2010년대의 웹 디자이너와 프로그래머
과거 2010년대에는 웹 디자이너와 프로그래머라는 직업이 높은 인기와 상당한 급여를 자랑했습니다. 하지만 인터넷 시대의 도래와 함께 이러한 상황은 급변했습니다.
21세기의 현대 사회는 개인의 검색 기록, 이메일 데이터, 그리고 유튜브 시청 기록까지 저장되는 시대입니다. 이러한 데이터는 인스타그램 릴 추천에 직접적인 영향을 미쳐 사용자들이 더 많은 시간을 스크롤하며 보내도록 유도합니다. 이러한 현상들은 현재 시대가 데이터 과학의 시대임을 명확히 보여줍니다.
매일 엄청난 양의 데이터가 인터넷에 쏟아지면서, 이 데이터의 잠재력을 최대한 활용하여 삶을 더욱 편리하게 만들 수 있는 데이터 과학자와 머신러닝(ML) 엔지니어의 필요성이 더욱 커지고 있습니다.
데이터를 수집하고 실행 가능한 의사 결정으로 전환하는 능력은 오늘날 세계에서 매우 중요한 요구 사항입니다. 이러한 증가하는 수요에 부응하고자 데이터 전문가가 되기로 결심했다면, 최고의 데이터 과학 서적들을 살펴보는 것이 좋은 시작이 될 수 있습니다.
책이 필요한 이유는 무엇일까요?
인터넷은 방대한 정보의 보고이지만, 그렇다고 해서 책이 쓸모없어진 것은 아닙니다. 온라인 자료가 책보다 효율적일 수 있다는 의견도 있지만, 책을 통해 깊이 있는 학습을 선호하는 사람들도 여전히 많습니다.
책과 온라인 강의는 서로 다른 학습 방식이므로 직접적인 비교는 어렵습니다. 하지만 책을 읽는 것에는 인터넷 자료와는 다른 여러 가지 이점이 있습니다.
주제 마스터하기: 개념에 대한 일반적인 정보나 실용적인 지식은 온라인 검색으로도 충분히 얻을 수 있습니다. 하지만 특정 주제의 역사에서부터 심층적인 분석에 이르기까지 깊이 있는 이해를 원한다면 책을 통해 체계적으로 학습하는 것이 훨씬 효과적입니다.
진정한 경험: 책은 단순한 지식 전달 수단을 넘어, 손으로 직접 페이지를 넘기며 읽는 행위는 디지털 환경에서는 느낄 수 없는 독특한 경험을 선사합니다. 책의 무게, 잉크 냄새, 손끝으로 느껴지는 종이의 감촉은 책 읽기의 매력을 더합니다.
집중력 향상: 온라인 학습 중에는 다양한 광고나 클릭베이트가 주의를 분산시킬 수 있습니다. 하지만 책은 이러한 방해 요소를 최소화하여 학습에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 원하는 만큼 편안하게 책을 읽으며 학습에 몰두할 수 있습니다.
정확성: 책은 출판 전에 여러 단계의 사실 확인 및 편집 과정을 거치므로, 온라인 자료보다 더욱 정확하고 신뢰할 수 있습니다.
권위: 일반적으로 책은 해당 분야의 전문가나 교수진이 집필하는 반면, 인터넷 자료는 누구든지 만들 수 있습니다. 따라서 책은 더욱 신뢰할 수 있는 정보원으로 활용될 수 있습니다.
다음은 데이터 과학 분야에서 뛰어난 성과를 거두는 데 도움이 될 수 있는 최고의 데이터 과학 서적 목록입니다.
확률 입문
데이터 과학 분야에서 두각을 나타내고 싶다면 이 책을 선택하십시오. 이 책은 모든 데이터 연구자에게 필요한 상세하고 고급 확률 개념을 다루고 있습니다.
이 책은 확률에 관한 다양한 문제를 깨끗한 수학적 접근 방식을 사용하여 다루고 있습니다. 또한 출판사 웹사이트에서 모든 장의 연습 문제에 대한 자세한 해설을 무료로 제공합니다.
데이터 과학이나 수학 분야를 처음 시작하는 사람에게는 이 책을 권장하지 않습니다. 이 책으로 확률을 학습하려면 조합론에 대한 탄탄한 기초나 충분한 수학적 지식이 필요합니다.
하지만 적절한 수학적 기초를 갖추고 있으며, 데이터 과학 분야에서 확률 학습의 중요성을 인지하고 있다면 이 책은 매우 탁월한 선택이 될 것입니다.
데이터 과학 핸드북
데이터 과학 핸드북은 데이터 과학, 프로그래밍 및 비즈니스 이해 능력을 갖춘 데이터 과학 전문가로 성장하는 데 필요한 지식을 제공합니다. 이 책을 통해 데이터 과학에 대한 집중적인 학습 경험을 얻을 수 있습니다.
