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핸즈온 데이터 시각화 책의 제목만 보면 어떠한 내용을 담고 있는지 생각해봅시다. "핸드온 + 데이터 시각화" 를 보면 ① hands-on은 실습위주로 무언가를 테스트 해볼수 있는 책이라는것을 알고 있습니다. ② 데이터 시각화의 내용을 보며, 조금 책을 보지 않고는 어떠한 부분에 대해서 설명을 하고 있는지 파악하기 힘듭니다. 요즘 데이터 시각화하는 방법은 매우 다양합니다. 별도의 javascript를 통해서 제공하는 chart-library등 많고, Python, R, tableau 등등 에서 지원하는 다양한 방법이 있습니다. "책을 통해서 배울수 있는 다양한기법을 정의하고 있습니다." ■ 책 소개 · 책의 두께는 P.515 입니다. · 실물을 보면 두꺼운 느낌이 있습니다. · 종이 두께도 얇은 편이고 내용도 상당히 빽빽하게 ..
Do it! 쉽게 배우는 파이썬 데이터 분석 이 책은 처음 접할때 매우 흥미로운 부분이 있었습니다. 저자분은 R을 통해서 인기가 많은 책을 출간하신 "김영우" 필자 분입니다. 보통 처음 데이터 분석을 하려고 할때 가지는 첫 고민이 "R", "Python" 중어 어떠한 언어을 선택할지 여부입니다. R, Python 의 장단이 있고 많은 관련 글들이 있습니다. 저저분이 기존에 R에 대해서 출간하신 책은 아래 2권 입니다. Do it! 시리즈에 R관련 책으로 많이 알려져 있습니다. 이번에 R을 전문적으로 다루시는 저자분의 Python책은 어떤 방식으로 내용이 구성되어 있는지 많은 호기심이 들게 되는 책입니다. ☞ 과 동일하게 구성해서 연습문제와 정답이 있다고 합니다. 기존의 R책을 통해서 학습하신 독자분을 1:1로 Python으로 동일한 기능을 어떻게 ..
소플의 처음 만난 리액트 React는 가장 많이 사용되어지는 SPA 프레임워크 입니다. Backend / Frontend 로 개발 역활이 분리되면서, 그 역활이 커지고 있습니다. Vue, Angular, Svelte등의 장단점을 언급하기 전에 React는 현재 가장 보편화되고 Library개념으로 SPA를 지원하며 SPA의 대표합니다. 현재도 React의 다양한 책들이 출간되어 있습니다. 보통 React책은 해외 원서의 번역서보다, 국내저자분의 책들의 저서가 많이 있습니다. 해당 책에서는 기존의 책들과 무엇이 다르고, 어떠한 부분에서 차이가 있는지 살펴보려고 합니다. ■ 책 소개 · 한빛에서는 시리즈 책이 있습니다. "혼공시리즈"도 있고 해당 책은 "소문만 명강의" 시리즈 입니다. · 저자분은 "소플" 이라는 이름으로 활동중이신..
AWS로 시작하는 인프라 구축의 정석 AWS는 많이 보편화 되었고, 소개영상, 소개글 및 각종 blog 등 많은 정보가 존재합니다. 하지만 AWS도 점차 진화하고 있으며, 머신러닝, 인공지능을 위한 영역까지 점차 확장되어 갑니다. AWS 뿐만이 아니라, azure, google-cloud등도 많이 발전하고 있습니다. (MLOps Workload Orchestrator) https://aws.amazon.com/ko/solutions/implementations/mlops-workload-orchestrator/ https://aws.amazon.com/ko/machine-learning/ 가장 많이 사용중이며, 보편화되 AWS대해서 살펴보고 점차 자신 및 회사에서 필요한 부분을 보강해서 살펴볼 필요가 있습니다. Server, Network관..
