최근에 실기 문제 유형의 개편이 있었는데, 그 부분을 확실히 담은 최신판이었고, 가장 많이 쓰는 언어는 Python으로 시험을 준비하는 사람들은 위한 버전이었습니다.
이기적 수험서의 장점은 다양한 학습자교의 제공입니다. 계획 없는 P라도 이기적에서 제공해주는 학습 플랜만 따라간다면 누구나 합격할 수 있을 것 같습니다. 위의 캘린더, 스터디 플래너, 오답노트 뿐만 아니라, <이기적 스터디 카페>에 가입하면 Q&A 서비스, 교재 구매 인증 시 추가 학습 자료, 동영상 강의(필기/실기) 까지 무료로 제공하고 있습니다. 이 정도의 학습자로라면 누구나 독학으로 합격할 수 있을 것 같습니다.
실기시험을 준비할 때 가장 걱정되는 것이 실제 시험환경은 어떨지에 관한 것일 건데요. 이 책에는 그 부분도 정확하게 설명해두어서, 실제 시험장에 들어가기 전 걱정을 덜 수 있을 것 같습니다.
파이썬을 베이스로 한 수험서로, 데이터 분석에 필요한 파이썬 코드 뿐만아니라, 파이썬의 기본 코드도 설명해주고 있어서, 파이썬이 완전 처음이신 분이라도 누구나 학습을 시작하기에 어려움이 없을 것 같습니다.
마지막으로 실기시험 준비에 가장 중요한 모의고사를 직접 풀어볼 수 있는 과정이 포함되어 있습니다.해설도 자세히 나와있어서 문제를 어떻게 풀어야할 지 이해하기에 너무나도 쉬웠습니다.
다들 <이기적 빅데이터분석기사 실기 기본서>로 이번 빅데이터 분석기사 실기 시험에 붙어봐요.
새로 생긴 경영정보시각화능력 자격증을 준비하기 위해 이기적을 찾았습니다. IT 관련 자격증을 준비할 때 언제나 찾아보던 이기적 출판사에서 나온 책이라 믿고 보기로 하였습니다.
경영정보시각화능력 자격증은 회계, 재무, 마케팅 등 경영과 관련된 정보와 데이터 관련 내용, 그리고 이런 정보들을 효과적으로 시각화하여 경영을 도울 수 있는 능력을 시험하는 자격증입니다. 데이터 분석을 진행하며 시각화는 정말 중요한 한 부분이라고 생각하여 자격증을 준비하며 시각화 능력을 기르는 것은 좋은 기회라고 생각하였습니다.
책의 두께는 별로 두껍지 않습니다. 자격증 시험은 딥하게 들어갈 필요없이 합격을 위해 필요한 부분만 있으면 된다고 생각하기 때문에 이런 두께는 환영입니다.
책의 목차는 다음과 같이 구성되어 있습니다.
이번에 처음 시행되는 시험이라 다소 생소할 수도 있는 경영정보시각화 능력 자격증에 대한 정보도 상세하게 설명해주어 더 검색할 필요없이 공부에만 집중할 수 있었습니다.
책에는 기본 이론은 물론 '기적의 Tip'을 페이지마다 설명해주어 놓치는 부분없이 공부할 수 있었습니다.
각 장의 마무리는 배운 개념을 체크할 수 있는 문제들로 구성되어 한 번 더 확인하고 복습할 수 있었습니다.
예상문제 또한 시험에 대한 정보가 없는 상황에서 큰 도움이 되는 파트였습니다. 이미 다른 IT 관련 자격증의 문제집을 담당해온 이기적 출판사에서 내준 예상문제라면 더 신뢰성 있어보입니다.
책의 마지막 장에는 기출 예상문제로 구성되어있습니다. 실제 시험과 비슷한 형식으로, 공부를 다 하고, 시험 친다고 생각하고 실전 연습을 해볼 수도 있고, 시험에 대한 정보가 없는 상황에서 가장 비슷하게 시험을 경험해볼 수 있을 것 같습니다.
이기적 경영정보시각화능력 자격증 필기 문제집과 함께 다같이 한 번에 합격할 수 있었으면 좋겠습니다~!
