독자리뷰
[도서리뷰] 어쩌다 데이터 분석 with 파이썬 ..
alfe***
2023-03-26
어쩌다 데이터 분석 with 파이썬
이 책은 파이썬 데이터 분석을 위해 반드시 알아야 하는 판다스, 넘파이, 맷플롯립, 시본 등 파이썬 핵심 라이브러리를 사용해서 효과적으로 데이터를 분석하고 시각화하는 방법에 대해 다루고 있다. 파이썬 데이터 분석 입문자를 위해 일반적인 데이터 분석 과정으로 내용을 구성했으며 데이터 분석을 위한 중요한 핵심 함수와 처리 과정을 쉽고 간결하게 설명하고 있다. 마지막으로 넷플릭스 데이터셋으로 실무에 적용 가능한 데이터 전처리 및 시각화 과정을 실습해본다.
- 저자 : 김유지(Clary K)
- 출간 : 2022-09-29
이 책은 “한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.”
그동안 몇 번이나 한빛 미디어의 책을 리뷰를 하던 중 이번에는 실물 책이 아닌 e-book 으로 구글 books를 통해서 받아 보게 되었습니다. 마침 이런 저런 장비들이 있으니 가독성 관련해서 테스트를 해볼 수 있겠다 싶었습니다.가지고 있는 장비들 중에서 교보의 SAM 7.8인치 e-paper, 례노버 tab P11(11”, 그리고 레노버 요가 X380 (13.3”) 는 책처럼 들고서 읽는 것에 대한 테스트를 해보았고, 제가 평소에 작업하는 32 인치 모니터 2대 + 노트북 2 환경에서 한번 책을 보면서 가독성에 대한 테스트를 해 봤습니다. 사과 제품이 없다 보니 사과 태블릿에서는 테스트를 못해봤습니다.
교보의 SAM 7.8 의 경우 표시부가 e-paper 이어서 태양 아래서도 글자가 잘 보이지만, 이 책의 경우는 글꼴 확대 기능이 없다 보니 글자가 너무 작아서 보기가 불편하더군요. 거기다가 컬러 사진은 이미지를 알아 보기가 힘들 정도입니다.
Lenovo Tab P11의 경우 11인치 이지만 화면의 비율이 5:3 이라서 일반 책의 비율과 4:3 과 맞지 않는 관계로 위 아래 빈 공간이 생기고 상대적으로 글자가 작은 느낌이 듭니다. 레노버 Yoga X380의 경우 13.3” 라는 크기 때문에 MCU개발용으로 쓰기에는 좀 작은 느낌의 화면이지만, 이번의 e-book 을 보는 데는 저한테는 딱 맞는 크기 같습니다.
같은 페이지를 3개의 장치에 띄워 보니 흑백 표시 장치와 컬러, 그리고 태블릿과 PC의 차이가 명확히 보입니다. 그리고 태블릿 들에서 구글의 플레이 북으로 책을 볼 때는 페이지를 넘기는 느낌으로 책을 볼 수 있지만, 노트북 이면서 태블릿 같은 요가 X380에서는 상하 스크롤로 페이지가 넘어 갑니다.
그리고 평상시 작업하는 환경에서 32인치 모니터에서 구글 플레이 북으로 책을 보는 것을 한번 테스트 해 봅니다.
이렇게 책을 보면서 따라해 보는 것이 제일 편할 것 같습니다 . 이제는 공부도 장비 빨이다.. 싶습니다.
ebook으로 소설이나 만화와 달리 이런 분야의 책을 보니 장단점이 분명합니다.
* 가독성의 문제
장치의 화면의 크기나 종류에 따라서 가독성이 상당히 차이가 납니다. 예전의 연구를 보면 모니터로 글자를 읽을 경우 이해력이 떨어진다고 하는데... 화면의 크기가 최소 11인치 이상은 되어야 할 것 같다는 생각입니다.
* 검색의 편리성
ebook의 장점은 언제든지 특정 단어나 용어를 찾아 볼 수 있다는 점입니다. 종이 책의 경우 몇 번 본 내용은 그 위치를 대충 기억하지만, 단어나 용어를 검색할 때 편합니다.
이제 책의 내용을 살펴본 느낌을 정리해 보겠습니다.
책을 읽어 보면 파이썬을 아는 사람을 대상으로 하며 판다스를 이용해서 데이터를 처리/분석/시각화 하는 기법을 잘 설명하고 있습니다. 예를 들어 3장의 경우 타이타닉의 승객 정보를 가지고 와서 분류하고 처리하는 예를 다양하게 보여 주고 있는데, 주변에서 구할 수 있는 데이터를 체계적으로 분석하기 위한 사전 작업 등등.. .
그런데 저에게는 몇 가지 단점이 보입니다.
우선 Numpy의 설명은 너무 간단히 설명을 하다 보니 numpy 에게 익숙한 사람은 필요 없다고 볼 수 있는 내용이고, numpy를 모르는 사람에게는 설명이 조금 부족한 감이 있습니다.
그리고 용어들에 대한 설명이 부족한 느낌이 듭니다. 산분도, IQR,.. 이런 용어에 대한 설명이 없습니다. 예를 들어 E-book 의 장점을 적극 활용해서 검색을 해 봐도 IQR 이 대체 어떤 방법인지 그 원리가 머리속에서 정리가 안됩니다. 목적과 방법은 나와 있지만 이 방법으로 처리한 것이 어떤 의미가 있는지에 대한 설명이 없습니다. 가끔은 용어가 먼저 나오고 그 설명이 뒤에 나오는 경우도 있더군요.
저는 분야는 조금 다르지만 전자 관련 카페에서 스텝으로 활동한 오랜 경험으로 용어를 제대로 이해하지 못한 초보자들이 삼천포나 안드로메다로 가는 경우를 종종 봤습니다. 이 책과는 관련이 없지만 초보자들이 어디서 주워들은 틀린 용어를 맞다고 우기는 경우까지 본 적도 몇 번 있으니 용어의 제대로 된 정의와 설명은 어떤 분야이든 가장 중요하다고 볼 수 있는데 이 부분이 뭔가 조금 부족한 느낌이 듭니다.
하지만 이 책은 판다스를 이용해서 데이터를 처리하는 과정을 상세히 설명하고 있어서 다양한 기법을 살펴볼 수 있다는 점, 저자가 UX 를 전공하셔서 그런지 처리한 데이터의 시각화 예제가 많다는 것도 이 책의 장점이며, 이 책에서 소개된 기법들을 잘 익혀두거나, 이런 방법도 있다는 것을 알아 두면 이후에 판다스를 이용해서 데이터를 처리한 결과를 더 돋보이게 할 수 있을 것 같습니다.
이상으로 리뷰를 마칩니다.
