엑셀은 쉬운것같으면서도 어렵고 아려운것 같으면서도 조금만 이해하면 잘 활용할수 있는 도구라고 생각합니다. 특히 함수의 경우 조금만 이해한다면 많은 업무를 효율적으로 할수 있는것 같아요. 이 책을 통헤서 많이 배우고 업무에 활용할수 있도록 노력할게요. 이번에는 반드시 전체를 이해하도록 하겠습니다. 좀 두거워서 부담이 가는 것은 사실인데 그만큼 쉽게 설명이 되어 있는것 같아요. 

이 책은 데이터 사이언스, 혹은 머신러닝 알고리즘의 계산 과정을 독자가 직접 눈으로 볼 수 있게 만들어 준다. 데이터 분야에서 엑셀의 장점은 무엇보다 데이터를 직접 보고 주무를 수 있다는 것인데 이 책은 그런 엑셀의 장점을 십분 살린 책이다. 그리고 저자가 유머러스해서 나름 지루함을 상쇄시켜 준다. 하지만 역시 입문 책이기 때문에 어떤 알고리즘은 설명을 읽다 보면 절대 이 책만으로는 이해가 잘 되지 않는 부분이 있을 것이다. 원래 그런 거다. 그런 건 다른 책으로 해결하자.

파이썬이나 R을 사용하지 않는다는 점만해도 이 책의 큰 강점이라고 생각한다.

내 브런치에 쓴 글을 편집한 것으로 브런치 글 링크도 걸어본다.

https://brunch.co.kr/@kospoll-lab/5 

엑셀이나 리브레오피스 등, 스프레드시트의 장점은 무엇보다 데이터를 천천히 가지고 놀 수 있다는 것이다.

어떤 기술의 실전과 이해는 구별되어야 한다. 내용을 이해하였다면 실전에 R이나 파이썬을 쓰건 혹은 Scala를 활용할지는 상황과 선택의 문제이다. 하지만 내용을 이해하는데 데이터를 하나씩 만지면서 확인해 보는 과정에 스프레드시트는 매력적이다. 이 책은 스프레드시트로도 데이터 과학의 기법을 이해할 수 있어야 한다고 얘기하면서도 스프레드시트에 갖히지 않는다는 장점이 있다. 가령 엑셀의 기본 해 찾기 기능을 극복하기 위하여 open solver를 소개하거나, 게피를 가져와서 엑셀의 시각화 한계를 넘어가서 데이터 과학의 기술을 이해하는데 활용한다. 

이 책의 장점에는 번역자의 공도 크다. 번역자가 직접 이 책의 내용을 다 확인하여 필요한 내용을 보충해 두었다는 것이다. 책의 번역은 대체로 매끄럽지만 일부 교정을 좀 더 했으면 좋았겠다는 생각이 든다.

단점이라면, 저자가 수식이나 변수를 쓰지 않으려고 하다 설명만 더 복잡해 진 부분이 꽤 있으며, 일부 엑셀 셀의 주소가 기계적으로 나열되어 읽을 때 멍해지는 부분이 있다.

이 책은 반드시 엑셀을 띄우고 실행해 보면서 일일이 확인해 보아야 하며, 본인은 리눅스에서 리브레오피스를 가지고 따라가도 큰 무리가 없었다.