XGBoost와 사이킷런을 활용한 그레이디언트 부스팅 머신러닝 알고리즘 XGBoost를 다루는 국내 최초의 번역서가 나와서 인기가 많은 책입니다. 큰 분류에서 언급만 되고 있는 책은 몇가지 있지만, Desion Tree에 대해서 좀더 심도있게 다루고 점차 기술적인 발전을 통해서 Gradient Booting까지 학습하기에 많은 내용이 상세히 설명되어 있습니다. ■ 책 소개 머신러닝 알고리즘으로 요즘 유명한 XGBoot에 대해서 설명합니다. 캐글의 상위권 랭킹점수에서 많이 사용하고 있다고 유명해졌습니다. 박해선님께서 번역을 하신 역저입니다. (역시 이번에도 번역 및 국내 번역서에만 추가되는 별도의 부록을 제공해서 인상깊었습니다. 관련 부분은 아래에서 추가 언급을 하도록 하겠습니다.) 책이 출간되기 전에도 많은 분들이 원서 및 관련 기술을 적용하는 사례가 많이..
비전공자를 위한 인공지능 교과서 인공지능 이야기를 이제는 어느 누구나 알고 있습니다. 현업에서 실제 인공지능 (큰 범주로 머신러닝, 딥러닝을 포함)을 적용하고 있는 기업도 있을 것이고 아직 도입은 하지 않았지만 필요성을 인지하고 있는 기업이 있을것입니다. 이때, 도입여부와 상관없이 실제 모든 회사의 조직원이 인공지능에 대해서 자세히 알수는 없습니다. 실제 개발부서에서는 어떠한 경우는 머신러닝의 Scikit-learn을 이용해서 지도학습, 비지도학습을 모델 구성등을 실무입장에서 조금더 깊게 알고 있을것이고, 어떠한 경우에는 딥러닝을 통해서 해당 문제를 풀어보려고 제안합니다. 하지만, 큰 방향으로 인공지능에 대한 큰 개념을 알고 있어야 개발부서 > 마케팅 / 전략부서 > 조직의 방향을 정하고 앞으로 나아갈수 있습니다. 요즘 컴퓨터의 다향항..
쏙쏙들어오는 함수형코딩 책의 제목만 보면, 해당 책은 "프로그램 언어"에 대한 책인지, 설계방법인지, 디자인 패턴 같은 코딩에 부분인지 파악하기는 쉽지 않았습니다. 이 책의 부제는 "심플한 코드로 복잡한 소프트웨어 길들이기" 입니다. 책의 두께는 500Page가 넘어서 꽤 두껍습니다. 개발자들은 항상 고민을 하는 부분이 부제에 있습니다. 개발을 진행하면서, 구현된 로직 및 동작 Flow에 많은 고민을 합니다. "다른 팀원이 보았을때, 이해가 쉬울까? 소스 분석이 쉬운 코드를 작성하고 싶다." "이 방법은 임시 처리 같은데, 조금더 나은 방법은 없을까?" "이 코드의 역활이 매우 불분명하다" 이미 개발된 소스를 분석하게 되면, 잘 이해가 되지 않고, 분석하기 너무 어려운 코드들이 존재합니다. 특히, JS(javascript)로 ..
머신러닝 실무 프로젝트(2판) 요즘은 프로그램 언어 개발서적보다 머신러닝/딥러닝 관련책들이 더 많이 출간되고 있는것 같습니다. 현 시점에 많은 관심이 있고, 기존에 없던 영역이라 더욱 그런 것 같습니다. 예전에 수집된 Database에서 데이터를 분류하고 하우징하고, 클러스터링 하는 것은 대부분 사람이 큰 그림을 바탕으로 진행을 하였습니다. 요즘 머신러닝을 통해서, 예전보다 조금 더 새로운 데이터의 접근법을 시도해볼수 있는 시대인거 같습니다. 해당 기술을 학습하고, 공부하는 이유는 실제 업무에 적용하기 위해서 입니다. 실무에 적용하기 위한 방법이 궁극적이 목적입니다. 회사에 이미 조직이 구성되어 있거나, 도움을 받을수 있는 팀원이 있으면 더욱 좋겠지만 그렇지 않은 환경이나 관련 조직이 있어도 실제 서비스에 적용하기에는 미리 누군가 경..

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