빅데이터에 대한 관심이 높다.

처음부터 원하는 데이터를 확보할 수 있으면 좋겠지만 그런 행운을 얻기란 쉽지 않다.

여러가지 데이터 유형 중 가장 쉽고(?) 간편하게 얻을 수 있는 데이터는 ‘텍스트'이다.

이 책 ‘파이썬 라이브러리를 활용한 텍스트 분석'은 텍스트 데이터와 관련있는 모든 프로세스를 설명하고 있다.

데이터 수집을 위한 웹사이트 스크래핑부터 시작해서 데이터 가공에 해당하는 전처리는 물론이고 그것을 활용한 분석 결과까지 보여주고 있다.

심지어 비지도 학습을 통해 모델링까지 만들 수 있다.

여기에 활용되는 라이브러리는 모두 파이썬으로 이루어져 있다.

데이터 분석을 위해 파이썬만 사용되는 것은 아니지만, 왜 파이썬을 데이터 분석에서 많이 사용하는지를 알 수 있었다.

아직 파이썬을 자유자재로 쓸 수 있는 것은 아니지만 이 책을 보면서 파이썬의 강력함과 다양성에 다시 감탄하고 있다.

‘영어'위주의 내용이라 ‘한글'을 적용하기에는 조금은 다른 방법을 찾아봐야 한다는 것이 아쉬웠다.

자연어 처리가 결코 그리 녹녹치 않음을 다시 한번 느낀다.

그럼에도 ‘텍스트 분석'에 대한 전반적인 과정을 모두 경험해 볼 수 있어서 좋다.

머신러닝도 그 과정 중 일부이기에 함께 공부할 수 있다.

이 책을 가이드 삼아 각 단계별로 심화 학습을 하면 좋을 것 같다.

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

OpenAI의 DALL-E 2나 구글의 Imagen, Stability AI의 Stable Diffusion과 같은 text-to-image 딥러닝 인공지능 모델의 등장과 해당 모델들이 보여주는 놀라운 수준의 결과물들로 인해 덩달아 NLP(Natural Language Processing, 자연어 처리)에 대한 관심도 아주 높아진 듯 합니다. NLP 를 다루는 다른 책들이 보통 기본적인 개념과 내용부터 차근차근 다루는 것과 다르게 이 책은, 뭐랄까 비유하자면 마치 수능 유형별 기출문제집을 보는 느낌으로 구성되어 있습니다. Pandas 를 활용한 비교적 단순한 통계적 탐색 부터 Transformers 를 이용한 딥러닝 모델을 이용한 제품 리뷰 분석까지 현업에서 다루게 되는 대부분의 NLP 문제 해결 패턴을 설명하고 있습니다.
 
사실 명확한 결과를 보여주는 영상과는 다르게 문자를 다루는 영역은 상대적으로 흥미를 잃기 쉬운 편인데, 이 책은 실무에서 당면하게 될 문제 유형에 따라 시행착오를 줄이고 빠르게 따라갈 수 있게 내용이 구성되고 최적화 되어 있어, 집중력을 잃지 않고 보다 잘 따라갈 수 있다는 느낌을 받았습니다. 서론에서 역자가 밝히고 있듯 아쉽게도 한글에 대한 처리는 다루고 있지 않지만, 현업에서 관련 경험이 없는 상태에서 NLP 관련한 업무를 진행하게 된다면 이 책이 아주 훌륭한 길잡이가 될 것이라 생각합니다.
 
한빛미디어 ＜나는 리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.
 

자연어 처리의 복잡성 때문에, 기계가 하기에는 어렵다고 생각했던 일, 그래서, 언어학자의 지식을 어떻게 AI로 만들어야 할 것인지에 대한 문제가, 어느 순간, 그냥 자연어를 데이터로 처리해버려도 동작해버리는 결과가 나와버린 것이죠. 