데이터 분석을 공부하며 네트워크 트래픽을 추출하고 분석해 BI를 창출하는 일에 관심이 있습니다. 네트워크를 모니터링하고 운영하는 일을 배우는데 좋은 기회가 될 것 같아 책을 보게 되었습니다. 데이터 분석 결과를 공유하기 위한 웹사이트 개발을 하고 이후에 보안 위협 탐지를 공부하는데도 프로토콜 지식이 필수 일 것 같아 이 책을 통해 배워볼 수 있을 것 같았습니다.
책의 목차는 다음과 같습니다
1장 네트워크의 개요
01 네트워크의 기본 02 네트워크의 역사 03 네트워크 프로토콜 04 프로토콜과 데이터의 흐름 05 네트워크를 구성하는 장치 06 패킷을 캡처해 보자
2장 통신에 필수적인 프로토콜
07 이더넷의 기본 08 이더넷 패킷을 캡처해 보자 09 IPv4의 기본 10 IPv4의 패킷 형식 11 IPv4 주소 12 IPv4의 주소 분류 13 IPv6의 기본 14 IPv6 주소
3장 통신의 신뢰성을 뒷받침하는 프로토콜
15 TCP의 기본 16 TCP 헤더 형식의 기본 17 TCP 커넥션의 흐름 18 TCP 패킷을 캡처해 보자 19 UDP의 기초
데이터 분석에서 중요한 것 중 하나가 데이터 시각화이다. 분석한 결과를 잘 시각화하여 전달하여 다른 사람들도 내가 분석한 데이터에 대해 알게 하는 것이 데이터 분석의 마무리이다. 그렇기에 데이터 시각화를 공부해야겠다고 생각했고, 마침 태블로를 활용한 데이터 시각화를 공부할 수 있는 책을 리뷰할 수 있는 기회가 생겼다. 태블로는 PowerBI와 함께 기업에서 많이 활용하고 있는 데이터 시각화 툴 중 하나로 알고 있다.
리뷰할 책은 이 책이다.
목차는 다음과 같다.
머리말 이 책의 구성과 특징
PART 01 태블로와 함께하는 데이터 시각화 첫걸음 CHAPTER 01 데이터 시각화는 무엇인가요? 01 데이터 시각화의 개념 02 데이터 시각화의 필요성과 역할 03 데이터 시각화의 전략
CHAPTER 02 태블로는 어떤 도구인가요? 04 태블로 제품군에 대한 이해 05 태블로 데스크탑 설치 06 태블로 인터페이스 소개 07 태블로 vs. 엑셀
PART 02 태블로와 함께하는 데이터 시각화, 차트 그리기 CHAPTER 03 데이터 시각화 기본 차트, 무작정 따라 그리기 (1) 08 필드를 시트 위에 올리는 방법 09 데이터 시각화 기본 차트 #1 - 바 차트 10 마크 카드 활용하기 11 데이터 시각화 기본 차트 #2 - 라인 차트 12 라인 차트 vs. 영역 차트 13 데이터 시각화 기본 차트 #3 - 파이 차트 14 파이 차트는 좋은 데이터 시각화 방식이 아니다? 연습 문제
CHAPTER 04 데이터 시각화 기본 차트, 무작정 따라 그리기 (2) 15 상관관계를 시각화하는 차트, 스캐터 플롯 16 추세선 활용하기 17 분포를 시각화하는 차트 #1 - 박스 플롯 18 분포를 시각화하는 차트 #2 - 히스토그램 19 테이블을 직관적으로 표현하는 방식, 하이라이트 테이블 연습 문제
CHAPTER 05 태블로 이해를 위한 열쇠, 핵심 개념 집중 공략 20 태블로 핵심 개념 #1 - 차원과 측정값 21 태블로 핵심 개념 #2 - 연속형과 불연속형 22 태블로 핵심 개념 #3 - Level of Detail 23 태블로의 4가지 계산 방법
CHAPTER 06 데이터 시각화 기본 차트 되짚어 보기
