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고등학교 수학 교육에 수학의 정석이 있었다면 줄리아에는 데이터분석을 위한 줄리아가 있다! 타입 해적질이라는 용어를 처음 들어봤어서 초반에는 감도 안 왔었는데, 이렇게 충분히 용어에 대한 설명은 물론 이 주제가 쉬운 주제가 아님을 미리 고지함에 따라 초심자가 어려운 용어에 너무 꽂혀 힘들어할 필요가 없다는 것을 알려주는 부분이 참 좋았습니다. 저는 설치부터 기본 문법까지는 직접 줄리아를 실행해 학습을 진행했고, 응용과 고급 난이도의 내용에서는 책으로만 읽고 소스코드를 훑는 정도로만 보았음에도 불구하고 충분히 책의 내용을 따라올 수 있었습니다. 특히 코드 실행 속도가 매우 빠른 것을 알 수 있었고, 조합성이 좋아 유지보수가 쉽고, 따라서 재사용성이 높을 것 같다는 생각이 많이 들었습니다. 다만 짧게 책에 대한 평가를 해보자면 고등학교 수학 교육에 수학의 정석이 있었다면 줄리아에는 데이터분석을 위한 줄리아가 있다! 특히 쉬운 부분은 부드럽게 넘어가고, 어려운 부분은 충분한 설명과 팁으로 지금 당장 이해하지 못하더라도 다음 챕터, 다음 사례 분석에서 연결하여 이해하도록 설계되어 있는 것 같습니다. 아무래도 언어가 세상에 나온 지 그리 오래 된 것은 아니기에 생소하실 수도 있는데 어짜피 개발자분들께서 줄리아를 배우실 필요는 없을 것 같구,, 데이터 사이언티스트, 혹은 트렌디한 데이터 분석이 필요한 분들께서는 R, python과 다르게 간결한 줄리아 만의 매력을 느껴보시고 싶을 때 읽어보시면 좋을 것 같습니다!
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《데이터 분석을 위한 줄리아》(보구밀 카밀스키 지음, 류현지 옮김, 제이펍, 2024)은 줄리아의 장점과 다양한 기능을 실제 데이터 분석 예제를 통해 소개합니다. 데이터 분석에 관심과 새로운 프로그래밍 언어를 배우고 싶은 호기심이 있는 사람에게 안성맞춤인 책입니다. 데이터 분석을 위한 프로그래밍 언어로서 줄리아의 인기가 높아지고 있습니다. 저자인 보구밀 카민스키는 줄리아 생태계에서 데이터 조작을 위한 핵심 패키지인 DataFrames.jl의 주요 개발자 중 한 명입니다. 20년 이상의 데이터 과학 프로젝트 경험과 데이터 과학을 가르친 저자의 경험과 노하우가 책에 잘 반영되어 있어, 줄리아 언어를 통한 데이터 분석의 이해에 도움이 되었습니다.   책은 줄리아 언어의 효율적이고 읽기 쉬운 프로그램을 작성하는 데 도움이 되며, 필수 데이터 분석 스킬을 마스터하는 데 도움을 줍니다. 제가 느꼈던 《데이터 분석을 위한 줄리아》가 가진 장점입니다. 1. 줄리아로 다양한 데이터 형식을 읽고 쓰는 방법을 소개합니다. 2. 현실에 있을 법한 예제와 연습 문제가 있어 줄리아를 실용적으로 배울 수 있습니다. 3. 각 장의 마지막에 요약으로 배운 내용을 정리하기 편했습니다. 4. 데이터 분석 결과를 공유하는 웹 서비스를 만드는 방법을 소개합니다. 그 밖에도 줄리아 설치 및 환경 설정에 대한 자세한 설명, 깃허브에 연습 문제에 대한 풀이를 제공하여 유용했습니다.   책은 줄리아에 대한 경험이 없는 독자들을 대상으로 데이터 분석의 관점에서 필요한 줄리아 언어를 쉽고 빠르게 알려줍니다. 다만, 데이터 분석을 초심자의 관점에서는 설명하지 않아 데이터 분석에 대한 경험이 없는 사람들보다는 최소한 파이썬이나 R을 통해 데이터 분석을 수행한 데이터 분석에 익숙한 사람들에게 적합하다고 생각했습니다. 이 책의 목표는 모든 사용자가 데이터 분석을 할 때 유용하게 사용할 수 있는 책은 데이터 변환, 시각화 등의 기술을 연습하면서 줄리아 특징을 알아보는 것부터 시작하여 실생활에 가까운 예제를 통해 필수 데이터 분석 기술을 마스터할 수 있습니다. 줄리아 언어의 기본부터 고급 기능까지 폭넓게 다루고 있으며, 데이터 과학자들이 실제로 데이터 분석 작업을 수행할 때 유용하게 사용할 수 있는 팁과 노하우를 제공합니다.   