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이 책은 리뷰용으로 제공 받은 책이라서, 가능하면, 좋은 얘기만 적어보려고 했지만, 그렇게 좋은 얘기를 하기가 참 어려웠습니다.
내용 자체는, Kaggle 사이트를 사용하는 방법과 실제 대회에 등록하고, 대회에서 결과를 내기 위한, 기존 문제들의 솔루션을 알려주는 내용이었습니다.
하지만, 책을 읽는 것 자체가 힘들었는데, 도대체 번역을 어떻게 한 것인지 이해가 되질 않았습니다. 가령, solution을 이 책은 "설루션"이라고 번역하고 있습니다. "설루션"이라고요? 아니 이게 뭐죠? 설루션이라니.. 이런 번역은 난생 처음 보는 단어였습니다.
(* 나중에 찾아보니까, 국립국어원에서 가이드해준 외래어 표기법이라고 하네요. 다른 가이드 표기는 그래도 익숙한데 (마니아, 콘텐츠, 데이터 등), 근데 설루션이라니... 거의 문화 충격 수준이네요... )
또한, 번역이 여러가지로 이상했습니다. "강력한 컴퓨터의 시간을 말 그대로 돈입니다" 같은 표현 (85page)을 보면, 과연 번역자가 관련 내용을 알고 있는 사람인지, 아니면, 그냥 영어만 잘 하는 사람이라서, 기계적으로 번역한 것인지 의심이 가는 번역들이 너무 많았습니다.
넘파이나 판다스 같은 라이브러리를 설명하면서, 옆에 영어를 덧붙여서 설명하는 것은 뭘까요? 이 책을 보는 사람이 넘파이/판다스가 뭔지 몰라서 따로 설명이 필요한 것일까요?
그리고 각주를 달아놓는 것도, 그냥 외부 홈페이지 주소를 달아놨는데, 거의 개인 블로그나 위키피디아를 통한 어휘 설명을 하고 있는데, 이건 또 뭔가 싶었습니다. 그냥 위키피디아를 찾아보라고 하든지..
그나마 코드 자체를 설명하고 있는 것들은 볼만 했지만, 인터뷰 같은 것은 번역 퀄리티가 너무 엉망이라서 참고 읽기가 힘들 정도였습니다.
차라리 그냥 원서를 구해서 읽는 것이 낫지 않았을까를 진지하게 고민하게 되는 책이었습니다.
번역에 신경을 썼으면 좋 더 좋은 책이 되지 않았을까를 절실하게 느끼게 되는 책이었습니다.
도대체.. 번역 프로세스는 어떻게 되는 것이던가요? 번역자가 갖고온 작업물에 대한 검증은 편집자가 따로 하지 않나요?
----- "한빛미디어 ＜나는 리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." -----
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그동안 머신러닝, 딥러닝 공부하면서 캐글에 대해서는 사이트에 한번 들어가 보기만 하고 어떻게 해야 될지 몰라 구경만 하고 있었는데 설명이 잘된 책이 나와 저도 캐글에 도전해 볼 수 있게 되었습니다. 캐글 그랜드 마스터 인터뷰도 들어가 있어서 지루하지 않고 설명도 이해하기 쉽게 되있습니다 추천도서 입니다. 딥러닝 공부만 해오신 분들 한번 캐글에 이책 읽고 도전해 보셔도 될거 같습니다
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얼마전 챗-GPT를 개발한 OpenAI의 CEO인 샘 알트멍의 인터뷰 기사를 읽었다. 내용인 즉슨 오픈API 합류 후 머신러닝을 대하고 그것읗 학습한 과정과 챗-GPT 등 서비스를 개발한 과정에 대한 이야기였다. 그가 머신러닝, 딥러닝을 익히기 위해 얼마나 노력했는지에 대한 내용과 그가 AI 서비스를 개발하면서 어떤 과정을 거쳐 왔는지를 진솔하게 이야기하고 있었다. 그리고 느낀 점은 저렇게 난 사람도 어려워하는데, 이 바닥에서 살아남으려면 나같은 범인은 어떻게 하여야 하는가 하는 것이었다.
