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'9가지 사례로 익히는 고급 스파크 분석'을 읽고

벌써 세번째 스파크와 관련된 도서를 읽고있다. 이번에 읽은 책은 '9가치 사례로 익히는 고급 스파크 분석'으로 이름에 고급이라는 단어가 들어가서 혹시 어려운 책은 아닌가 고민했었지만 아주 친절하게 잘 설명되어있었다.

책 두께는 엄청 얇아보였으나 막상 읽을때 걸린 시간은 어지간한 두께의 책들을 읽을때보다 더 걸렸을 정도로 내용이 디테일하다.

책의 전반부는 스파크를 처음 하는 사람들을 위해서인지 데이터과학에 대한 설명과 아파치 스파크의 개요를 설명하고 있다. 안타깝게도 스파크에 대한 디테일한 설명이나 레퍼런스를 직접 설명하고 있지는 않아서 스파크를 처음 접하는 사람이 보기에는 쉽지 않을수도 있다.

다만, 스칼라와 스파크의 철학이나 모델과 같은 부분에 대해서 앞에서 설명하고 있다.

전반부를 제외하고는 우리가 실무에서 처할 수 있는 각 상황에 대해 실전 예제를 기반으로 하나씩 풀어나가고 있다. 

데이터를 활용하는 예시 서비스에서 항상 가장 먼저 등장하는 추천시스템을 만들면서 추천 품질을 평가하고 맞춰가는 과정, 의사 결정에 도움을 줄 수 있도록 쌓여있는 데이터를 활용하는 법, Unsupervised learning을 통해서 네트워크의 이상 징후를 판단하는 법 등을 코드를 따라서 하나하나 설명해주고 있다.

이 책의 좋은점은 각 챕터 하나하나가 정말 실무에서 언제라도 사용할 법한 '고급'예제들이라는 것이다. 예를 들어서 실제로 현업에서 데이터 분석을 통해 이상 징후를 미리 탐지하고자 하는 것은 빈번하게 일어나는 작업이며, 이 작업을 위해서 어떤 기능을 사용할 수 있는지에 대해 이 책의 한 챕터만 따라하면 알 수 있다.

또한, 이런 기능을 개발할때 발생할 수 있는 예외적인 상황이나 고려해야 할 부분들을 차근차근 설명하고 있어서 아주 유익한 도움이 될 수 있다고 생각합니다.