책에서 인상 깊게 읽었던 부분은 줄리아 프로그램을 사용하여 데이터 분석 결과를 공유하는 웹 서비스를 만드는 방법이었습니다. 많이 들어보기는 했지만 실습해 본 적은 없었던 몬테카를로 시뮬레이션에 대한 학습과 줄리아로 멀티스레딩을 사용하는 방법과 genie.jl 패키지를 통해 웹 서비스를 구축하면서 분석 결과를 사람들에게 편하게 제공하는 실습을 해보았는데, 웹 서비스 구축이 생소한 데이터 과학자에게 유용할 부분이라고 느꼈습니다. 《데이터 분석을 위한 줄리아》는 데이터 과학을 위해 태어난 언어인 줄리아와 데이터 분석과의 만남을 아름답게 보여주는 책으로, 줄리아에 대한 이해와 실무적인 데이터 분석이라는 이론과 실전을 모두 갖추고자 하는 사람들에게 추천합니다. "해당 서평은 제이펍 출판사로부터 책을 제공받아 작성했습니다." #데이터분석을위한줄리아, #데이터분석, #줄리아, #데이터변환, #시각화, #시계열데이터, #문자열, #데이터프레임, #웹서비스, #줄리아패키지, #데이터과학, #제이펍, #서평, #리뷰 |
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데이터 분석을 위한 언어로 R과 파이썬 밖에 모르는 경우가 많을 것이다. 나 또한 그랬다. 최근 우연히 줄리아라는 언어로도 데이터 분석을 할 수 있다는 소식을 접하게 되어 이 언어가 궁금해졌고 공부해보고 싶다는 생각이 들어서 제이펍의 '데이터 분석을 위한 줄리아'로 공부해보기로 했다. 이 책은 크게 두 부분으로 나누어져있다. 1부(Chapter 2 ~ Chapter 7)에서는 줄리아 언어 자체에 대한 설명보다는 데이터 분석 프로젝트에서 사용되는 관점을 중심으로 설명하는 내용이 포함되어있다. 2부(Chapter 8 ~ Chapter 14)에서는 DataFrames.jl 패키지를 사용하여 데이터 분석 파이프라인을 구축하는 방법에 대해 알아본다. 이 책의 최대 장점은 다소 낯설 수 있는 줄리아라는 언어의 특징에 대해 설명한 후 데이터 분석 프로젝트에서 어떻게 활용할 수 있는 지에 대해 집중하여 설명한다는 점이다. 언어를 처음 배울 때 프로젝트에서 활용하며 배우는 것이 가장 빨리 익힐 수 있는 방법이라고 생각하기 때문에 이러한 책의 구성이 아주 마음에 들었다. 또한 각 챕터에서 연습 문제를 주고 이를 뒤에 있는 부록에서 설명하는 구성도 줄리아를 데이터 분석에 바로 사용할 수 있게 도와주는 이 책의 키포인트라고 생각한다. R과 파이썬이 아닌 다른 언어로 데이터 분석 프로젝트를 해보고 싶은 사람들에게 이 책을 추천한다 |
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"우리는 C보다 빠르고 R과 파이썬보다 쉬운 언어를 만들자는 간단한 아이디어로 시작했다." - 비랄 샤, 줄리아 컴퓨팅 공동 창립자 겸 CEO 데이터 사이언티스트가 되기 위해 공부를 하고, 언어를 익히고, 여러 라이브러리들을 사용하다보면 파이썬의 경우 상대적으로 쉬운 코딩 난이도와 확장성에 편리함을 느끼기 마련입니다. 다만 동적 타이핑과 인터프리터 방식에서 오는 그 편리함과 달리 속도 문제는 꾸준히 제기되어 왔지요. 줄리아는 이 두마리 토끼를 잡은 언어입니다. 동적 타이핑 방식을 사용하지만, LLVM을 통해 컴파일되기에 상대적으로 우월한 속도를 지니며 편리함 또한 잡았습니다. 또한 수학 라이브러리 및 C나 포트란의 라이브러리들을 기본적으로 지원하고, C++, 자바, 파이썬, R 등의 언어들과의 통합을 패키지로 제공해 아직은 다소 적게 느껴지는 패키지의 한계를 메꿀 수 있습니다. 특히 LLM 코드 생성에 Python이나 R보다 더 나은 성능을 보여주기에 LLM에 대한 관심과 수요가 높아진 요즘 데이터를 공부하시는 분들이라면 한번쯤 짚고 넘어가야 할 언어라고 생각합니다. 이 책은 그런 줄리아의 입문에 가장 친절한 동반자가 되어줍니다. 기존 파이썬이나 R을 활용해 데이터 분석을 진행해온 이들을 위해 두 언어와의 비교를 통해 이해를 돕고, 줄리아에서 파이썬을 호출하고 통합하는 과정도 쉽게 풀어내었습니다. 