＜데이터 과학 레벨업 with 로드맵＞은 나처럼 머신러닝, 딥러닝 결국인 데이터 과학에 치중하게 되는 인공지능 기술을 어떻게 익히고 경험을 최소한이나마 쌓을 수 있는지를 알려주는 책이다.
이를 위하여 캐글(https://www.kaggle.com)이라는 사이트를 이용한다. 따라서 책의 시작은 캐글에 대한 시작으로부터 시작하고 있다. 캐글을 이용하여 데이터 과학, 더 나아가 AI 관련 기술을 익혀서 성공한 사례와 캐글 사이트의 서비스를 이용하는 방법(데이터셋, 캐글 노트북 사용법 등)을 소개하고 있다.
그 이후에 캐글에서 제공하는 데이터셋을 이용하여 모델링 및 최적화 등을 하는 방법을 알려주고 있고(이 책에서는 이것을 ‘대회를 위한 테크닉’이라는 파트로 다루고 있다), 끝으로 데이터 과학자가 되기 위한 경력관리 방법 즉 포트폴리오 준비하는 방법과 캐글에서의 새로운 기회를 찾는 방법을 알려주고 있다.
케글에서 데이터셋을 발굴하고 모델링한 후 그것을 최적화하여 답을 제시하는 것은 다른 책에도 많이 나와 있는 듯하지만, 캐글을 이용한 경력관리 방법에 관한 내용은 나로서는 이 책에서 처음 접하는 듯하여 매우 신선하게 다가왔다.
특히 캐글을 넘어 온라인에 존재감 드러내기는 블로그나 깃허브를 이용하여 자신이 작성한 코드를 공개하고 외부에 알릴 수 있다는 것을 소개하고 있으며, 또한 자신을 적극적으로 알리기 위하여 캐글에 새롭게 등록되는 대회에 적극적인 참여가 필요함과 이러한 최신 소식을 지속적으로 모니터링이 필요하다고 적고 있다.
덧붙이자면 블로그를 통해 자신을 알리는 것은 기술적인 글쓰기 방법을 익혀야 함을 의미한다. 결국은 이 세계에서 살아남기 위해서는 지속적인 학습과 끊임없는 노력이 필요하다는 것이 아마 이 책의 결론이 아닐까 싶다.
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■ 한줄평: 데이터 과학에 종사하고 싶다면 캐글하라! 데이터 분석 분야를 향하여 진출하기로 마음 먹었고 파이썬부터 머신러닝을 위한 라이브러리까지 공부하였지만 당췌 어떻게 실전적 역량을 키우면 좋을지 모르는 데이터 과학계의 종사 희망자들에게 길라잡이가 되어 줄 서적이 나왔다.바로, 한빛미디어가 번역 및 출판한 ＜데이터 과학 레벨 업 with 로드맵＞! 본서는 다음 세 가지의 내용을 주로 다루고 있다. 1) 캐글을 통한 데이터 분석 환경 조성 2) 데이터 분석 역량 향상을 위한 기술 3) 캐글 대회 그랜드마스터의 멘토링 캐글을 통한 데이터 분석 환경 조성과 관련된 내용에서는 단순히 캐글의 사용법이나 캐글 노트북의 이용 방법에 대한 것 뿐만이 아니라 캐글러로서 데이터 과학 분야에서 더욱 성장하고 다른 이들과 연결될 수 있는 실제적인 방법을 알려준다.
