도서 리뷰 : 코딩 뇌를 깨우는 파이썬

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

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코딩 뇌를 꺠우는 파이썬

 

이번에 리뷰할 도서는 "코딩 뇌를 깨우는 파이썬" 입니다.

 

대학원에 입학하면서 파이썬을 단기간에 빠르게 공부했었고, 비전공자를 대상으로 파이썬 강의의 실습 조교를 했던 만큼

도서의 세세한 부분의 리뷰가 가능하지 않을까 생각하면서 도서를 읽었습니다.

 

간단하게 책의 구조는 다음과 같습니다.

기본 개념 > 고급 개념 > 알고리즘 관련 내용 > 데이터 분석을 위한 이론 > 머신러닝

 

아마 파이썬 관련 도서를 통해 공부를 하신분이나 전공을 하신 분들은 이 도서의 특이점을 바로 아실 것 같습니다.

 

일반적인 파이썬 도서는 입문하는 사람을 위해 기본적인 개념과 응용 코드 정도로 구성이 되어있습니다.

 

이 도서의 경우는 데이터 분석 및 머신러닝의 부분을 포함함으로써 데이터 사이언스를 시작하는 사람에게 최적의 도서가 아닐까 싶습니다.

 

도서의 시작 부분에서 특이한 점으로 생각했던 부분은

Anaconda와 Spyder를 사용하고, 실습 파일이 Jupyter Notebook으로 제공된다는 점이었습니다.

 

이 부분을 통해 IDLE 또는 CMD, Terminal을 통해 실습 내용을 구성하는 다른 도서와 상당히 큰 차이를 보였습니다.

 

두 번째로는 책의 각 내용마다 '뇌풀기 문제'를 통해 학습한 내용을 스스로 테스트 해볼수 있다는 점이었습니다.

 

이론적인 내용을 객관식으로 제공하는 형태가 아닌 직접 코드를 구현하는 문제들이 있어서

이론적인 부분 뿐만 아니라 코딩을 하는 부분의 능력 개발에도 상당히 도움이 된다고 생각되었습니다.

(객관식 문제를 수백번 풀어도 코드를 몇번 직접 작성하는 것보다 못하다고 생각합니다.)

 

세 번째는 코드의 효율, 완성도, 지속 가능한 개발의 내용을 다루는 점입니다.

 

해당 부분은 함수와 모듈, 디버깅, 예외 처리 등으로 구성에 대한 내용입니다. 

 

물론 다른 도서에 함수와 모듈, 예외 처리에 대한 내용이 없지는 않지만, 

디버깅에 대한 내용을 통해 코드의 오류를 잡아내는 내용을 포함하지는 않습니다. (지금까지 제가 읽은 도서들은요.)

 

디버깅에 대한 부분에서 VSCode의 디버깅을 사용한다거나 하는 도구 측면의 내용은 아닙니다. 

함수를 제시하고, 함수의 잘못된 부분으로 발생하는 오류와 이를 수정하는 방법 등을 다룹니다. 

이를 통해 독자가 파이썬을 알고, 코드를 작성하는 것에서 더 나아가 오류를 수정하는 능력까지 형성하게 될 것으로 기대됩니다.

 

이후 부분에서는 알고리즘 복잡도, 알고리즘, 최적화 문제 등을 다루면서 직접적인 문제를 해결하는 내용이 있습니다.

 

알고리즘 복잡도 부분에서는 상수, 로그, 선형, 로그 선형 등의 복잡도 내용을 다양하게 소개하고, 

배낭 문제, 그래프 최적화 문제에 대한 내용으로 Greedy 알고리즘과 최적 솔루션 등의 방법을 설명합니다.

 

여기까지만 해도 상당한 내용이지만 뒷부분에 이어지는 내용은 데이터 분석과 머신러닝에 대한 내용으로 채워져 있습니다.

 

시작하는 내용으로는 데이터를 이해하기 위한 통계적 내용(확률 분포, 정규 분포, 표준 오차, 결정 계수 등)과 유의할 점, 통계적 차이가 실제로 의미 있는 차이가 아닐 수 있는 점 등 심화된 내용을 다루고 있습니다.

 

데이터 이해를 위한 내용 다음에는 머신러닝에 대한 내용으로 Pandas, Numpy 등을 사용하는 내용으로 진행이 됩니다.

 

도서를 읽어보면서 파이썬에 대한 내용만으로도 상당히 높은 수준을 달성할 수 있는 도서라고 생각하였습니다.

거기에다가 데이터 분석과 머신 러닝을 위한 내용이 포함되면서 이정도 두께에 이만큼의 내용이 들어가는게 놀라운 도서였습니다.

 

이공계 학부나 대학원을 준비하시는 분이라면 한 번쯤은 읽어봐야 하는 도서라고 생각되는 도서였던것 같습니다.

 

한 두학기 잠깐 해야하는 분이라면 모르겠지만, 책 한권을 통해 파이썬과 심화 내용, 데이터 분석과 인공지능에 대한 개념을 잡고 싶으신 분에게 추천하고 싶은 도서였습니다.