데이터과학자에게 필요한 책

qorskawls***

2022-11-26

데이터 과학을 위한 파이썬과 R

데이터 과학에 사용되는 파이썬과 R의 핵심 패키지 사용법을 설명하는 중급서로, 파이썬 사용자를 위한 맞춤형 R 학습, R 사용자를 위한 맞춤형 파이썬 학습을 제공하고, 두 언어를 함께 사용했을 때의 시너지 효과를 살펴봅니다.

저자 : 릭 슈카페타 , 보이안 앙겔로프
번역 : 임혜연
출간 : 2022-10-28

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데이터 과학을 위한 파이썬과 R

Rick J. Scavetta

2012년부터 독립 워크숍 트레이너, 프리랜서 데이터 과학자, 공동 창업자로 일하고 있다. 슈카페타 아카데미를 운영하며 독일 전역에 있는 주요 연구 기관과 협력하고 있다. 2016년부터 맡은 데이터 캠프 강의는 20만 명이 넘는 사람이 수강했으며 오라일리(O’Reilly)와 매닝(Manning)의 고급 데이터 과학 강의에도 기여했다. 현재는 사우디아라비아에 있는 미스크(Misk) 아카데미의 기술 교육과정 고문으로 데이터 과학 프로그램 개발을 이끌고 있다.

본 도서는

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

이 책은 파이썬과 R 커뮤니티 사이의 간극을 메우기에 적합한 도서이다.

#구성

데이터 과학 분야 실무자에게 적합하다. 데이터 과학이 무엇인지에 대해 설명하기보다 파이썬과 R의 장점을 활용하여 자유자재로 사용하는 방법을 알려주는것을 목표로 하고 있다. Exploratoy Data Analysis, Statistics, Visualization, Markdown에 강력한 R과 Machine Learning, Development에 강력한 파이썬을 둘 다 사용할 수 있다면 무기를 하나 더 가진 것이나 다름없다.

데이터 과학에서 주로 사용하고 있는 언어인 파이썬과 R 둘 중 하나는 익숙하게 다룰 줄 아는 데이터 과학자가 읽는 것을 추천한다. 책의 난이도는 전반적으로 어렵지 않으나, 다양한 기능을 제공하는 몇 개의Packages, Library를 소개한다. 그러니 언어를 사용하고 있는 데이터 과학자가 읽어야 할 것이다.

출처 : https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2021/10/04/the-5-biggest-data-science-trends-in-2022/?sh=ea7b3c40d3f8

#워크플로

데이터 과학자는 근접 분야에서 일하는 동료와 프로젝트에 대해 논의할 때 스스로를 의심하게 되는 경우가 있을 것이다. 서로의 작업 Domain이 다를 뿐인데 스스로가 부족하다고 느끼게 되는 그런 경우가 있다.

예를 들어, A는 ML 모형 개발이고 B는 시각화,보고서 작성을 주로 할 때, 함께 작업하게 되는 경우 서로의 작업에 대해 이야기 나눈다고 생각해보자. A는 B의 그래픽 문법을 잘 모를 것이고 B는 A의 API 구축 방법을 모를 것이다. 이렇게 되면 스스로의 능력에 의심을 하게 되고 서로가 불편해진다. 우리는 이런 WorkFlow를 유연하게 다룰 줄 알아야 한다. 그러한 간극을 줄이는 방법 중 하나는 이전에 말했듯 Python과 R을 장점만 부각시키며 사용할 필요가 있다.

출처 : https://asana.com/ko/resources/workflow-examples

200페이지 책이라 다소 가볍게 읽을 수 있었던 책이다. 그리고 120페이지까지 대부분 알고 있는 내용이라 복습하는 느낌으로 읽을 수 있었다. 이후 챕터 5에서 워크플로 컨텍스트를 읽으면서 중요한 내용들을 파악할 수 있었다. 여기서 말하는 워크플로는 특정 기능에 필요한 모든 작업을 수행할 수 있는 도구 및 프레임워크 컬렉션이다. 좋은 워크플로는 무엇인지 알 수 있었다..