데이터 분석의 역량 향상을 위하여 데이터 분석 과정에서 어떠한 포인트들이 중요하며 어떠한 방법론을 주로 사용하는지에 대한 내용들도 알차고 좋다. 해당 내용들이 단순히 특정 기법에 대한 반복이 아니라 맥락적 측면에서 어떻게 사용될 수 있는지 설명되어 있으므로 특히 ADsP나 빅데이터분석기사 필기를 공부 했거나 하고 있는 상황이라면 본서를 통하여 조금 더 유기적인 지식을 제공 받을 수 있다고 생각한다. ＜데이터 과학 레벨 업 with 로드맵＞의 가장 큰 특징은 캐글 그랜드마스터 인터뷰 내용들이 포함되어 있다는 것이다. 캐글에서 데이터 분석을 잘 하기 위한 실제적인 조언들 뿐만이 아니라 자신들의 시행착오 경험들을 공유하고 있다는 점에서 데이터 분석 분야에서의 종사를 꿈꾸는 사람들에게는 너무도 귀중한 내용되리라 생각한다. 데이터 분석과 데이터 과학을 활용하여 무엇인가를 실제로 해보고 싶다면 지금 캐글하라! ▣ 추천 로드맵 파이썬 문법을 모른다 ☞＜혼자 공부하는 파이썬＞ 구매 후 일독 파이썬으로 데이터 조작 및 분석을 처음한다 ☞＜파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석＞으로 차근차근 공부 파이썬으로 머신러닝을 수행하고 싶다. ☞＜혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝＞ 데이터 과학의 실무적 역량을 키우고 싶다. ☞＜데이터 과학 레벨 업 with 로드맵＞ [한빛미디어로부터 책을 제공받아 작성된 서평입니다.] |
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데이터 과학 레벨 업 with 로드맵 캐글 사용법 kaggle
데이터 과학 능력을 향상시키는 책 데이터과학, 인공지능AI을 공부하면서 블로그에 IT테크 관련 포스팅을 작성하고 있어요. 제가 주로 관심을 갖고 있는 분야는 데이터분석을 경제학에 응용하는 퀀트인데요. 데이터 과학 레벨 업 with 로드맵에 대한 관심도 저의 IT 역량을 향상시켰으면 하는 바람에서 였어요. 책의 저자 중 한명은 콘라트 바나헤비치는 데이터 과학의 전문가이자 통계학을 전공하고 금융데이터를 다루는 퀀트 마스터라고 할 수 있어요. 주제에 대한 관심 저자에 대한 관심이 이 책을 읽어가는데 도움을 주더라고요. 데이터 과학 레벨 업 : 캐글 사용법 데이터 과학 레벨 업 with 로드맵은 실습형 과학 플랫폼 캐글(Kaggle)을 중심으로 데이터 과학을 다루고 있어요. '실습을 통한 학습'을 지향하는 캐글 그랜드 마스터인 저자 콘라트 바나헤비치와 루카 마사론의 철학인데요. 데이터 과학에 입문하고 뚜렷한 성장이 없거나 어떻게 공부를 해야하는지, 혼란스럽게 느끼시는 분들이 있다면 캐글을 활용해서 데이터 과학 대회를 참가하고 프로젝트를 시작하는 법까지 배우실 수 있어요. 예제소스를 통한 실습형 데이터 분석 이 책은 중급자 이상의 독자들에게 적당하다고 생각이 들어요. 기본적인 코딩지식과 통계지식 그리고 파이썬을 다루는 기초도 갖추고 있어야 하거든요. 왜냐하면 코딩예제와 컴퓨터공학적인 테크닉을 중심으로 핵심만 간결하게 전달하기 때문이에요. 데이터 과학에 관심이 있고 앞으로 실력을 향상시켜나가고 싶은 분들에게 추천드리고 싶은 책이에요. 정말 좋아요! 출판사를 통해 도서를 제공받아 직접 읽고 작성한 후기예요. |
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"한빛미디어 ＜나는 리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." 이 책은 데이터 과학자 혹은 데이터를 다루고 분석하는 직업에 종사하는 사람들을 위해 개인적으로는 캐글 방법론적인 내용보다도 전 세계의 이름있는 캐글러의 인터뷰 내용이 상당히 흥미로웠습니다. 인터뷰를 제외하면 책의 내용은 캐글을 처음 하는 사람이 반드시 잘 다지고 가면 좋을 개념들(성능지표, 비판적 사고 등..) 을 중점적으로 설명하는 느낌이 들었고 이는 꼭 처음 캐글을 접하는 사람이 아니더라도 항상 중요하게 생각해야될 덕목들이 아닌가 합니다.
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캐글(kaggle)은 2010년에 만들어진 예측 모델 분석 대회 플랫폼입니다. 기업과 단체에서 데이터와 해결과제 및 상금을 등록하면 개인 및 팀 단위의 데이터 과학을 연구하는 학생 및 과학자들이 문제를 해결하기 위해 도전합니다.