자연어 처리 능력의 놀라움은 사실, 옛날부터 인공지능을 해 왔던 사람들에게나 놀라운 일이지, 2010년 이후에 AI 기술을 접한 사람들에게는, 당연한 일인지도 모르겠습니다. 

각설하고, 

이 책은 텍스트를 처리하기 위한 기술을 13개의 챕터를 통해 알려줍니다. 

챕터 1에서는 가장 기본적인 텍스트 분석의 배경인, 단어를 찾고, 빈도수를 재고, 단어들 사이의 관계를 계산하는 방법을 소개합니다. 
챕터 2에서는 트위터 데이터를 가져오기 위한 API 사용법을 소개합니다. 
챕터 3에서는 웹스파이더를 통해 공개된 데이터를 자동으로 가져오는 방법을 이야기합니다. 
챕터 4에서는 팬더스를 이용해, 텍스트 데이터에서 단어를 뽑아내는 방법, 그리고 단어를 구분하기 위한 토큰화 방법과 관련된 이야기들 (불용어제거, 형태소, 어근 찾기, 개체명 찾기)에 대해서 이야기를 합니다. 
챕터 5에서는 지금까지 본 내용을 바탕으로 간단한 실습을 해 봅니다. 이 실습이라는 것은 실제 스크레치 빌딩을 통한 실습이 아니라, 알려진 텍스트 라이브러리를 사용하는 부분입니다. 
챕터 6과 7에서는 텍스트를 분류하는 방법을
챕터 8에서는 토픽맵을 이용한 군집화 방법을
챕터 9에서는 텍스트를 요약하는 방법을
챕터 10에서는 최신(이라고 하기에는 이미 그 시작은 한참된 기술이죠) 기술인 단어 임베딩 기법을
챕터 11에서는 감성 분석하는 방법을 
챕터 12에서는 지식그래프 그리는 방법을 
챕터 13에서는 실전에서 텍스트를 분석할 때 주의해야 할 점들을 

이야기하고 있습니다. 

확실히, 텍스트 분석을 하는데 필요한 주요 텍스트 분석의 주제들과 해당 주제를 해결하기 위해 잘 알려진 라이브러리들을 사용하는 방법을 말해주고 있는 책이었습니다. 

하지만.. 라이브러리 사용에 대한 부분에 좀 더 힘을 주고 있어서, 실제, 그 라이브러리의 함수가 어떻게 문제를 해결하고, 함수를 호출할 때 사용하는 파라메터의 종류와 각 종류의 의미에 대한 설명.. 즉 이론에 대한 설명 부분은 부족했습니다. 

"어떻게 하는지는 알려주지만, 왜 그렇게 해야 하는지는 나중에 직접 찾아봐라"

라고 말하는 책이었습니다. 하지만, 원래 텍스트 분석이라는 분야가 너무 방대하기 때문에, 500페이지도 안되는 책 한권에 더 많은 것을 기대하는 것 자체가 무리긴 하죠. 현실적으로, 텍스트분석에 대한 입문서로는 최고의 책이 아닐가 싶었습니다. 

하지만, 더 큰 문제는, 이 책은 영어로 된 텍스트를 기준으로 한다는 거죠. 그리고 한글과 영어는 다른 체계라는 것입니다. 이 책의 내용을 따라할 때, 텍스트의 언어가 바뀌면, 기대하는 결과가 나오지 않게 됩니다. 한글 처리를 하기 위해서는 다른 방법을 사용해야 한다는 점은 명심하고 해야 할 것입니다. 

한글 자연어 처리를 원한다면, 이 책 말고 다른 책을 보시는 것이 맞지만, 텍스트 분석에 대한 프랙티컬 수준에서의 입문서를 찾는다면, 이 책만한 것이 없다고 할 수 있습니다. 

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

파이썬을 바탕으로 AI개발은 이세돌과 알파고 대전 이후 많은 분야에서 투자도 하고 인력도 늘리는 추세이다.

