데이터로 말한다! 퍼포먼스 마케팅
이은영 지음 / 한빛미디어 / 2022년 11월
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데이터로 말한다! 퍼포먼스 마케팅

한빛미디어 “나는 리뷰어다” 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

TL;DR

  • 마케팅의 성공전략과 경험을 상세히 소개하고 있음
    • 저자분이 자신의 경험에 대해서 담백하게 제시하고 있음
    • 제품 런칭 부터 마케팅 캠페인까지 전 과정을 소개하고 있음
  • 뉴미디어 광고 시장의 방향성을 잘 담아낸 서적
    • 년도별 마케팅 주요 이슈를 소개하고 있음
  • 마케팅 캠페인 진행했던 경험을 예시로 제공
    • 마케팅 캠페인 관련해서 OJT 매뉴얼 수준의 상세한 설명을 하고 있음

책표지

마케팅의 성공전략과 경험을 상세히 소개하고 있음

누군가 나에게 이 책의 부제를 달아보라고 한다면 “피, 땀, 시간”으로 설정하고 싶다. 이 책을 읽으면서 마켓팅 캠페인에 대한 추상적인 생각을 구체화 시킬 수 있어서 좋았고, 뉴미디어 광고 시장의 방향성을 잘 담아내고 있다고 말할 수 있다. 하지만 이 책을 읽으면서 가장 정서적으로 공감대를 형성하는 부분은 성공과 실패에 대해서 담담하게 서술하는 부분이다.

회사의 매출은 반토막 났다. 모든 채널에서 집행하던 광고를 종료해버렸기 때문이다. 광고만으로 매출을 올리는 구조의 문제점을 발견했고, 이를 해결하 기 위해서는 처음부터 다시 시작할 필요가 있었다. 문제를 깊숙이 파악하기 위 해 모든 것을 시작 이전으로 되돌려놨다. 그리고 거기서부터 무엇을 해야할지 생각했다. - «데이터로 말한다! 퍼포먼스 마케팅», p29

년도별로 진행된 마켓팅의 주요 관점을 소개하는 부분(“chapter 02. 따지고 보면 옛날이 좋았지”)에선 시간으로 축적된 경험과 관점을 엿볼 수 있었으며, 그와 동시에 동시대를 살아가면서 내가 했던 일들도 떠올랐다. 마켓팅이라는 추상적인 뭔가를 위해서 SQL로 데이터를 뽑고, DAU를 확인하기 위해서 제품 로그를 뒤적이던 그런 시절이 함께 떠올랐다.

당시에는 왜 이런걸 하나 싶었던 철 없던 개발자였고, 지금도 여전히 철없이 기능 개선에 매달리고 있지만 내 주변에 있던 많은 분들의 노고와 수고 그리고 경험에 대해서 다시한번 생각해보게 되었다.

마케팅 캠페인 진행했던 경험을 예시로 제공

이 책의 가장 핵심적인 부분은 아마 마케팅 캠페인을 소개(“chapter 03/04”)하는 부분이라 생각한다. 어느 회사의 OJT 매뉴얼을 보는 듯 했다. 책일 읽고 있으면 인쇄소에 전화해서 업무 미팅을 할 수 있을 것 같은 생동감이 보여준다. 그리고 마켓팅 캠페인 과정을 상세한 소개로 간단한 마켓팅 캠페인은 내가 해볼까 싶을 정도로 상세히 소개한다. 물론, 나는 개발자 출신이라서 이 모든 것들이 새롭고 신기해서 당장에 뭔가를 할 수 없을 것이다. 하지만 이 정도 매뉴얼이 존재한다면 자동화된 백오피스 애플리케이션 정도는 도전해 볼 수 있을 것 같다.

책표지

개발 관련 도서가 아니라서 걱정했는데, 마케팅 관련해서 이렇게 흥미로운 내용을 알게 되어서 유익한 시간이었다. 마케팅 담당하시는 분들도 주변 개발자에게 이 책을 추천해보시면 좋을 듯 싶다.