머신러닝 & 딥러닝, 데이터 과학에 대해 기본기를 익혔다면 캐글을 통해서 실습하며 실력을 한 단계 업그레이드 할 수 있습니다. 그런데 막상 캐글을 도전해보려니 막막하게 느껴집니다. 시험지를 받아 들었는데 뭐 부터 해야 할 지 잘 모르겠다는 느낌이 들 때 있잖아요.
이번에 읽은 ＜데이터 과학 레벨 업 with 로드맵＞은 캐글을 활용하는 데 길잡이 같은 책 입니다. 10년이 넘도록 다양한 캐글 대회에 참가한 두 저자가 써 내려간 경험과 팁이 담겨 있습니다. 이 책은 데이터 과학(분석), 머신 러닝에 대한 책이 아닙니다(라고 말하니 이상하네요...). 기본적인 데이터 과학, 머신 러닝에 대한 지식을 가지고 있다는 전제를 가지고 있습니다.
이 책은 총 3부이며, 15개의 장으로 구성되어 있습니다.
1부 : 캐글 사용법 2부 : 대회를 위한 테크닉 3부 : 데이터 과학 경력 관리
세부적인 장의 제목을 적지는 않았지만 큰 제목들만 봐도 이 책이 캐글 대회에 촛점이 맞춰져 있다는 것을 알 수 있습니다.
책을 단계별로 읽어가면 캐글은 무엇이고, 대회에는 어떤 것들이 있는지, 대회에서 사용하는 지표, 모델들에 대해 살펴볼 수 있습니다. 대회에 대해 약간 막연했던 궁금증들이 풀리는 것 같습니다.
중간중간 캐글러들의 인터뷰가 수록되어 있는데, 어떤 대회를 좋아하는지, 어떤 접근법을 사용하는지, 어떤 실수를 했었는지 등의 질문에 대한 솔직 담백한 답변들이 흥미로웠습니다.
개인적으로는 아직은 아주 낮은 수준의 데이터 분석 지식을 가지고 있다고 생각해서 이런 대회를 거들떠 본 적도 없었는데, "실력 향상에 가장 좋은 방법은 실습!"이라는 말에 자극 받아서 한 번 도전해봐야겠다는 생각을 했습니다. 다른 책으로 기본기를 복습하고, 이 책을 꼼꼼히 실습해보며 대회를 준비해봐야겠어요.
내 나이 조금 더 젊었... 아니 어렸더라면... 이 분야를 자세히 공부해서 관련 일을 해보고 싶은데...
"한빛미디어 ＜나는 리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." |
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[나의 한줄 추천사] - 글로벌 데이터 분석 대회 플랫폼 "캐글"을 통한 데이터 분석가로 성장할 수 있는 로드맵이 궁금하다면 이 책을 보라. [책 추천 이유] - 데이터 분석을 하려면 데이터가 있어야 하는데 데이터를 구하는 것이 현실적으로 대단히 어렵다. 데이터를 막상 구했다면 분석하려는 환경이 있어야 하는데, 이 모든 것을 지원해주는 곳이 "캐글" 이다. 이 책에서는 "캐글"에서 데이터 분석 방법론 과 성장할 수 있는 로드맵을 제시해 준다. [내가 찾고자 했던 질문들]
2. 캐글 통해서 데이터 분석가로 성장하는 방법?
