책 표지에 나와 있듯이, 데이터 과학자들을 위한 안내서라고 대놓고 써져 있다.
이렇게 자신감 있게 표지에 쓰기 힘든데, 어떤 자신감으로 썼는지 많이 궁금증을 일으켰다.
책이 얇아 보여서 몇 페이지 안되겠지 했다가, 무려 400 페이지가 넘는 양에 일단 놀라고, 내용을 읽으면서 다시 한 번 놀라게 되었다. 왜냐면, 요즘 가장 미래에 유망한 직업 중에 하나인 데이터 과학자가 되기 위한 입문서로서 추천할 만한 책이기 때문이다. 다양한 분야에서 데이터 과학자가 되기 위해서 지원을 많이 하시는데, 이런 부분은 꼭 알고 있었으면 하는 부분들이 이 책에 거의 다 담겨져 있기 때문이다.
그 중에 9장은 왜 9장에 두었는지 조금 아쉬움이 남았다. 아예 처음이나 맨 마지막에 다시 한 번 강조를 하는게 좋지 않았을까 생각이 들었다. 많은 개발자 분들이 "개발만 잘 하면 되지 머" 또는 "개발자는 코드로 말하는 거야" 라고 말씀들을 하시는데, 개발을 많이 하다가 보면 개발자들과 소통하는 시간보다 비 개발자분들(영업, 마케팅, 회사의 보스)에게 설명해야 되는 시간이 직급이 올라감에 따라 점점 많아 지게 된다.
특히, 데이터 과학의 경우 대부분이 수치로 나타나게 되는데, 같은 수치를 가지고 다양한 표현이 가능하게 된다. 이때, "보기 좋은 게 먹기 좋다"는 속담처럼 보기 좋게 한 눈에 볼 수 있게 문서를 잘 만드는게 아주 중요하다.
(일 다 잘해 놓고, 마지막에 문서 못 만들고, PT 못해서 맨 마지막에 탈락하는 분들을 많이 보았다.)
처음 입문하시는 분들 중에 조금 더 공부하고 싶은데라고 생각하신 분들에게 도움이 되도록 노력한 흔적을 챕터마다 볼 수 있다.
위의 사진처럼 중요한 단어를 다시 한 번 정리해 줌으로써 다시 한번 학습하는데 도움을 주고 있다.
관련 도서와 예제 소스 위치를 보여줌으로써 책의 마지막으로 정리하고 있다.
이 책은 근래에 읽은 데이터 과학 관련 서적 중에 가장 맘에 드는 책으로 입문을 생각하시는 분들에게 제일 먼저 추천을 해 드리고 싶은 서적이지만, 조금 아쉬움 점이 있다면 코드가 조금 더 많았으면 하는 생각이 들었고, 그래도 전체적인 흐름과 공부의 방향성을 잡는데 큰 도움이 되는 책으로 "강추"한다.
단, 이 책 하나로 다 알 수 있을 꺼란 생각은 기대를 하지 말기 바란다.