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데이터 과학을 위한 파이썬과 R - 오픈소스를 활용한 데이터 분석, 시각화, 머신러닝 | 파이썬-R 사전 부록 제공
릭 슈카페타.보이안 앙겔로프 지음, 임혜연 옮김 / 한빛미디어 / 2022년 10월
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한빛미디어 “나는 리뷰어다” 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

TL;DR

책표지

R과 Python을 다시 되돌아보는 기회

이 책을 통해서 R과 Python의 활용에 대해서 다시금 되돌아보는 기회를 가질 수 있었다. 내가 즐겨사용하는 언어인 Python으로 모든 것을 해야한다는 단순하지만, 강력한 편견을 이 책을 통해서 깰 수 있었다. 파이썬과 R 중 하나의 언어를 알고 있다면 이 책을 꼭 읽어보길 권한다. 서점이나 도서관에 들러서 1장은 꼭 읽어보길 권한다.

이제 두 언어를 모두 사용하는 데이터 과학자로 구성된 새로운 커뮤니티를 맞이할 준비가 되었 습니다. 하나의 언어만 사용하는 사람의 대부분이 두 언어가 얼마나 상호 보완적인지와 언제 어 떤 언어를 사용해야 하는지 모른다는 점은 여전히 풀기 힘든 문제입니다. 수년에 걸쳐 몇 가지 해결책이 나왔는데, 이에 대해서는 4장에서 설명하겠습니다.

이 책을 읽고나서 R을 언제 배웠던가 생각해보았다. 어렴풋하게 통계학 응용 시간에 배웠던 것 같다. 그때는 나에게 선택지가 두 개 있었는데, MATLAB을 하던가, R을 했어야 했다. 대부분의 공대생이라면 MATLAB은 간단하게 다룰 수 있었기 때문에, 난 당연히 R을 선택했다. 나에게 있어서 모르는 언어를 배운다는 것은 항상 즐거운 일이기 떄문이다.

이후에 회사를 다니면서 문자열 처리를 못해서(정규식은 여전히 어렵다…) 영혼을 모아서 사용했던 Python이 갑자기 부상하면서 데이터 랭글링(Data Wrangling) 혹은 데이터 먼징(Data Munging)을 활용하는데 Python을 적극적으로 활용했다. 내가 사용했던 OS에서 별다른 설정없이 곧바로 사용할 수 있다는 장점도 크게 한 몫했다.

R과 Matlab은 석사논문과 함께 잊혀져갔다가 요즘에 수리통계학을 공부하면서 다시금 R을 배우면서 고민도 많아졌다. 뭐랄까… Python에서 다 되는 것 같은데, 통계학 관련 서적은 대부분 R이나 엑셀을 고집하는 이유에 대해서 적당한 불만이 있었다.

이 불만의 원천은 “왜 내가 자주 사용하는 언어를 통계 연구자는 사용하지 않는가?”였다. 질문이 잘못 되었으니 답변이 올바르게 나올리 없었다. R과 Python은 각자의 이유가 있었다. 단지 내가 그 간단한 이유를 올바르게 이해하지 못했던 것이다.

오늘날 파이썬과 R 커뮤니티에 속한 대부분의 데이터 과학자는 두 언어가 모두 탁월하고 유용 하며 상호 보완적이라는 점을 인정합니다. 요점으로 돌아가서, 데이터 과학 커뮤니티는 연관된 사람 모두가 이익을 얻을 수 있도록 ‘협력과 커뮤니티 구축’이라는 지점으로 수렴했습니다.

생각만 했지만, 정말로 가능한지 몰랐던 것들

개발 환경이 Python에 맞춰져 있었다. 거의 대부분의 절차가 Python을 활용하고 있었기 때문에, R을 함께 활용하는 방법에 대한 명확한 기준이 없었다. 그렇다고 두 언어를 교차해서 사용하는 것은 아무리 생각해도 어색한 방법이다.

하지만 이 책의 4장 이후 부분을 참고하면서 Python과 R을 함께 활용하는 방법에 대한 힌트를 얻을 수 있었다. 이 책에서 소개하는 방법을 활용하는 것도 좋은 방법이지만, 개인적인 선호를 위해서 몇가지 것을 수정해서 적용해보았고 나름의 성과를 얻었다. Rmd 환경과 r-shiny에 대한 접근은 신선하고 새로웠다. Mercury 등과 같은 것도 공부하면서 알게 되었다.