또한 본문 곳곳에 배치된 추가적인 주석들로 줄리아 자체에 대한 이해 역시 수월하게 만들어주니 배우는 재미가 있었습니다. 또한 각종 예제를 통해 학습을 도우며 결과값들을 한눈에 보여주어 직접 코딩을 하지 않아도(물론 하는 게 더 좋습니다) 어느 정도의 이해를 보장합니다. 가장 마음에 들었던 부분은 데이터프레임 파트인데, 아무래도 데이터 분석을 진행하며 가장 많이 끼고 살아할 것이 데이터프레임이기에 이에 대한 상세한 설명이 굉장히 만족스럽게 다가왔습니다. 이외에도 연습문제 및 풀이, 간단한 웹서비스를 구축하는 예제까지 제공되어 줄리아에 대한 숙련을 도와줍니다. 운좋게 출판사 협찬을 받게 되어 서적을 제공받아 읽게 되었는데, 협찬 유무를 떠나 간단하게 일회독으로 끝날 게 아니라 여러번 읽으며 공부하고 연습하기 정말 좋은 책이라는 생각이 듭니다. 물론 현재 국내의 데이터 산업 시장을 고려해보면 파이썬을 떼고 갈 수는 없겠지만, 하루가 다르게 신기술이 쏟아져 나오는 데이터와 머신러닝판에서 줄리아에 대한 수요는 머지 않아 늘어날 것이라고 생각합니다. 줄리아를 새롭게 공부해보려 하시는 분들, 꼭 읽어보시길 권합니다! |
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#줄리아, #데이터분석, #파이썬, #R, #시계열_데이터, #AI기반언어, #제이펍 근래에 인공지능(AI)가 가파르게 확장되어가면서, 인공지능에 활용할 수 있는 데이터를 전처리하는 것이 중요해졌다. 동시에, 빅데이터 시대를 맞이하면서 이러한 빅데이터를 어떻게 처리하는 것이 좋을지 고민해야하는데, 관련해서 R 그리고 파이썬 등의 언어를 통해 많은 문제를 해결해가고 있다. 놀랍게도 2009년 정도에 이러한 인공지능 그리고 데이터 처리에 관해서 파이썬과 R의 한계를 해결하기 위한 노력이 있었고 줄리아(Julia)라는 언어가 등장하게 되었다. 실질적으로 라이벌인 파이썬 그리고 R보다 10~20배 이상 빠르게 CSV 파일을 읽을 수 있는 것이 증명되었는데, 원래 개발자들이 의도했던 현존하는 언어들의 단점 역시 동시에 줄리아는 해결해 가고 있다. 결국 지금 머신러닝, 데이터 프로세싱, 데이터 채굴, 대규모 선형 대수학, 분산 및 병렬 컴퓨팅에 특화된 언어로 데이터 사이언티스트들의 관심을 빠르게 받으며 성장하고 있다. 그러나 줄리아 언어가 명확하게 유명해지고 있지만, 파이썬에 비해 작은 커뮤니티를 가지고 있고, 충분한 정보가 인터넷 상에서도 확인하기 어렵다. 이러한 줄리아 언어에 대해 본 책은 기본적인 내용부터, 어떻게 더 확장해나갈 수 있을지 까지를 잘 언급하고 있는 매우 좋은 책이라고 생각한다.
책의구성
1부- 줄리아에 대한 기본적 기술 줄리아에 대한 개요 및 데이터 과학에서 중요한 이유 줄리아에 대한 구문 및 구조 그리고 변수 규칙 줄리아 타입 시스템과 메서드 배열, 딕셔너리, 튜플, 네임드 튜플 등의 작동방식 줄리아 컬렉션 작업 및 고급주제 줄리아의 문자열 작동 및 벡터 압축 시계열 데이터 처리 및 결측값 작업
2부- 줄리아에서 데이터 프레임을 활용한 분석 8. 데이터 프레임 및 데이터 시각화 9. 데이터 프레임에서 행과 열을 활용하는 방법과 LOESS 회귀분석 10. 데이터 프레임 변형 및 객체 11. 데이터 프레임을 다른 타입의 객체로 변환하는 방법 12. 분할-적용-결합전략 13. 고급 데이터 프레임 변환옵션과 데이터프레임 정렬, 조인, 재구성 14. 분석 알고리즘을 통해 제공되는 웹 서비스를 구축하는 방법
부록 A. 줄리아 설치 및 패키지 관리 B. 연습문제 풀이 C. 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링 프로젝트에 대한 조언
새로운 언어를 개발자라고 하더라도, 익히는 것이 사실 쉽지 않다. 나 역시 여러 언어를 활용해서 다양한 분석을 진행하고 있지만 매번 다른 언어를 같이 활용하면서 다른 언어의 구문이나 규칙을 생각하면서 분석을 진행해 오류가 뜬 적이 많다.
