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2020-11-22

데이터 분석의 품질에 큰 영향을 미치는 데이터 전처리는 매우 중요한 작업이다. 전처리 공정을 전체적으로 이해하려면 프로그래밍 언어에 관한 이해뿐만 아니라 통계학이나 머신러닝에 관한 기반 지식이 필요하지만 이를 포괄적으로 설명하는 책은 없었다.
장점
1. Python 및 R, SQL 3가지 언어를 이용하여 어느 언어가 해당 처리에 효율적인지와전처리 하는 방법을 예제를 통해 3가지 한꺼번에 공부하는 느낌을 받음
2. 예제의 퀄리티가 상당히 뛰어난데 예제를 설명하기에앞서 하려는 예제가 어떤 기술을 이용해서 할 것인가를 시각적으로 표현을 한 뒤 예제를 제공하여 3가지언어로 표현하여 배우는 사람 입장에서 훨씬 편하게 와 닿음
3. 어떤 용도로 데이터를 분석할지 방법들을 제공해주며 특히 머신러닝의 경우 더 좋은 모델을만들기 위해서 해당 데이터 셋을 학습의 용도에 맞게 전처리를 하여 품질을 높여주는 여러 방법들을 제시해줌
4. 해당 예제에 대해서 어느 방법이 더 효율적인지를표기해주어 예제 풀었다고 끝이 아닌 다시 더 좋은 방법을 깨닫기 위한 복습해볼 수 있음
후기
1. 요즘 같이 빅데이터 및 AI가 붐이 일어나 전처리의중요성이 높아지고 있을 때 이 책을 접하게 되었는데 특히 한 개의 언어가 아닌 3가지의 언어를 이용하는게인상적이었으며 해당 언어에 대해서 효율적인 방법을 제시해 주어 다양한 방법을 제공해 교정해 가는 느낌을 받았습니다. 특히 개론 적인 부분이 쉽게 와 닿았으며 해당 기법을 사용할 환경에 문법이 기억이 안나도 개론적인 부분을 상기시켜자동완성 기능 이용해 유연하게 쓸 수 있는 것 같습니다.