어색하다는 감정을 내려놓는다면, R과 Python을 활용해서 더 수준높은 생산성을 추구할 수 있을 것이다. 더 나아가서 언어가 가진 특징을 잘 활용한다면 내가 만들어낸 결과를 깔끔하고 아름답게 배포할 수 있다. 두 언어를 함꼐 사용한다는 것이 쉽지 않은 결정이지만, 한번쯤 도전해보는 것도 좋은 선택이라 할 수 있다.

이 책은 최소한 두 언어를 활용하는 방법을 이론적인 부분에서 실습적인 것까지 모두 고려하고 있기 때문에 시간을 들여서 학습하는 것이 유익하고 즐거운 시간이 될 것이다.

부록. 전자책 예찬

전자책예찬

이번엔 책을 구글 도서로 받았다. 덕분에 아이패드와 컴퓨터에서 실시간으로 동기화를 하면서 읽을 수 있었다. 특히나 이론적인 부분은 출퇴근 시간을 활용해서 읽을 수 있었고, 실습은 듀얼 모니터를 활용해서 손쉽게 진행할 수 있었다.

만약, 태블릿과 듀얼모니터를 사용할 수 있는 환경이라면 전자책을 권한다. 학습 효율이 급상승 할 것이다. 그리고 IT 서적은 리디북스 보다는 구글에서 제공하는 Play book이 좋았다. 브라우저에서 손쉽게 책을 볼 수 있다는 것이 실습에 엄청난 도움이 된다고 생각한다.

덕분에 책을… 많이 사게 되었다.

과소비?!

Written on November 20, 2022


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파이썬 기반 금융 인공지능 - 파이썬과 케라스를 활용한 금융 시계열 데이터 기반 알고리즘 트레이딩 전략
이브스 힐피쉬 지음, 김도형 옮김 / 한빛미디어 / 2022년 9월
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한빛미디어 “나는 리뷰어다” 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

TL;DR

  • AI와 Python을 기존에 접해보셨다면, 금융 공학에 대한 다양한 접근 방식을 실습할 수 있음
    • 금융이나 경제 관련 내용은 YouTube 등을 통해서 보완하면서 진행하길 권함
  • 금융에 대한 경험이나 지식을 가지고 있다면, AI와 Python과 관련된 보조 교재를 활용하길 권함
    • 초급자를 위한 Tensorflow 등과 같은 교재를 활용해서 함께 실습하길 권함
  • 금용/Python 두 가지를 처음 접하는 분들은 각 장의 핵심 주제를 중심으로 실습을 권함
    • 처음이라면 실습을 통해서 출력되는 결과를 가지고 금융과 관련된 아이디어를 중심으로 진행하길 권함

책표지

금융 공학의 세부적인 주제를 소개

금융 공학을 다루는 많은 책들은 데이터를 다루는 방법으로 ‘시계열(time series)’을 채택한다. Python을 기반으로 소개된 금융 공학 책들이 Pandas와 Scikit-learn을 활용하는 것을 주로 다루고 있다. 이 책은 Keras를 기반으로 금융 공학과 AI를 접목해서 다르고 있다.

깔끔한 정리

Python과 Keras를 활용해서 ‘시계열’ 데이터를 활용하는 방법 뿐만 아니라 알고리즘 트레이딩까지 다루고 있다. 그래서 각 장(chapter)의 내용이 생각보다 깊다. 이 책을 접하시는 분들은 금융과 인공지능에 중 하나 정도에 대한 적당한 이해도가 있으면 흥미롭게 읽을 수 있다.

실습 과정과 결과를 통해서 이해

금융 공학이 가진 어려움 중 하나가 ‘단어’와 ‘과정’이 생소하다는 점이다. 구매/판매하는 행위 뿐만 아니라 정교한 상황을 설명하기 위해서 고유한 단어와 다양한 상황을 만들어낸 과정을 설명하는 주제어가 있다. 이런 단어나 주제어는 금융에 대한 이해도가 없으면 쉽게 이해되지 않는다. 실습 과정을 통해서 각 장(chapter)에서 소개하는 핵심적인 아이디어를 접해볼 수 있다. 그리고 데이터를 표현하는 기법이나, 자주 활용되는 그래프를 작성하면서 단어의 의미를 이해하는데 도움이 된다.