그래서, 어떻게 언어에 대해서 접근해야할지 기초와 함께 실질적으로 언어를 통한 분석이 겸해져야한다. 그런데 많은 책들에서 놓치는 부분이 있다. 다른 언어와 비교를 한다던지, 현재하고 있는 분석의 한계를 지적한다던지, 아니면 어떻게 현재 부분에서 실수가 잦을 수 있으니 해당 부분에 대한 이해할 수 있는 충분한 설명을 제공하는 것과 같은 경우는 거의 없다.
(1) 코딩을 함에 있어서 중요한 부분은 어떻게 효율적인 코드를 짜느냐이다.
그런데, 이러한 부분에 대해서는 많은 책들은 효율성보다는 기초에 중점을 두는 경우가 많다. 그렇지만 효율성을 어떻게 더하는지 해당 포인트에서 알려준다면 더욱더 다른 경우라고 할지라도 코드의 효율성을 처음부터 고민하는 습관을 가질 수 있다. 또한, 실질적으로 코드도 효율적으로 작성해가게 된다. 아래 이미지와 같이, 본 책에서는 이렇게 박스로 바인딩을 하더라도 성능을 고려할 때 어떤게 더 효율적인 코드인지를 알려준다. 또한 자세하게 더욱더 알고 싶은 내용이 있다면 본 책의 다른 부분이라고 할지라도 어디에서 확인하면 좋을지 명확하게 짚어준다. 
(2) 또한, 앞서 이야기한 것처럼 다른 언어와 헷갈리는 경우가 생긴다. 이 책은 비교해준다!
심지어, 어떠한 부분에서 달랐는지 시간이 지나면 또 잊어버릴 수도 있다. 하지만 본 책에서는, 그런경우에도 독자가 그러한 부분에서 확인할 수 있도록 R 또는 파이썬과 번갈아스면서 어떤 점을 유의해야하는지도 작성해 놓은 부분이 되게 유익했다. 아래 이미지에서와 같이 R과 파이썬과 구별해서 줄리아의 할당 연산자의 역할을 명확하게 구분해 놓고 있어서, 명확히 헷갈리지 않고 구분하도록 돕고 있다. 
(3)그리고, 내용 상 의문점과 더불어 더 설명이 명확히 필요한 경우가 있다. 고민까지 풀어 설명해준다!
일반적으로 그냥 지나가야하는 경우가 태반이다. 아니면, 나 같은 경우는 포스트잇이나 아니면 출력을 해서 책에 해당 부분에 고민하던 부분이나, 실제로 그렇게 될까 고민하던 부분은 돌려서 작성해 붙여놓는다. 그런데, 이책은 그럴 부분이 거의 없다. 이미 실험적인 부분, 더 찾아봐야할 부분에 대해서 충분한 설명을 해놓았다. 아래 이미지를 보면, 실제로 메서드에 에너테이션을 추가하면 빨라질지에 대한 의구심을 저자가 풀어놓고 있다. 이런식으로 고민한 부분에 대한 해결책이 되기도하고 미처 놓쳤던 재밌는 포인트들을 짚어주어서 해당 언어에 대한 깊은 친숙도를 한결 더해주고 있다. 
(4) 마지막으로, 실제적으로 돌린 결과 창에 나온 부분에 대해서도 세세하게 어떤 프로세스로 진행되는지에 대해서도 적어준다.
실제로 프로그램에서 결과는 표기되지만 어떻게 진행되는지 프로세스를 상기해야할때가 있는데 그럴과정을 명확하게 해결해주었다. 
이외에도 중간 진행 부분에서 책의 안내를 놓치지 않도록 서브 포인트들로 다시금 지금까지의 과정이나 현재 진행 과정을 정리하며 되새겨 주기도 하고, 새로운 부와 새로운 장으로 넘어가기전에 기존 내용을 요약하거나 크게 앞으로 배울 부분에 대해서 생각하고 가면 좋은 점들을 잘 기술해놓았다.