이 책은 일반적인 영어로 쓰여져 있어 데이터 과학을 처음 접하는 사람들에게 적합합니다.
고전적인 머신러닝 개념과 알고리즘 외에도, 소프트웨어 엔지니어링 실습, 컴퓨터 메모리, 데이터 구조 및 데이터베이스에 대한 내용도 다룹니다.
파이썬, 빅데이터와 같은 핵심 기술에 대한 장은 이 책이 학문적 연구보다는 실제 산업 문제를 해결하는 데이터 과학자와 ML 엔지니어를 위한 실용적인 지식에 초점을 맞추고 있음을 보여줍니다.
데이터 집약적 애플리케이션 설계
이 책은 데이터 과학자나 분석가만을 위한 책이 아닙니다. 확장 가능한 실제 응용 프로그램을 설계하는 소프트웨어 엔지니어, 데이터 집약적인 응용 프로그램을 다루는 소프트웨어 설계자, 또는 대용량 데이터를 처리하는 데이터 엔지니어에게도 유용합니다. 최신 응용 프로그램에서 데이터를 최대한 활용하는 데 필요한 모든 것을 담고 있습니다.
캠브리지 대학교의 분산 시스템 및 보안 연구원인 Martin Kleppmann이 저술했습니다.
데이터 모델, 스토리지 검색, 데이터 인코딩, 파티셔닝, 배치 및 스트림 처리 등 데이터 집약적인 최신 응용 프로그램을 구축하는 데 필요한 핵심 개념들을 다룹니다.
다음과 같은 경우 이 책은 여러분의 기술 수준을 향상시키는 데 이상적인 선택이 될 것입니다.
- 특정 문제 해결을 위해 적합한 도구를 선택하는 방법을 알고 싶을 때.
- 확장 가능한 데이터 시스템을 구축하고 싶을 때.
- 실제 환경에서 데이터 집약적인 응용 프로그램의 성능을 최적화하고 싶을 때.
- 새로운 기술에 쉽게 적응할 수 있는 유연한 앱을 개발하고 싶을 때.
적나라한 통계
Charles Wheelan은 “적나라한 통계”에서 유용한 데이터와 올바른 통계 도구를 사용하여 개인 맞춤형 추천 시스템이나 주식 거래를 지원하는 정확한 예측 시스템을 구축하는 방법을 보여줍니다.
이 책은 통계적 분석을 직관적으로 이해할 수 있도록 훈련하는 데 중점을 둡니다. 기술 통계, 추론, 상관관계 및 회귀 분석과 같은 주제를 다루며, 이를 통해 통계적 사고력을 향상시키는 데 도움을 줍니다.
가장 큰 장점은 이 책이 수학을 마치 이야기처럼 쉽고 재미있게 가르쳐준다는 점입니다.
해커를 위한 베이지안 방법
베이지안 관점에서 확률적 프로그래밍을 배우고 싶다면 이 책이 바로 당신을 위한 것입니다. 제목에 있는 “해커”라는 단어는 오해를 불러일으킬 수 있지만, 여기서는 베이지안 접근 방식과 방법을 탐구하고 배우는 것을 좋아하는 사람을 의미한다고 이해하시면 됩니다.
이 책은 베이지안 추론을 가르치는 것으로 시작하여, 실제 베이지안 모델을 구축하는 과정을 안내합니다.
베이지안 기술을 실제 문제에 적용하는 실용적인 연습과 코드 구현 예시를 제공하며, 금융 및 마케팅과 같은 다양한 산업에서 베이지안 모델의 활용 사례를 살펴볼 수 있습니다.
NumPy, SciPy, Matplotlib와 같은 파이썬 도구에 관심이 있고 프로그래밍 경험이 있다면 이 책이 특히 흥미로울 것입니다.
Scikit-Learn을 사용한 실습 ML
최근에는 프로그래밍 경험이 거의 없거나 전혀 없는 사람도 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는 지능형 시스템을 만들 수 있습니다. 그 방법을 알고 싶으신가요?
이 책의 저자인 Aurélien Géron은 Scikit-learn과 TensorFlow라는 두 가지 파이썬 프레임워크를 사용하여 지능형 머신러닝 시스템을 구축하는 방법을 안내합니다.
이 책은 최소한의 코딩으로 Scikit-learn의 잠재력을 최대한 활용하여 엔드 투 엔드 머신러닝 시스템을 구축하는 방법을 보여줍니다. 또한 TensorFlow를 학습하고, 신경망 모델을 구축하고 확장하는 실습 경험을 제공합니다.
친근한 어조로 쓰여졌으며, 수학적인 설명보다는 머신러닝의 흥미로운 측면에 초점을 맞추어 쉽게 읽을 수 있습니다.