깔끔한 정리

책의 흐름이 지도 학습에서 시작해서 강화 학습으로 이어진다. 책의 분량에 비해서 다루는 내용이 다양하기 때문에 인공지능 관련해서 별도의 교재를 활용하길 권한다. 금융과 인공지능 두 가지 주제에 대해서 처음 접하는 분들은 책 자체가 가볍게 읽기에는 난이도가 있다. 그래서 실습을 병행해서 책의 아이디어 이해하는 방향으로 진행하면 좋은 결과를 얻을 수 있다. 쉽지 않지만 그렇다고 불가능해 보이지도 않는다.

알고리즘 트레이딩!

이 책을 읽으면서, 다양한 시장 가설을 데이터를 활용해서 검증하는 실습을 진행하였다. 그 중에서 10장에서 백테스팅을 접하게 되었는데, 개인적으로 굉장히 흥미로운 주제였다. 막연하게 생각했던 것에 비해서 재미있는 것을 실현해볼 수 있을 것 같아서, 내년에 금융 공학 관련한 것으로 주변분들고 스터디를 만들어볼까 고민했다. 혹시나 금융과 인공지능을 활용하는 방법이 궁금하시다면 시간을 내서 한번쯤 도전해보길 권한다.


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Must Have 텐초의 파이토치 딥러닝 특강 - CNN부터 GAN까지 15가지 신경망 예제 + 실무 노하우로 익히는 문제풀이 Must Have
이종민(텐초) 지음 / 골든래빗(주) / 2022년 8월
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텐초의 파이토치 딥러닝 특강 - CNN부터 GAN까지 15가지 신경망 예제 + 실무 노하우로 익히는 문제풀이

골든래빗 출판사로부터 전자책을 제공받아 작성했습니다.

TL;DR

  • 완벽하게 작동하는 예제, Colab 활용도가 높음
    • 출판사에서 제공하는 예제가 에러 없이 작동함
    • Colab 사용법을 친절하게 소개하고 있기 때문에 어려움 없이 실행 가능
  • 다양한 시각자료와 간결한 문장, PyTorch 초급자에게 적극 권장
    • 모델과 코드에 관한 부분을 시각적으로 잘 표현하고 있음
    • 초급자의 경우 코드의 흐름을 이해할 수 있을만큼 주석이 잘 작성되어 있음
  • 딥러닝/머신러닝에 대한 이해도가 없다면 이론적인 교재를 곁들여서 읽기를 권함
    • (분량을 고려해보면) 이론적인 부분에 대한 아쉬움은 별도의 교재를 참고하길 권함

책표지

이젠, 어쩔 수 없다.

주변 연구자들이 PyTorch로 넘어갈 때, 회사에서 업무를 하느라 TensorFlow를 계속해서 활용하고 있었다. 회사 일을 하면서 논문을 작성하려고 논문을 읽으면서 피부로 느껴지는 변화가 있었다. 많은 연구자, 주요 학회 및 학술지에 투고되는 논문들이 PyTorch를 활용하고 있다는 점이다. 몇몇 모델은 TensorFlow에서 작동하지 않는 경우도 있어서 약간 놀라기도 했다. 주변에서 PyTorch를 배워야 한다고 적극적으로 권했고, 나도 ‘머릿속에서’ 생각은 했지만 새로운 프레임워크를 배운다는 게 여간 귀찮지 않았다.

졸업 준비를 위해서 논문을 작성하는 과정에서 PyTorch를 완전히 배제하기 쉽지 않아서 차일피일 미루고 있었는데, 이번 기회(도서 리뷰)를 틈타서 한 달간 PyTorch를 배워보는 기회를 가질 수 있었다(역시 공부란 눈앞에 Task가 놓여야…).

저자분의 간결한 문장, 시각적 자료의 효과적인 배치와 활용, 그리고 수준 높은 편집 덕분에 책을 읽고 실습을 진행하는 동안 어려움이 없었다. 그리고 책을 리디북스를 통해서 읽었기 때문에 듀얼 모니터 환경에서 실습을 손쉽게 진행할 수 있다는 점도 좋았다. 아이패드 앱을 활용해서 평소에는 이론적인 것을 읽고, 실습은 리디북스 PC 앱을 활용해서 진행하였다.

예제 코드가 완벽하게 작동!