비단 강화 학습뿐만 아니라 자연어 처리 등 다양한 분야에 기대가 큰 상황 속에 꾸준히 관심을 두는 분야는 텍스트 부분인데요.

텍스트 분석을 처음 접하는 분들에게 추천해 드릴만한 책이 있어서 소개해드리려고 합니다.

바로 ‘파이썬 라이브러리를 활용한 텍스트 분석’입니다.

이 책은 뉴스 등 텍스트 데이터 분석할 방법들이 상세히 서술돼 있어서 초보자분들도 쉽게 이해할 수 있습니다.

그럼 두 가지 정도로 요약해 보도록 하겠습니다.

1) 데이터 수집 ＞ 데이터 전처리 ＞ 데이터 분석 ＞ 시각화

데이터 처리를 할 때 제일 어려운 부분은 분석할 데이터가 없는 것입니다.

그럴 때 다른 곳에서 몰래 가져와서 쓰면 저작권에 위배될 수도 있어서 꺼림직하죠.

데이터를 관리하는 분이나 분석할 때는 어떻게 수집할지 있는 데이터를 어떻게 가공할지 생각을 많이 하는 게 중요합니다.

어떻게 생각을 할 수 있을까요?

이 책을 통해서 보면 데이터를 추출하는 개념부터 API 등에서 가져오는 방법까지 상세히 설명해 줍니다.

전체 사이클 한번 보는 것과 안 보는 것은 개념을 잡는 데 있어서 큰 차이가 납니다.

전체적인 그림을 이 책을 통해서 분석이 처음인 분들에게 추천합니다.

2) 영어 참 좋지만, 여긴 ‘한국’

이 책에 아쉬운 점은 한국어에 대한 분석이 없는 점입니다.

세계 공용어라 영어로 된 분석 자료들은 즐비합니다.

논문들만 봐도 한국어로 된 좋은 논문을 찾기 어려운 것처럼 말이죠

하지만, 한국에서 비즈니스를 할 때 어순 문제, 말뭉치 문제 등 이슈가 크게 다가올 것입니다.

그러한 점들은 차차 영어로 된 베이스에서 텍스트 분석을 해보시면서 맥락을 이해하시고 다양한 데이터들을 수집한 후 도전해 보시면 쉽지는 않지만 노하우가 쌓이겠다고 생각합니다.

Ps

오랜만에 텍스트 분석에 관련된 책을 읽었는데요.

다양한 라이브러리를 쓰는 방법을 잘 설명해 주고 있어서 좋았고 코드 들도 쉽게 작성돼 있어서 실습하기 편했습니다.

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

  이 책은 데이터 분석에 관심 있는 분들이라면 흥미롭게 볼 주제들을 가지고, 텍스트 분석에 필요한 기술과 전략들을 상세하게 설명하고 있습니다. 
책의 구성에 대해서 간략하게 적어보면 API와 웹페이지에서 데이터를 추출하는 법, 텍스트 데이터 전처리, 머신러닝 활용, 단어 임베딩 시각화 방법, 지식 그래프 구축법 등 다양한 주제로 되어 있습니다. 저는 서버개발자로 일하고 있고, 딥러닝이나 머신런닝에 대한 지식이 없습니다만, 책을 읽기에 어렵지 않은 편이었습니다.
실제로 실무에서 고객들이 작성한 메모에서 대표키워드를 뽑아내는 로직을 개선하는 업무가 있어서 조금 더 깊이 알기 위해 웹 검색과 함께 읽었습니다. 특히, 이책의 TF-IDF 에 대해서 설명하고, 실습하는 챕터가 많이 도움되었습니다.

   텍스트 분석을 처음 시작하는 사람들에게도, 이미 경험이 있는 사람들에게도 도움이 될 수 있는 책이라고 생각됩니다. 그리고, 저와 같은 현장에서 일하는 사람들뿐만 아니라, 텍스트 처리에 대해서 흥미만 가진분, 학문적인 배경을 가진 분들도 이 책을 통해 다양한 영감을 얻을 수 있을 거라고 확신합니다.