"한빛미디어 ＜나는 리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." |
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"데이터 과학 레벨 업 with 로드맵"은 데이터 과학 대회에 참가하고 캐글이 제공하는 기회를 최대한 활용하는 방법을 설명합니다. 또한 시간과 노력을 절약할 실용적인 참고서가 되는 것을 목적으로 하여 따로 배우거나 찾기 어려운 많은 대회 팁과 요령을 다루고 있습니다. 이 책은 데이터 과학을 기초부터 가르치는 책은 아닙니다. 여러 머신러닝 기법이 어떻게 동작하는지 자세하게 설명하기보다는, 데이터 문제를 다루는 여러 머신러닝 기법을 사용하는데 있어서 최선의 방법과 최고의 결과를 얻는 방법을 설명하고 있습니다. 이 책을 이해하려면 데이터 과학과 관련한 기초 지식과 최소한의 파이썬 사용법을 기본적으로 알고 있어야 합니다. 따라서 이 책을 읽기 전에 다른 데이터 과학, 머신러닝, 딥러닝 책을 읽어보며 캐글이나 무크, edX, 코세라 등에서 제공하는 온라인 코스를 통해 훈련을 쌓는 것을 추천합니다. 이 책의 파이썬 코드는 캐글 노트북에서 바로 실행하도록 디자인되었습니다. 따라서 인터넷에 연결된 컴퓨터와 캐글 무료 계정만 있으면 됩니다. 캐글 계정은 캐글 웹사이트(https://www.kaggle.com)에서 생성하면 됩니다. 캐글 그랜드마스터인 저자 2인의 노하우와 책 내용 중간 중간에 소개되는 그랜드마스터와 마스터 등급에 오른 캐글러 31인의 솔직한 인터뷰를 통해 데이터 과학 세계에서 살아남는데 필요한 인사이트를 얻을 수 있습니다. -- 주요 내용 -- 데이터 과학 대회와 프로젝트를 시작하는 방법 데이터 과학 플랫폼을 활용해 역량을 키우고 경력을 쌓는 방법 다양한 형식의 데이터를 분석하는 비기 다른 참가자와 소통하며 해볍을 찾는 방법 자기 능력을 어필하는 포트폴리오를 만드는 방법
"한빛미디어 ＜나는 리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."
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[나는리뷰어다] 한빛미디어, 데이터 과학 레벨 업 with 로드맵 글 / 사진 : 서원준 (news@toktoknews.com)
본 소개 글은 한빛미디어 “나는리뷰어다” 를 통해서 도서를 제공받아 진행되었습니다. 2023년 새해 인사를 나눴을 때가 엊그제 같은데 벌써 5월 말이다. 계절상으로는 초여름으로 넘어가는 시점이고, 날씨 또한 불안정한 편이다. 요즘 갑자기 호흡기 및 코질환 증상이 심하다는 소식이 있다. 바깥 활동을 하시는 분들은 옷차림과 건강에 각별히 신경을 써 주시기 바란다. 얼마남지 않은 5월, 그리고 6월은 정말 중요한 달이다. 시간을 아나바다(아껴 쓰고, 나눠 쓰고, 바로 쓰고, 다시 쓴다는 것의 약어)하지 않으면 앞으로 각종 활동이 어려움을 겪을 지도 모른다. 시간 낭비하지 않고 열심히 일하고 읽고 또한 자기계발을 하려고 한다.
그러나 최근 들어서는 코딩 붐이 일어나고 있다. 이 코딩이라고 하는 부분은 과거 “프로그래밍”과 쓰는 말이 달라졌을 뿐 하나도 다르지 않다. 그 중심에는 빅데이터, 인공지능이 있고 데이터 과학은 코딩이 있어야 “만” 배울 수 있는 것으로 생각되어 왔다. 최근 데이터과학이 발달하면서 다양한 서적들이 출간되고 있다. 이번에 소개하는 한빛미디어의 “데이터 과학 레벨 업 with 로드맵” 은 데이터과학의 기초적인 부분에서 심층적인 부분까지 다양한 접근 방식을 제공하고 있는데 이 책에서는 특히 캐글의 사용법에 대해서 설명하고 있는 부분이 특징이라고 하겠다. 이 책은 데이터 과학자들이 그랜드 마스터로 올라서는 비법을 자세하게 설명하고 있는데, 특히 데이터 과학 플랫폼 캐글을 이용한 다양한 실습 예제를 풀어 봄으로써 캐글에 대한 적응력을 향상시켜 줌은 물론 캐글을 이용한 각종 경진대회에 참가할 수 있도록 잘 정리되어 있다.
도서 소개를 마치면서 캐글 그랜드마스터인 콘라트 바나헤비치와 루카 마사론이 데이터 과학 대회와 프로젝트에서 성공하는 데 필요한 기술과 비법을 하나로 모은 내용으로 구성되어 모델링 전략과 각종 지식을 토대로 데이터 과학자로 성장하는 방법에 대해서 자세하게 설명한 책이다. 필자로서는 데이터과학에 대해서 배울 기회라 판단되어 읽어보고 있지만 캐글 및 데이터과학 초심자들은 해당 지식을 다른 책으로 먼저 이해하고 나서 이 책을 읽는다면 이해하기 훨씬 쉬울 것이다. |
