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요즘에는 데이터 분석하면 파이썬을 떼어놓을 수 없다. 

‘파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석’의 1판은 2012년에 나왔으니 파이썬을 활용한 데이터 분석 책으로는 꽤 빠르게 출발했다고 볼 수 있다.  

저자 웨스 맥키니 Wes McKinney 는 MIT 수학과를 졸업하여 금융 분석가로 활동하고 다수의 Apache 프로젝트를 수행하였다. 

2008년도부터 Pandas 프로젝트를 시작하여 데이터 분석, 금융, 통계 계산 애플리케이션에서 파이썬 사용을 독려하였다. 

책은 2012년에 출간되었으나 2판(2017), 3판(2022)을 거쳐 시대에 뒤처진 내용을 배제하고 새로운 정보를 업데이트했다.

예제 코드는 깃허브 저장소(https://github.com/wesm/pydata-book)에서 제공되며, Gitee(https://gitee.com/wesmckinn/pydata-book)에서도 확인할 수 있다.

또, 필자의 홈페이지에서 책의 공개 버전 또한 확인할 수 있다. (한국어를 안 곁들인..)



Chapter1은 파이썬을 사용하는 이유와 필수 파이썬 라이브러리, 설치 방법 등 파이썬의 근본적인 지식에 대해 설명한다.

Chapter2부터 마지막 챕터까지 파이썬 라이브러리와 분석 방법에 대해 설명한다.

기초부터 시작하여 고급으로 끝나는 커리큘럼이기 때문에 처음 분석을 시작하는 사람들이 읽어도 좋을듯하다. 필자는 도메인에 특화된 분석으로 넘어가기 전 숙지하면 좋을 정보라고 언급하기도 했다.

데이터 분석 분야에서 파이썬이 두루 사용되는 것은 널리 알려져 있다. 구체적으로 파이썬이 사용되는 이유와 사용되지 말아야 하는 이유 또한 숙지하고 가면 도움이 될 것이다.

파이썬은 범용 프로그래밍 언어일 뿐 아니라 과학 계산용으로도 적합하기 때문에 데이터 애플리케이션 개발을 위한 최고의 언어다. 

최근에는 판다스나 사이킷런과 같은 파이썬 라이브러리 지원이 개선되어 데이터 처리 업무에 두각을 나타내고 있다. 

그러나 파이썬을 사용하지 않아야 할 경우도 존재한다. 

파이썬은 인터프리터 언어라 자바나 C++ 같은 컴파일 언어보다 훨씬 느리게 실행된다. 매우 짧은 응답 시간이 필요한 애플리케이션에서는 지양된다. 

또, 멀티스레드를 처리하거나 CPU에 집중된 많은 스레드를 처리하는 애플리케이션에도 적합하지 않다.

이 책에서는 SciPy, sicikit-learn, statsmodels 패키지를 주요하게 사용하고 있다. 인공지능보다는 데이터 분석에 집중하고 있음을 알 수 있다.



환경 설정과 패키지 설정에 대한 가이드가 나온 뒤 주피터와 IPython에 대한 설명을 이어갔다. 

표준 파이썬 인터프리터와는 다른 IPython의 차이로 탭 자동 완성, 변수 이름 앞이나 뒤에 물음표를 붙여 그 객체에 대한 일반 정보를 출력하는 자기 관찰에 대해 소개했다. 

앞에서는 기초적인 부분에 대해서만 언급하였으나 필요시 IPython 시스템을 더 알아볼 수 있도록 응용 방식, 고급 기능 등을 소개하는 부록도 별도로 있다.

다음으로는 본격적으로 파이썬의 기초적인 개념에 대해 설명한다. 들여쓰기 방식부터 함수와 객체 메서드 호출, while, range 등 분석 혹은 개발을 함에 있어 기본적으로 숙지해야 할 사항들을 짚어준다. 갓 파이썬을 배우기 시작한 이들에게도 큰 부담이 없을 것 같다.



책은 데이터 분석 예제로 실습을 할 수 있게 되어있다. 

무탈히 끝냈다면 고급 넘파이를 배울 수 있는 챕터로 넘어가 단계별로 깨우치는 기분을 느낄 수 있을 것이다. 

파이썬에 대한 기초 지식부터 시작하여 고급 분석을 터득하고 싶은 이들에게 이 책을 추천한다.

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