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

최근들어 가장 몰입도 있게 즐겁게 읽은 책이었다.
웹스크래핑 및 텍스트 분석을 제대로 공부하고 싶었는데 이 책을 만난건 뭐랄까~ 

노사연 언니의 '만남'의 가사처럼
"우리 만남은 우연이 아니야.
 그것은 우리의 바램이었어~"

그렇다. "이 책은 나의 바램이었어" 라고 표현할 수 있을 것 같다.
다만 이책이 한국어 분석이었다면 얼마나 좋았을까!
그렇다고 실망할 것은 아니다. 

이 책을 통해서 NLP 자연어 분석에 대한 다양한 라이브러리를 활용한 다양한 솔루션을 확인할 수 있기 때문이다.

"파이썬 라이브러리를 활용한 텍스트 분석"에서는 
'UN총회 일반토의','트위터', '로이터 웹사이트', 'ABC 뉴스 헤드라인', '아마존 제품리뷰' 등
업무에 실제 사용하기에  꼭 필요한 문서들을 데이터셋으로 활용한다.

텍스트 분석을 위한 자료 수집 부터 전처리 방법과 머신러닝을 활용한 분석 방법, 감정분석 에서 구글 클라우드에 API로 배포하기까지 다루고 있다.

이 책은 텍스트 분석 에서 필요할 때 찾아볼 수 있는 백과사전 처럼 활용할 수도 있고
처음부터 끝까지 정독하면서 파이썬을 활용한 텍스트 분석을 공부하기에도  좋은 책이다.

이 책이 좋은 이유는 텍스트분석에서 활용할 수 있는 다양한 라이브러리를 소개해 주고 있다는 것이다.
SCrapy, spaCy, Transformers, NLTK 등  텍스트 분석을 처음 해보거나, NLP입문자에게 다양한 라이브러리를 소개해 주고 있다. 

NLP(자연어 처리)는 나에게 버거운 당신이고, 
텍스트분석 역시 이제서야 왕초보를 지난 나에게도 이 책은 잘 읽혔다.
파이썬과 Pandas, numpy를 어느 정도 알고 있다면 이 책을 소화할 수 있을 것이다.

다양하고 재미있는 예제는 지금 당장이라도 컴퓨터를 켜고 따라하고 싶게 만든다.
그리고 나는 예제를 따라했을 뿐인데... 결과물에 성취감도 크다. 

이 책을 만난 건 우연이었지만 이제 우리의 만남은 바램이었어!

"이 책은 한빛미디어 ＜나는 리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성한 서평입니다 "

한 줄 요약 : 텍스트 데이터를 집중적으로 파고드는 파이썬 활용 도서

이번에 리뷰할 책은 《파이썬 라이브러리를 활용한 텍스트 분석》이다.

이전에 리뷰했던 《파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석》과 시리즈처럼 보이지만 읽고 나니 《파이썬 라이브러리를 활용한 텍스트 분석》(이하 '텍스트 분석')이 심화과정으로 보는게 맞는 것 같다.

《파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석》과 공통점
1. 로우 데이터를 활용가능하게 정제하는 방법을 알려준다
2. 정제된 데이터를 목적에 맞게 활용할 때 유용한 라이브러리를 알려준다

파이썬 및 데이터 처리에 대해 다루는 다른 도서들과 비슷하게 커뮤니티에서 자주 언급되는 라이브러리를 사용한다.

라이브러리의 사용법을 몰랐다면 처음 다루는 것에도 부담없게 상세한 예제와 설명도 함께 수록되어 있다.

라이브러리 활용에 익숙하다면 기존에 본인이 사용하던 방식과 어떻게 다른지, 활용 팁을 배울 수 있다.