파이썬으로 딥 러닝
대부분의 머신러닝 및 데이터 과학 서적에서는 딥러닝을 한 섹션이나 장으로 다루는 것이 일반적입니다. 하지만 딥러닝과 머신러닝 모두 그 자체로 방대한 주제라는 점을 고려해야 합니다.
François Chollet의 “파이썬으로 딥 러닝”은 핵심 딥러닝 주제에 집중하여 학습할 수 있도록 전문화된 책입니다.
시계열 예측, 텍스트 분류, 이미지 생성 등 고급 딥러닝 개념을 다루며, 제공되는 모든 코드는 즉시 실행할 수 있으며 무료로 다운로드할 수 있습니다. 저자는 케라스(Keras)의 창시자이기도 합니다.
간결한 글, 전문적인 지식, 그리고 실용적인 코드의 완벽한 조화를 제공합니다.
빅 데이터: 혁명
머신러닝 코딩과 기술에 지쳐서 오늘날 데이터의 실제 영향에 대해 더 깊이 탐구하고 싶으신가요?
그렇다면 옥스포드 대학교 인터넷 연구소의 Viktor Mayer-Schönberger 교수가 쓴 빅데이터 관련 서적을 추천합니다.
이 책은 정부를 비롯한 다양한 산업 분야에서 데이터를 수집하고 활용하는 방법으로 시작하여, 데이터 개인 정보 보호 및 관련 위험에 대해 논의합니다. 또한 빅데이터의 미래 가능성과 한계에 대한 심도있는 분석을 제공합니다.
Pandas를 사용한 실습 데이터 분석
누구나 라이브러리를 가져와 함수를 호출할 수 있지만, 원시 데이터에서 의미 있는 통찰력을 도출하고 시각적으로 흥미로운 결과를 제시하는 것이 데이터 과학자를 차별화하는 요소입니다. Pandas는 이러한 작업을 수행하는 데 필요한 핵심 도구입니다.
데이터 과학 초보자든 숙련자든, 이 책은 Pandas를 사용하여 데이터를 탐색, 분석 및 조작하는 데 필요한 모든 기술을 제공합니다. 탐색적 데이터 분석부터 통계 요약, 그리고 명확한 시각화를 통해 패턴을 찾는 방법까지 학습할 수 있습니다.
각 장의 마지막에 제공되는 연습 문제를 통해 실제 데이터를 다루는 기술을 점진적으로 향상시킬 수 있습니다. 책의 모든 파일과 코드는 GitHub에서 액세스할 수 있습니다.
Python을 사용한 실용적인 데이터 과학
저자인 Nathan George는 파이썬 프로그래밍 소개로 시작하여, 핵심 데이터 과학 개념을 파이썬 코드를 통해 설명합니다. 데이터 분석부터 성능 테스트까지, 데이터 과학의 전 과정을 안내합니다.
이 책의 코드 구현은 이해하기 쉬운 작은 단위로 나누어져 있어 학습에 도움이 됩니다. GitHub에서 모든 코드를 무료로 이용할 수 있다는 장점도 있습니다.
Pandas, SciPy 및 scikit-learn은 이 책 전체에서 사용되는 주요 파이썬 라이브러리 및 프레임워크입니다.
데이터 과학을 위한 R 프로그래밍
파이썬 외에도 R은 복잡한 데이터를 분석하는 데 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. R을 사용하여 데이터 과학을 시작하고 싶다면 다음 추천 도서를 고려해보십시오.
“데이터 과학을 위한 R 프로그래밍”은 온라인에서 무료로 제공됩니다. 이 책은 하드카피 에디션과 동일한 내용을 담고 있으며, 엣지 브라우저나 PDF 리더에서 쉽게 열어볼 수 있습니다.
이 책은 데이터 과학이나 머신러닝 기술을 가르치는 데 중점을 두기보다는, Johns Hopkins Bloomberg 공중 보건 대학의 Roger D. Peng 교수가 R 프로그래밍 도구를 사용하여 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 돕기 위해 작성되었습니다.
책을 모두 읽고 나면 R 객체, R 패키지, 함수 및 정규식을 사용하여 데이터를 조작하고 분석하는 데 익숙해질 것입니다.
마무리
이 목록은 여러분의 데이터 기술을 한 단계 더 끌어올릴 수 있는 최고의 데이터 과학 서적들을 포함하고 있습니다. 데이터 과학은 광범위한 분야이기 때문에 머신러닝, 파이썬, 데이터 분석, R 프로그래밍 등 각 분야의 전문 서적과 함께 전반적인 데이터 과학 관련 서적들을 함께 소개했습니다.
이러한 데이터 과학 도구를 활용하여 더욱 뛰어난 데이터 과학자로 성장하시길 바랍니다.