  과거에 R언어는 비정형데이터에 강하고, 파이썬은 정형데이터에 강하다는 이야기가 있을때는 R이 현재 사회의 데이터 분석에 적합하다는 이야기를 했던 때가 있었다. 그런데, 지금은 파이썬에서 아나콘다가 나오면서 많은 유저들을 락인시키고 있다. 하지만, 이제 또 한번 새로운 기반언어로 넘어갈 수도 있다는 생각이 줄리아를 보면서 들었다.
실제로 데이터를 코딩하고 돌리면서 느꼈던 부분은 구문자체가 파이썬처럼 간결하고 명확한 구문이면서도 파이썬, C, 포트란의 라이브러리를 유용할수 있던 점이 되게 신기했다. 그리고 또한, 인터프리터가 아니라 컴파일러 언어를 기반으로 돌아가서 C의 속에 근접하거나 버금갈 정도였다. 근래에는 머신러닝 라이브러리인 플럭스(Flux)라이브러리가 생겼는데, 금번에 줄리아 공부를 하면서 같이 돌려보니 여러 알고리즘을 통해 여러 응용이 충분히 가능하면서도 인공지능에 최적화되어있는 언어라는 호평이 여기저기서 들리는 이유를 한번에 이해할 수 있었다. 앞으로의 시대에서 줄리아는 꼭 필요한 기반언어가 될 거라고 생각한다. 따라서, 본 책을 통해 줄리아라는 언어에 대해서 기초부터 활용까지 배우고, 추가적으로 확장해갈 수 있는 단서를 본 서평을 본 분들이 얻었으면 좋겠다라는 마음에 본 책의 구매를 강력히 추천한다. ***본 서평은 제이펍의 서평지원을 통해 작성하였습니다. |
 '줄리아 머신러닝, 딥러닝, 강화학습' 도서를 통해 줄리아 언어를 공부하고 나서 사내 게시판에 꾸준히 파이썬 예제를 올리던 타부서 직원에게 줄리아를 권유했더니 파이썬으로도 충분한데 굳이 또 다른 언어를 배워야하냐고 했다. 그때는 딱히 답을 찾지 못했지만 이제는 CHAPTER 5에서 파이썬과 통합하기(PyCall) 를 읽고 자신있게 줄리아를 사용해야 하는 이유를 말 할 수 있게 되었다. 그동안 보아온 서적들이 설치부터 기본 문법으로 절반이나 도서분량을 채웠는데 이 책은 딱 필요한 문법만 초반 부에 시작하고 설치에 관한 부분은 부록에서 설명한 부분이 좋았다. 파이썬은 엑셀과 연동을 쉽게할 수 있는 수준이라고 말할 수 있지만 줄리아는 아직도 부족한 부분이 많아서 이해가 안되는 부분이 생기기도 했지만 전체적은 데이터 분석의 핵심인 데이터프레임를 잘 설명하고 있어 각장 마다 실무적인 줄리아의 예제를 잘 실행해보고 이해할 수 있었다. 전체적으로 예제들이 외국의 것이라 우리나라 데이터들을 찾아서 잘 응용하면 좋겠다. 중간 중간 박스로 참고사항이나 관련 참고서적을 소개한 부분이 좋았다. C를 처음 공부를 할 때 C언어개발자들이 집필한 서적으로 쉽게 공부했던 경험이 있었다. DataFrames.jl의 리드 개발자가 직접 쓴 책이라 데이터프레임을 다루는 부분은 자세하게 설명하고 있다. 파이썬 도서들의 출판량은 줄리아 언어보다 엄청나게 많은 상황에서 개인적으로 줄리아 언어가 데이터 과학을 위해 만들어졌다는 사실을 증명하고 줄리아 언어에 대한 이해와 활용도를 증가 시켜주는 도서라고 말하고 싶다 지난 번 파이썬을 공부하면서 모아두었던 많은 DataFrame 예제들과 알고리즘들을 찾아서 줄리아로 변환해 보아야겠다. 한 컴퓨터 언어를 마스터하기 위해서는 한 권의 책으로는 될 수 없다. 좀 더 많은 줄리아 관련 서적이 나와서 새로 이 분야에 입문하는 분들에게 선택받을 수 있도록 했으면 좋겠다. TheGreateDataScienceLanguage = "Julia" MyDataScienceLanguage = "Julia" if TheGreateDataScienceLanguage == MyDataScienceLanguage println( "Awesome!!!" ) else println( "-_-" ) end |
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"데이터 분석을 위한 줄리아" 책은 제이펍 출판사의 보구밀 카민스키 저자가 만든 책이며 |