한빛미디어

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

책을 다 읽고 난 후의 가장 큰 소득은 R과 파이썬이라는 두 언어를상호운용할 수 있는 방법을 알았다는 것이다. 가장 아쉬운 점은 설명이 그다지 상세하고 친절하지는 않다고느껴지는 것이다. 그래서, 머리말 부분을 다시 살펴보니 대상독자를 데이터과학 분야의 실무자로 하고 있고, 책을 최대한 활용하려면 배경지식으로 R이나 파이썬 중 한 언어에는 익숙해야 한다고 미리 밝히고 있음을 다시 확인했다. 개인차가 있는 부분으로 어느 정도 이해해야 할 것같다. 파이썬은데이터분석에 대한 기본 패턴인 데이터 읽기, EDA, 전처리, 훈련/테스트 데이터 분리, 모델 피팅, 분류/예측, 성능평가의 익숙한 문장들만 알고 있고, R은 실무로 사용하고 있지는 않지만 학습자 수준에서 조금 사용해 본 정도의 수준이라 책이 그다지 상세하지 않다고느껴진 것같다. 아울러 한빛미디어나 길벗 등에서 출판되는 IT 책들이경쟁적으로 내용이나 편집면에서 다양하게 독자들을 배려하고 있어 상대적으로 세심하지 않은 것같다고 느껴진 것같다.

책은 Part 01 새로운 언어의 발견에서 각 언어의 역사를 중심으로한 내용이 나온다. Part02 새로운 언어 시작하기에서는 파이썬 사용자를 위한 R, R 사용자를 위한 파이썬에서 각 언어의 사용환경에 대한 설명을 포함해서 기본적인 각 언어의 특징과 사용법을제한적이긴 하지만 따라해 볼 수 있도록 하고 있다.

Part03 현대적 컨텍스트에서는 데이터포맷 컨텍스트와 워크플로 컨텍스트부분으로 나누어 각 언어가 강점을 가지는 영역을 알려주고 있다. 데이터포맷 컨텍스트에서 이미지와 텍스트의처리 및 분석은 파이썬이 강점이 있고, 시계열과 공간정보는 R의손을 들어주고 있다. 워크플로 컨텍스트에서는 EDA, 보고서작성은 R이 강점이 있고 머신러닝, 딥러닝, 데이터 엔지니어링은 파이썬이 여러 도구들과 잘 어울리는 접착제 같은 특성을 들어 강점이 있다고 안내하고 있다.

Part04 파이썬과 R 함께사용하기에서는 파이썬과 R의 상호운용성을 구현하기 위해 필요한 R 진영의reticulate라는 패키지와 파이썬 진영의 rpy2 모듈을소개하고, 이어서 미국 농무부가 제공하는 Wildfires 산불데이터셋을 재료로 RStudio IDE에서 R과 파이썬을적절하게 활용하는 방법을 제시하고 있다.

특히 흥미로왔던 부분은 Part01이었다. ANOVA 분석후 사후검정의 한 방법으로 사용하는 Tukey’ HSD의그 튜키라는 사람이 EDA에 자주 사용하는 박스플랏(상자수염그림)을 개발했다는 사실이나 R Core라는 것이 있고 자발적 기여자 그룹에의해 문서화, 빌드, 테스트, 배포 등의 작업에 필요한 인프라를 포함하는 베이스R을 구현하고 있는데초기 멤버인 존 체임버스, 로스 이하카, 로버트 젠틀맨을포함한 몇 명의 멤버가 여전히 참여하고 있다는 점 등의 흥미로운 사실을 알게 되어 좋았다.

파이썬 진영에서는 창시자인 귀도 반 로섬이라는 네덜란드 프로그래머가 2018년까지파이썬 운영 위원회에 머물면서 자비로운 종신 독재자(BDFL, Benevolent Dictator For Life)라불리며 영향력을 행사했다는 점 등이 흥미로왔다.

Part02 Chapter3 R 사용자를 위한 파이썬은 많이 관심이갔었는데 사용환경 설정에서 원활하게 따라가지 못 해 아쉬웠다. 파이썬 환경이 다양하고 책에서는 그 중VS Code를 사용하는 방법을 비교적 상세하게 안내하고는 있어 VSCode 설치하고, 가상환경 구성하고 일부 패키지 설치하는 것까지는 따라 했다. 이후 Part03 Chapter4 데이터 포맷 컨텍스트에서 이미지데이터를 불러오기 위해 cv2(OpenCV) 패키지 설치하는데 에러가 나서 구글링하니 OpenCV라는 패키지명으로 설치해야 한다고 하고, skimage(scikit-image)패키지 설치하는데 에러가 나서 일단 실습은 포기했더랬다. 저자가 서두에 언급했던 것처럼어느 정도 파이썬이나 R 한 가지 언어에 익숙한 데이터 과학 분야의 실무자를 대상독자로 했기 때문에개인의 역량이 부족한 부분을 자책해야 할 것같다.

Part04 Chapter6 파이썬과 R의 시너지 효과에서는 R 코드를 작성하는 경우 reticulate가 보장하는 상호운영성과 파이썬 코드를 작성하는 경우 rpy2가보장하는 상호운영성에 대해 함수, 객체, 패키지 레벨에서사용할 수 있는 방법을 제시하고 있다.

Part04 Chapter7 데이터 과학 사례 연구에서는 데이터를불러오고, EDA와 데이터 시각화는 R을 이용하고, 피처 엔지니어링과 머신러닝은 파이썬을 이용하고, 동적보고서로 대화형웹 인터페이스는 R을 이용하는 것으로 R과 파이썬이라는 두언어를 상호운용할 수 있는 방법을 제시하고 있다. 

파이썬과 R을 상호운영하는데에 관심이 있는 데이터 과학 분야 실무자에게유익할 것같고, 초보자에게는 온전히 내 것으로 하기에는 좀 무리가 있지 않을까 하는 생각이 든다. 마찬가지로 번역도 약간 의역보다 직역에 가까운 것같다고 개인적으로 생각했는데,저자의 느낌과 의도 표현의 장점은 있으나 초보자에게는 내용 전달에 약점으로 작용하지 않았을까하는 생각이 든다.