《파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석》과 차이점
1. 데이터 중 텍스트만을 전문적으로 다루고 있다
2. 파이썬 기초 문법은 다루지 않고 있다(=좀 더 숙련자를 위한 책)

'텍스트 분석'은 일단 파이썬 기초 문법을 다루고 있지 않다. 파이썬 기초 문법에 익숙하지 않다면 기본서와 함께 봐야 한다.

문법을 다루고 있지 않다는 점이 내겐 좋았다. 심화 학습을 하길 원해서 구매한 책에 기초 문법이 절반넘게 실려있고, 실제 배우고 싶던 내용은 채 절반이 되지 않는 책도 많았기 때문이다.

그리고 '텍스트 분석'은 '텍스트'라는 주제에 심도있게 빠져들 수 있다. 책은 지면이 한정되어 있다. 그래서 소리, 사진, 영상 등 '데이터'라는 포괄적인 주제에 대해 다룰 경우 깊이감있게 다루기가 어렵다. 하지만 '텍스트 분석'이라는 제목에 걸맞게 텍스트 분석에 대해 심도있게 다룬다. 다만, 번역서의 특성상 다루는 자료가 한국어가 아닌 영어를 기반으로 하고 있어서 아쉬움이 남는다. 이 점은 파이썬 커뮤니티가 활발하기 때문에 한국어 텍스트 분석 라이브러리도 찾아보면 동일하게 배울 수 있을 듯 하다.

《파이썬 라이브러리를 활용한 텍스트 분석》 장점
1. 실습 예제를 구글 코랩에서 테스트해볼 수 있게 구성되어 있다. 물론 파이썬을 포함한 개발환경을 직접 구성해서 테스트해볼 수도 있다.
2. 전공서적처럼 딱딱하지 않지만 그와 비슷하게 깊이감 있는 심화 학습이 가능한 구성이 좋았다.

3. 머신러닝에 대해서도 살짝 경험할 수 있어서 다음에 무엇을 배우면 좋을지 방향성 설정하기 좋았다.

일반적은 파이썬 활용 데이터 입문서를 보면 파이썬 문법에 대한 설명이 책의 절반이고, 나머지 절반은 시각화 라이브러리 활용 예제 몇개 다루는 식으로 구성되어 있다. 하지만 《파이썬 라이브러리를 활용한 텍스트 분석》은 다양한 데이터 중 '텍스트'에 초점을 맞춰서 목표로 하는 영역을 깊이있게 볼 수 있다.

텍스트 데이터는 정형화된 자료와 달리 단어 하나에도 전체 의미가 달라지곤해서 숨은 의미, 주제를 찾기가 쉽지 않다.
그래서인지 이 책에선 '비지도 학습' 같은 머신러닝 영역도 다루고 있다. 물론 데이터 수집(크롤링), 정제와 같은 일반적인 내용도 담고 있다. 

산더미 같은 데이터 중 텍스트 데이터를 추출하고, 텍스트 데이터를 가공하여 최종 결과물까지 만드는 하나의 사이클을 경험할 수 있는 것이다.

"한빛미디어 ＜나는 리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."
리뷰를 위해 한빛미디어에서 책을 제공받았지만 주관적인 생각을 그대로 적었습니다.

오늘은 자연어 처리 분야 입문에 많은 도움이 될 수 있는 책을 소개할까 합니다. 

이 책은 데이터 과학자와 개발자가 텍스트 분석 및 자연어 처리를 비즈니스에 쉽게 도입할 수 있도록 안내하는 서적 입니다. 

인공지능 기술이 많이 성숙화 되면서, 이제 연구를 넘어 실제 서비스로 많이 도입되고 있는 것 같습니다. 그래서인지 인공지능 분야에 엔지니어와 관련된 내용과 연구에 대한 양쪽 모두에 대한 내용이 다양한게 많이 보이는 것 같습니다.

