 내용이었으면 어땠을까 하는 아쉬움이 남는다.

개인적으로 파이썬을 다시 보는 중이라 책의 예제들도 작성하면서 pandas나 matplotlib 라이브러리를 어떤 때 어떻게 쓰는지도 볼 수 있어 좋았다. 다만, 책 중반 이상을 지나가면서 주제가 어려워져서 그런지 “위키피디아 조회수 예측 예제”, “주식 관련 신문 기사의 감정 분석 예제” 와 같이, 참고할만한 예제 코드를 담고 있지만 코드와 관련한 설명이 없다보니 다소 힘을 잃는 느낌이다.