PART 03 태블로와 함께하는 데이터 시각적 분석 CHAPTER 07 시각화 목표를 향한 첫걸음, 데이터 이어 붙이기 24 태블로 데스크탑에서 데이터 결합 작업을? 25 세로로 길쭉하게 결합하는 과정, 유니온 26 가로로 빵빵하게 결합하는 과정 - 조인, 관계, 블렌딩
CHAPTER 08 필터를 활용하여 세부적으로 들여다보기 27 필터에 대한 기본 이해 28 태블로에서 필터는 왜 그렇게 중요한가? 29 추출 데이터의 범위를 조정하는 추출 필터 30 분석 데이터의 범위를 조정하는 데이터 원본 필터 31 데이터 탐색에서 가장 많이 활용되는 차원 필터 32 적용 방식에 따라 다른 의미를 가지는 측정값 필터 33 작동 우선순위를 바꾸는 필터 #1 - 컨텍스트 필터 34 작동 우선순위를 바꾸는 필터 #2 - 테이블 계산 필터와 숨기기 연습 문제
CHAPTER 09 이중 축을 활용하여 비교 맥락 만들기 35 이중 축의 정의, 2개의 축 36 이중 축의 가장 중요한 의미, 비교 맥락 만들기 37 이중 축의 추가적인 활용법, 디자인 요소 더하기 38 이중 축 vs. 결합 축 39 이중 축을 절묘하게 활용하는 도넛 차트 연습 문제
CHAPTER 10 분석 패널을 활용한 데이터 시각화 고도화 40 분석 패널 소개 41 데이터의 의미를 명확히 드러내는 보조선 42 알고리즘을 활용하는 분석 기능 연습 문제
CHAPTER 11 공간적 맥락을 드러내는 지도 시각화 43 태블로와 지도 시각화 44 지도 시각화, 양날의 검 45 지리경계 구역을 표현하는 지도 시각화 46 위치를 정확히 짚어주는 지도 시각화 연습 문제
CHAPTER 12 데이터 시각적 분석 되짚어 보기
PART 04 태블로로 완성하는 정보 종합 상황판, 대시보드 CHAPTER 13 대시보드는 시트의 조합, 그 이상이다 47 대시보드 구성 요소 - 시트, 개체, 동작 48 대시보드 콘텐츠 구성, 육하원칙(5W1H)을 따라가자 49 대시보드 실습을 위한 차트 준비 50 대시보드 인터페이스 51 대시보드 구성 방법 - 바둑판식 vs. 부동 52 시트, 개체, 동작을 활용한 대시보드 구성 53 태블로를 파워포인트처럼 활용하는 스토리
CHAPTER 14 대시보드 되짚어 보기
CHAPTER 15 기본 차트를 넘어 더 넓은 시각화의 영역으로 54 바 차트가 지루할 땐 변형을 생각해보세요 55 날짜 및 시간에 따른 변화를 표현하는 다른 방법들 56 간트 차트의 다양한 활용법
목차에서 알수 있듯이, 엄청 많은 내용을 책에 담고 있다. 책이 두꺼워 보이지 않았는데 넘기다보니 끝없이 많은 내용이 펼쳐졌고 태블로를 활용한 시각화에 대한 거의 모든걸 알 수 있을 것 같은 느낌이었다.
책 내용은 데이터 시각화에 대한 이론과 태블로에 대한 설명으로 시작한다. 이 책의 실습 내용은 태블로 무료 버전을 활용하는 것으로, 누구나 따라하며 공부할 수 있다.
데이터 시각화는 이론 공부가 아니라 직접 해보는 실습이 주요하다고 생각하는데 이런 연습 문제가 챕터마다 있어 직접 배웠던 내용을 따라하고, 응용해볼 수 있어 더 기억에 잘 남고 손에 익어 시각화 방법을 더 잘 활용할 수 있게 될 것 같다.
내가 왼쪽의 단순한 라인 차트를 색깔과 요소들을 잘 조합해 오른쪽과 같은 그래프로 만들 수 있게 되다니 믿기지 않았다.