그 중 이 책은 자연어 처리의 엔지니어 적인 기술적 내용과 연구를 하기 위해 필요한 기본적인 내용을 다룬 책입니다. 

데이터와 인공지능 분야에 몸담고 있다면 파이썬이라는 개발 언어는 이제 너무나 익숙할 텐데요. 이와 같이 익숙한 파이썬 언어를 통해 텍스트를 어떻게 다루고 분석하고 활용하는지에 대한 내용들로 가득차 있습니다. 

어떠한 상황에도 모두 활용할 수 있는 마법같은 해결책이 있으면 좋겠지만, 특히 SW라는 분야는 그것이 어려운 것 같습니다. 유연함과 예측이 어려운 분야인 만큼 다양한 상황에 맞는 접근법을 아는 것이 중요한데요. 98가지 자연어 처리 전략에 대해 상세히 다루고 있습니다. 

이 책을 읽으면, 정말 다양한 경험을 한 것 같은 느낌이 듭니다. 

IT 분야에서 경험만큼 좋은게 없자나요. 그런데 우리는 정말 시간이 없는 개발자 또는 연구자들이니까 시간을 효율적으로 사용하는 것이 중요할 텐데요. 책 한권에 정말 다양한 케이스의 경험을 간접 경험할 수 있어서 좋은 것 같습니다.

아래 내용은 목차의 일부 내용인데요. 

정말 다양한 케이스에 대해 알 수 있을 것 같은 느낌이 드시죠? 저는 목차만으로도 제가 평소 궁금했던 내용들을 이제야 알 수 있게 되겠구나 하는 기대가 폭발하게 되더라구요.

다들 이 책을 통해 좋은 경험, 그리고 좋은 연구원, 개발자가 되셨으면 좋겠습니다. 

자세한 기술적인 내용들은 저의 기술 블로그에 잘 녹여 보겠습니다. 

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

『파이썬 라이브러리를 활용한 텍스트 분석』은 파이썬을 이용한 자연어 처리 및 텍스트 분석에 대한 입문서입니다. 데이터 분석에서 매우 중요한 텍스트 처리에 대하여 분석하는 방법에 대해 자세히 설명하고 있습니다.

파이썬의 언어로 기반하고 있고, 자연어 처리의 기술을 익히기 위한 필수 참고 서적이라 생각합니다. 다양한 라이브러리와 패키지들을 사용하여 텍스트 데이터를 처리하고 분석을 담고 있습니다. 

또한 프로젝트를 진행하며 실무 기술에 대해서 배울 수 있습니다.

자연어 처리에 대한 기본적인 지식이 있다면 책을 잘 활용하여 자연어 처리에 대한 이해도를 높일 수 있게 만들어진 책입니다.

예제 코드가 많고 데이터가 많이 포함되어 있어 독자들이 실습해보면서 이론을 익히기가 굉장히 좋은 책입니다.

텍스트 분석의 필요성이 느꼈다면, 이 책을 꼭 참고해보시면 좋겠습니다.

Author: 젠스 알브레히트, 싯다르트 라마찬드란, 크리스티안 윙클러 지음 / 심상진 옮김

출판사: 한빛미디어

Score /5: 5

요즘 Chat GPT의 열풍이 엄청납니다. 그와 비슷하게 개발자들에게는 MS Github의 copilot과 같은 AI를 활용한 어시스턴트 툴도 나오고 MS Office도 곧 copilot과 같은 AI를 통한 생산성 향상이 새삼 깊이 와 닿습니다.
하지만 이러한 기술도 데이터가 있어야 합니다. 머신러닝의 여러가지 분야가 있겠지만 기본적으로 텍스트의 의미를 분석하는(자연어 처리) 분야가 있습니다. 해당 기술을 기반으로 챗봇, 더 나아가 ChatGPT같은 기술이 나오지 않았을까요?
저는 이런 기술을 활용하는 것도 좋지만 어떻게 이러한 기술이 성립하는지 더 궁금한 사람입니다.
저와 같은 사람에게  『파이썬 라이브러리를 활용한 텍스트 분석』을 추천합니다. 텍스트 마이닝에 대한 전반적인 이해와 파이썬을 이용하여 텍스트 마이닝을 실제로 해볼 수 있습니다.