출판사에서 제공하는 예제는 Colab으로 제공된다. Colab에서 모든 예제가 잘 작동하는 것을 확인하였다. 예제에 문제가 없다는 것을 확인하고 PC를 활용해서 실습을 진행할 수 있도록 환경을 구성하였다. 책 말미에 GPU를 기반으로 한 실습 환경을 구성하는 방법도 소개하고 있어서 참고하였다.

Colab도 충분히 좋은 플랫폼이긴 하지만, 될 수 있으면 코드를 직접 작성하고 싶었다. 그리고 PyTorch 환경을 한 번쯤 구성해보고 싶었다. 평소의 개발 환경을 고려했다. 그리고 업무 및 강의 시간 중에서 남는 시간에 코드를 작성하였다. 리디북스 PC 앱이 많은 도움이 되었다. 출판사에서 제공하는 데이터를 활용했고, 코드를 작성해서 직접 실행하였다. 이미지를 다루는 모델을 중심으로 실습을 진행하였다. 최소한 내가 직접 코드를 작성해서 실습한 부분은 문제없이 실행되었다.

개발은 로컬에서

PyTorch 초급자에게 적극 권장!

책의 수준은 CS전공 기준으로 학부 3~4학년이 충분히 실습해볼 수 있을만큼 잘 구성되어 있었다. CS 관련 학부에서 딥러닝 수업을 하게 된다면, 주교재로 채택해도 무난하다. 책 곳곳에 다양한 시각 자료를 배치하고 있어서 내용을 효율적으로 이해할 수 있다. 이미지가 해당 분야의 대표적인 논문에서 자주 다루고 있는 형태로 작성되어 있다. 저자분이 문장을 매우 간결하게 작성해주셔서 시각 자료와 곁들여서 읽으면 관련 분야의 기초적인 이론은 충분히 이해할 수 있다.

시각적 자료

코드를 작성하는 절차나 방법도 시각 자료를 적절하게 배치하고 있다. 코드를 작성할 때 어떤 부분을 작성하고 있는지 확인할 수 있도록 배려하고 있다는 점도 좋았다. 코드가 길어지면 작성하는 코드의 역할을 잊기 마련인데, 이 책은 코드 작성에 대해 모호함이 많이 줄어서 좋았다.

모델의 흐름을 설명

코드도 필요한 부분에 주석을 통해서 한 번 더 설명하고 있다. 코드를 직접 작성 할 때 주석도 많은 도움이 되었다. 그리고 Python의 특징인 들여쓰기 및 줄 바꿈 등과 같은 가독성 관련한 부분의 편집이 잘 되어있다. Python의 경우 코드가 길어지면 들여쓰기 때문에 곤란한 점이 간혹 있는데, 해당 책은 그런 불편함은 없었다.

코드도 알뜰하게 작성

이론적인 부분의 아쉬움은 다른 책을 참고하자.

«텐초의 파이토치 딥러닝 특강»에 등장하는 대부분의 모델은 이미 알고 있었다. 딥러닝을 학교에서 수업하기도 하였고, 별도로 친구들과 해당 논문을 스터디도 진행했기 때문에 별다른 어려움이 없이 진행할 수 있었다. 기존에 Tensorflow를 활용하고 있어서 큰 어려움 없이 책을 읽고 실습할 수 있었다. 하지만 딥러닝에 관한 이론적인 측면이 필요하시면 다른 교재를 함께 참고하시면 좋을 듯하다.

P.S 이번에도 전자책 덕분에 예제 코드를 한결 수월하게 작성할 수 있었다. 전자책이 어색하신 분들은 종이책을 구매하셔도 좋을 듯 싶다.



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클린 코드, 이제는 파이썬이다 - 한 권으로 읽는 파이썬 개발자 성장 프로젝트
알 스웨이가트 지음, 박재호 외 옮김 / 책만 / 2022년 8월
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클린 코드가 정확히 뭘 뜻하는지, 확실하게 감을 잠고 있진 않다. 하지만 파이썬을 활용해서 간결하고 좋은 코드를 작성하고 싶다면 이 책은 분명히 좋은 관점을 제공한다. 클린 코드의 정의에 대해서 잘 모르지만, 깔끔한 코드를 원한다면 참고해보자 :D

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