이책으로 공부하면 전체적으로 여러가지 다양한 그래프들을 접해보며 시각화에 대한 감각도 기를 수 있고, 태블로 활용법도 잘 숙지하여 분석 결과를 원하는대로 시각화할 수 있을 것 같다.
파이썬을 사용하여 딥러닝을 구현할 때 사용하는 대표적인 라이브러리로 케라스, 탠서플로우, 파이토치가 있다. 케라스와 탠서플로우를 활용하는 방법은 공부해봤지만 파이토치는 아직 해본 적이 없었다. 맨날 미루고만 있다가 이 책을 발견하여 파이토치를 공부해야겠다는 마음의 불씨가 다시 한 번 피어올랐다.
파이토치를 활용한 딥러닝 모델을 구현하고, 그 모델을 웹 또는 앱으로 개발할 수 있는 라이브러리까지 설명하고 있는 이 책은, 머신러닝과 딥러닝 모델을 구축하고 그 결과를 대시보드로 만들어 관리하고 싶은 나의 목표에 정말 잘 어울리는 책이었다.
목차는 위와 같이 이루어져 있다.
개발 환경에 대해 먼저 설명하고, pyotrch와 함께 딥러닝의 기본 개념에 대한 학습한다. 다음으로, CNN, RNN 등 대표적인 딥러닝 알고리즘을 공부하고 파이토치로 구현까지 같이 해 볼 수 있었다. 마지막으로, Streamlit으로 앱을 개발하고, 앱을 깃허브에 등록하여 배포하는 과정까지 살펴볼 수 있었다.
각 내용에 맞는 코드와 그 코드 실행 결과까지 책에 나와서 실습을 하면서도 내가 맞게 하고 있는 것인지 알기 쉬웠고, 책을 따라가기 쉬웠다.
또한, 구체적인 예제로 공부의 흥미도 더 돋울 수 있었다.
Streamlit은 처음 접해보는 웹 앱 개발 프레임워크였지만, 책의 내용을 따라하며 배우다보니 괜찮은 프레임워크였다. 다음 프로젝트는 Streamlit을 사용하여 구축해봐도 될 것 같다.
데이터 분석을 공부하며 코딩 자체에도 재미를 느꼈습니다. 그래서 자바로 웹개발을 공부하고, 다른 여러 프로그래밍 언어도 공부하였습니다. 그러면서 데이터 분석의 결과를 직접 만든 웹에 대시보드 형태로 띄워보고 싶다는 목표를 가지게 되었습니다. 또, 요즘 휴대폰 하나로 모든 것을 해결할 수 있는 시대인 만큼 휴대폰 앱으로도 확인할 수 있으면 좋을 것이라고 생각하였고, 앱 개발도 공부해보고 싶었습니다. 웹과 앱 모두에서 개발이 가능한 사람이 되고 싶었고 그렇게 선택한 언어가 Dart 기반의 Flutter 였습니다. 그리고 Flutter를 공부하기 위해 선택한 책은 '풀스택 개발이 쉬워지는 다트&플러터'입니다.
서평 이벤트를 통해 해당 책을 제공받았습니다.
IT 관련 분야의 도서를 많이 출판하는 영진닷텀에서 나온 책으로 전문성은 물론, 책의 구성도 언어를 공부하기에 최적화된 순서로 되어 있습니다. 책에는 다음과 같은 내용이 포함되어 있었습니다.
Dart 언어 문법과 구조 이해
Dart로 서버와 클라이언트 개발하기
Flutter 래퍼런스 프로그램 개발하기
Flutter로 데스트톱, 웹서비스 개발하기
지속 가능한 개발자로 첫 걸음 내딛기
책의 두께도 어마어마 하지만 그만큼 한권으로 많은 양을 공부할 수 있고, 이후에 Flutter를 전문적으로 응용하고 싶을 때도 기본서로 사용할 수 있을 것 같습니다.
장마다 마지막에 연습문제를 넣어두어서 공부했던 개념을 직접 실습해보고 모르는 부분은 더 확실히하며 넘어갈 수 있었습니다.
