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:: Notes/Books10

[데이터사이언스] 데이터 전처리 대전 '데이터' 라는 말은 이제 뭐랄까 포켓몬스터 중 하나인 '메타몽' 같은 존재랄까? 어디에 가져다놔도 이상하지 않은 단어가 되었다. 정말 그야말로 데이터의 시대다. 내가 어떤 직무에 있던지간에 데이터를 다룰 수 있는 사람과 아닌 사람은 시작점 부터가 다르다고 생각한다. 단순히 그런 분야가 있지가 아니라 한국에서 '영어'가 갖는 위치처럼 반드시 알아야하는 분야라고 생각한다. 내가 이 책을 고른 가장 큰 이유는 같은 로직을 수행하는데 R, Python, SQL을 함께 다뤘다는 점이다. 사실 이 세 언어는 각자 할 수 있는 일이 다르다. 단순히 기호에 맞게 선택하는 것이 아니라 내가 하려고하는 일에 맞는것을 선택해야한다. 그런데 그러려면 세 언어를 기본적으로 다룰수 있어야하는데 각 언어별 시중의 서적을 보면 내.. 2020. 11. 22.
[리액트 서적] Learning React (러닝 리액트) "JavaScript로 개발할 수 있는 모든 것은 결국 JavaScript로 개발하게 될 것이다." 자바스크립트를 이제 단순한 웹 동작을 구현하는 언어라고 하기엔 너무 다양한 역할을 할 수 있는 녀석이 되었다. 그리고 점점 성장하는 JS 생태계에서 리액트에 처음 관심을 가지게 된 것은 2015년 리액트 네이티브가 나올때였는데 리액트로 개발을 하면 웹 뿐만 아니라 모바일까지 한 번에 해결할 수 있기 때문이었다. 특히 Anriod와 IOS를 동시에 커버하며 개발할 수 있다는것 자체만으로 엄청난 메리트가 있었다. 지금하고 있는 일은 리액트를 사용하지 않지만 이번에 시작하려는 프로젝트가 리액트를 사용할 예정이었기에 빠르게 훑어볼 책을 찾다가 개발자라한 한 번쯤은 접해봤을 시리즈인 한빛미디어의 일명 '동물책'을 .. 2020. 11. 22.
[딥러닝] 그로킹 딥러닝 :: 딥러닝 입문 추천 서적 이번에 리뷰 해볼 책은 2019년 12월에 발행된 이다. 본 서적은 딥러닝 입문자를 대상으로 한 책으로 딥러닝의 기초부터 시작해서 다음 레벨로 가기전에 알아야할 사항들에 대해 자세한 예제와 함께 설명한다. 기존의 딥러닝 서적들은 딥러닝의 모델별로 챕터를 나누어 진행하는 방식이지만 이 책은 저자가 던지는 질문을 풀어나가면서 필요한 모델을 가져다 사용하는 방식으로, 어떤 문제를 딥러닝으로 해결하고자 할때 할 수 있는 생각들을 하나씩 따라가도록 구성 되어있는것이 특징이다. 입문자에게 어려운 수학에 대한 이해를 강요하지 않고, 발생 가능한 여러 경우를 예시와 적절한 예제를 통해 자연스럽게 쫓아올 수 있도록 걷기 편한 카펫을 깔아주고 있습니다. 이 책을 믿고 뛰어내리면 적당한 스릴과 긴장감을 느낄 수 있지만 머리.. 2020. 3. 20.
[Book] 김도형의 데이터 사이언스 스쿨 ( 파이썬을 활용한 데이터사이언스 ) :: INTRO 요즘 개발 트렌드에 빠지지 않고 등장 하는 언어 중 하나를 꼽자면 단연 '파이썬(python)' 이다. 간단한 EDA 분석에서 부터 머신러닝, 딥러닝, 그리고 응용프로그램 개발까지 다재 다능하다. 분명 파이썬은 여러 가지 일을 훌륭하게 할 수 있는데 막상 나에게 통계적분석이나 수학적인 계산을 파이썬으로 구현 하라고 한다면 나는 Google을 켜고 여러가지 라이브러리 사용법을 익히는 것부터 시작 할 것이다. 할 수 있을 것 같다고 말하는것과 할 수 있다고 말하는 것은 천지차이다. 내가 알고 있는 여러 데이터분석 방법들과 대수학적인 부분을 하나하나 파이썬으로 구현 해보며 잊고 있는 지식들도 다시 한번 짚어 주는 책이 이 아닐까 싶다. :: Contents 실제로 책의 구성을 보면 이렇게 넓은.. 2019. 12. 14.
[Book] 파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북 (Machine Learning with Python Cookbook ) :: INTRO 내가 다니고 있는 대학원에서는 CS 수업중에 '머신러닝' 수업이 있다. 한개도 아니고 주제만 바꾸어서 여러 수업이 개설되어 있으며 심지어 다루는 데이터셋만 다른 내용이 똑같은 수업도 여럿있다. 그럼 '딥러닝' 관련된 수업도 있나? 하는 생각을 해보면 단호하게 말하건대 '딥러닝'을 주요 학습방향으로 가지고 있는 정규 수업은 개설 되어 있지않다. 물론 딥러닝이 머신러닝의 큰 범주안에 들어가긴 하지만 그 내부 알고리즘으로 머신러닝과 딥러닝을 나눈다면 두개는 접근방식이 분명하게 다른 방법임에도 개설이 되지 않은 것이다. 하루는 해당 수업을 듣고 있는 박사과정 학생과 이야기를 나눌 기회가 있어서 넌지시 물어보았다. 왜 딥러닝 관련 수업은 없나? 학생들이 관심이 없어서 개설되지 않는걸까? 결론적으로.. 2019. 11. 16.