이 책에서는 텍스트 마이닝의 다양한 분야를 다루며, 각 분야에 적합한 머신러닝 알고리즘을 소개하고 있습니다. 또한, 이 책에서는 파이썬을 이용하여 텍스트 데이터를 처리하고 분석하기 위해 필요한 다양한 라이브러리와 도구들을 자세히 설명하여 초보자부터 전문가까지 모두에게 유용한 정보를 제공합니다.

이 책은 텍스트 마이닝 및 자연어 처리에 관심이 있는 데이터 과학자, 연구자, 엔지니어, 개발자, 학생 등 다양한 분야의 사람들에게 유용한 정보를 제공합니다. 파이썬을 이용하여 텍스트 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 배우고자 하는 분들이라면, 이 책을 통해 전문적인 지식과 기술을 습득할 수 있을 것입니다.

파이썬 또는 텍스트 마이닝을 몰라도 됩니다!

파이썬 및 텍스트 마이닝이 뭔지 몰라도 됩니다. 텍스트 마이닝의 기본 개념부터 시작하여, 텍스트 데이터를 다루기 위한 가장 기초적인 파이썬 문법부터 다루고 있습니다. 이를 토대로, 이 책은 텍스트 마이닝의 다양한 분야를 소개하고 있으며, 파이썬을 이용하여 텍스트 데이터를 처리하고 분석하기 위한 다양한 라이브러리와 도구들을 자세히 설명하고 있습니다. 이 책에서는 자연어 처리를 위한 다양한 기술들과 머신러닝 알고리즘을 소개하여, 텍스트 데이터를 다양한 방식으로 분석하는 방법을 배울 수 있습니다.

솔직히 말해서 제 백그라운드는 데이터 쪽이 아닙니다. 하지만 이 책의 내용을 보고 해당 내용을 이해하는데 전혀 문제가 없었습니다. 실례로 저는 텍스트 데이터를 이용한 감성분석에 대해서 전혀 모르지만 책의 내용을 이해하는데 문제가 없었습니다. 

좋았던 점

• 텍스트 마이닝에 대해서 명확한 이해를 할 수 있음
• 초보자가 접근하기에 무리가 없음

독자에게 필요한 점

• 꼭 파이썬이나 판다스 라이브러리를 알 필요는 없지만 이미 알고 있다면 플러스 요인이 됨

총평하자면, 이 책은 파이썬을 이용하여 텍스트 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 배우고자 하는 분들에게 매우 추천되는 책입니다. 이 책을 통해 전문적인 지식과 기술을 습득하면, 텍스트 데이터를 처리하고 분석하는 방법에 대한 이해도가 크게 향상될 것입니다. 또한, 이 책에서는 각 분야에 적합한 머신러닝 알고리즘을 소개하고 있어, 머신러닝 기술을 활용하여 텍스트 데이터를 분석하고자 하는 분들에게도 매우 유용한 정보를 제공합니다.
내용이 어렵다면 필요한 부분부터 보시길 바랍니다. 모든것을 하나씩 보는 방법도 중요하지만 전체적인 맥락을 한번 살펴보고 필요한 부분을 채워주는 레퍼런스로서도 훌륭합니다.

따라서, 이 책은 텍스트 마이닝 및 자연어 처리 분야에 대한 관심이 있는 분들에게 매우 유용한 책이며, 파이썬을 이용한 텍스트 분석에 대한 전문적인 지식과 기술을 습득하고자 하는 분들에게 매우 추천합니다.

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