언어를 사용하며 접할 수 있는 Error에 대한 설명도 나와있고, 코드에 대한 설명도 한줄 한줄 꼼꼼하고 친절하게 설명되어 있어 혼자 공부하는 데에도 적은 시간에 많은 양을 정확하게 공부하는데 도움이 되었습니다.
책의 가장 좋았던 점은 책을 따라가다보면 프로젝트를 직접 구현할 수 있다는 것이었습니다. 언어의 문법이나 개념을 정확히 공부했더라도 실제 프로젝트에 응용할 수 없다면 무용지물이 됩니다. 그만큼 실제 프로젝트에 응용하는 것이 중요하고 어려운 일이지만 '풀스택 개발이 쉬워지는 다트&플러터'와 함께하면 프로젝트에 언어를 적용하는 것도 문제 없어 보입니다.
'풀스택 개발이 쉬워지는 다트&플러터'로 웹, 앱의 풀스택 개발을 제대로 공부할 수 있는 기회를 얻어 정말 좋은 시간이었습니다. 데이터 분석과 접목한 웹, 앱 개발이라는 저의 목표를 달성하는데 큰 도움이 된 책입니다.
공공에는 거의 모든 분야에 대한 데이터가 존재하였고, 선택한 주제에 맞게 찾아 쓰면 아주 쉽게 데이터 수집을 할 수 있었습니다.
하지만 공공에 공개되는 데이터이다보니 개인정보의 문제도 있고 대용량이다보니 관리가 어려운 면이 있어 품질이 좋지는 못하다고 느꼈습니다. 또한, 매년 지속적으로 갱신되는 데이터는 매년 기준이나 입력자가 다르면 입력 내용이 통일되지 못해 방대한 전처리 과정이 필요한 경우도 있었습니다.
이런 경우, 빠른 시간 내에 데이터를 분석하기 어렵고 그 결과 또한 좋지 못한 경우도 있었습니다.
그래서 저는 데이터 품질이 데이터 분석 이전에 해결되어야 할 문제임을 확실하게 느낄 수 있었습니다. 데이터 분석가가 된다면 이런 공공 데이터를 사용할 때 이 품질을 어떻게 향상시켜 사용할 수 있을지, 사내 데이터를 사용한다면 품질을 어떻게 관리하고 사용해야하는지 알아두어야함을 깨달았습니다.
그래서 데이터 품질을 공부하기 위해 선택한 책이 '데이터 품질의 비밀'입니다.이 책은 O'REILLY의 데이터 품질에 관한 첫번째 책이며 한빛미디어의 임프린트인 디코딩에서 새로 출간된 책으로 데이터 품질에 대한 최신의 내용을 만나볼 수 있습니다.
책의 목차를 참고하여 이 책에서 배울수 있는 것은 다음과 같습니다.
데이터 품질이 중요한 이유
데이터 품질을 고려한 데이터 시스템 구축
데이터 수집·정제·변환·테스트 과정에서 데이터 품질 관리
데이터 파이프라인 모니터링 및 이상 탐지를 통한 품질 관리
데이터 신뢰성을 위한 아키텍처
대규모 데이터의 품질 문제 해결
엔드 투 엔트 데이터 계보 구축
데이터 품질 민주화
데이터 품질 관련 사례
책에는 이해를 돕기위한 실제 툴의 사진도 삽입되어 있었고, SQL문으로 작성한 쿼리를 통해 더 유용한 쿼릴르 작성하는 방법을 구체적으로 학습할 수 있었습니다.
또한, 데이터 품질 관리를 위해 팀이 함께 수행해야할 업무를 구체적으로 알려주며 회사에도 공유하면 좋을 내용들이었습니다.
데이터 품질이 정말 중요하다고 느껴 공부하기 위해 서평 이벤트에 참여하여 해당 책을 받기는 했지만 정말 많은 도움이 되었던 것 같습니다. 데이터 품질에 관한 O'REILLY의 첫번째 책이라는 점에서 책장에 하나 쯤 있어도 좋겠다는 소장 욕구가 생기기도 하고 두고두고 데이터 품질을 관리하기 위해 읽을 수 있는 책인 것 같습니다.
