빅데이터, 머신러닝, 인공지능이란 단어가 생활에서 자주 보이고 있습니다. 많은 사람들이 관심을 가지며 좋은 책들도 계속 나오고 있습니다.
많은 분들이 홍콩 과기대 김성훈 교수님의 강의로 시작을 하곤 합니다. 또한 밑바닥부터 시작하는 딥러닝이란 책도 같이 보곤 하지요!!
하지만 위에 언급된 강의와 책은 "딥러닝"에 초점이 맞춰진 책들입니다. 데이터 사이언스 전반에 대해 자세히 알려주는 책들은 있었지만, 무언가 부족한 점들이 많았습니다.
이번에 나온 처음 배우는 데이터 과학이란 책은, 데이터 사이언스의 입문자분들이 보면 정말 좋은 내용들로 구성되어 있습니다!
목차를 보면 데이터 과학의 큰 그림을 보여주며, 프로그래밍 언어, 데이터 먼징, 시각화, 각종 머신러닝 이론, 인코딩 관련 챕터, 하둡, 데이터베이스, 스파크, 프로그래밍 습관, 자연어 처리, 시계열 데이터, 확률, 통계, 자료구조 등 정말 다양한 분야를 커버하고 있습니다. 다양한 분야를 커버한다는 것은 내용이 깊지 않다고 생각할 수 있습니다. 맞습니다. 깊이는 객관적으로 깊진 않습니다. 그러나 다양한 분야를 알려주며 이 책이 끝난 후, 어떤 것들을 공부해야 하는지 알려주는 이정표로 생각해볼 수 있을 것 같습니다!! ( 모든 분야를 책으로 만드려면 1,000쪽도 넘을 정도로 방대한 분야기 때문에 컴팩트하게 알려주는 책도 정말 좋다고 생각합니다 )
이 책은 혼자 공부하기보다, 스터디를 만들어 진행하면 좋을 것 같습니다. 각각의 파트를 책 내용 + @ 내용으로 스터디 자료를 각자 만든 후, 진행한다면 더욱 더 유익할 수 있을 것 같습니다 :)
