잉고래의 잇다이어리

1000페이지가 약간 넘는 만큼 인공지능의 기술적인 부분들을 많이 담고 있는 책이다. 3판이라는 부분에서 볼 수 있듯이 머신러닝 분야에 있어서는 베스트셀러이다. 머신러닝의 입문자를 위한 기초 이해와 프로젝트 전반에 대한 큰 그림의 설명. 신경망과 딥러닝에 관한 부분까지 다루기에 웬만한 중급 전문가를 위한 기술까지 습득할 수 있다. 각 챕터마다 연습문제가 있어서 이해를 잘 했는지 확인할 수 있는 좋다. 읽었더라도 실제 문제를 풀다 보면 잘 못 이해하거나 얕게 이해한 경우가 많았다. 그림과 도표가 컬러로 많이 삽입되어 있는점도 이해하기 쉽게 되어있고 코드는 더 많이 나와있다. 차근차근 빠르지 않게 읽으면 실력 향상에 좋은 책이다. "한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

처음 이 책을 읽을 때 든 생각이 바로 '나도 로블록스를 만들 수 있는 거였어?'라는 거였다. 로블록스 게임 만들기란 이름에서 '아.. 게임 내에서 내가 맵을 만들어서 커스텀하게 놀 수 있는 법을 가르쳐 주는 책이겠구나'하고 생각했는데, 진짜 게임을 만드는 거였다. 게임을 만든 다는 게 단순히 맵을 만드는 게 아니라 게임이 어떤 스토리를 갖고 있는지에 대한 기획부터 게임을 만들고 다른 이용자들과 함께 플레이하고 수익화해서 운영하는 것 까지를 말한다. 로블록스를 즐기는 부분에서 넘어서 게임 제작에 필요한 도구들과 기술들을 배우는 과정이 현 개발자라 그런지 친숙하고 어떻게 보면 어도비 포토샵이나 프리미어를 배우는 것들과 같은 느낌이었다. 거기에 사용자 정의 함수를 만드는 for문 사용하는 설명에서는 학부초기..

C라는 언어를 꽤 오랫동안 사용한 경험이 있지만 C++의 기능은 익숙하지 않고 사용한 적이 많이 없다. 가끔 C++로 설계된 코드들을 보고 있노라면 겁부터 드는 편이다. C++에 대한 경험이 부족하던 차에 전문가 수준으로 실력을 끌어올릴 수 있는 기회를 갖게 되었다. 이 책의 두께와 개정된 이력만 보더라도 참 신뢰가 간다. 두께가 1700페이지 가까이 되고 개정된 것만 5번째이다. 내가 가지고 있는 책들중에서 이 녀석이 두꺼운 것으로는 상위권에 들 듯하다. 아.. 책 좀 버려야 하는데... 너무 많아... 어쨌든 프로그래밍 기초를 쌓아서 중급으로 올리는데 이만한 책은 없는 듯 보인다. C++에 대한 프로그래밍 방법, 디자인 패턴, 디버깅, 제네릭 코드 등이 나열되어 있는데 모르는거 빼고 다 있어 보인다...

프로덕트 매니지먼트를 잘하려면 어떻게 해야 할까? 이에 대한 물음에 답하려면 프로덕트가 뭔지에 대해 정의를 하고 넘어가야 한다. 내 경우는 눈에 보이는 디지털 제품들을 만들어 왔기에 프로덕트 = 제품이었다. 따라서 제품 개발에 필요한 기획, 설계, 생산, 품질, 운영 등이 머릿속에 떠오른다. 하지만 이런 눈에 보이는 '유형'의 물건뿐만 아니라 IT 부문의 서비스 시스템도 프로덕트라 할 수 있다. 예를 들자면 카카오톡 앱이라던가 빌딩의 자동화 관리 시스템 등이다. 프로덕트가 소프트웨어나 서비스나 제품이나 이런 것인지는 알겠고.. 그럼 이런 프로덕트를 만드는 처음부터 끝까지 참여하여 만드는(?) 관리하는(?) 사람을 뭐라 할까? PM이라 부른다. 책에서는 PM의 업무를 수평적, 수직적 업무로 분류하고 뭐라 ..

개발자의 하루란게 옆에서 보면 지루해 보이긴 할 것 같다. 아무 얘기도 없이 조용히 키보드를 두드리다가 왁자지껄 시끄럽게 이동하는 다른 팀과는 다르게 밥 먹으러 갈 때도 무슨 닌자마냥 샤샤삭 사라졌다가 식사 시간이 끝나면 어느새 샤샤삭 나타나서 키보드를 두드리고 있다. 나도 그런 부류들 중의 하나이고 뭔가 딱히 서로 어울리는 건 불편하고 그렇다고 공통적인 주제가 있는것도 아니고 내가 현재 하고 있는 일들을 이해하고 있는 부류의 사람은 세상에 없고~ 비개발자 직군에게 "오늘 머지하다가 발견했는데, 지난번 스탠드업에서 하기로 했던 이슈.. 그거 어떤 느므자슥이 익셉션나게 만들어 놨어!!! 오후 내내 다 롤백하고 난리도 아니었잖아. 어휴... 코드리뷰는 해본적도 없을꺼야 암.. 이래서 어떻게 이번주 POC 하..

《데이터 과학 레벨 업 with 로드맵》은 캐글을 통해 데이터 과학 능력을 향상시키고 대회 참가를 통해 자신의 이름을 알리는 방법을 적고 있습니다. 데이터 과학 대회에 참가하는 방법과 대회를 통해 이름을 알릴 방법을 안내할 뿐만아니라, 대회에만 국한되지 않고 실무에서 사용되는 다양한 분석 기법을 소개하며, 데이터 과학에서 마주할 수 있는 다양한 문제에 대한 유용한 팁을 제공하고 있습니다. CHAPTER 마다 31명의 캐글러와의 인터뷰는 그들의 경험과 조언을 통해 데이터 과학을 이제 막 시작한 새내기가 어떻게 해야 할 지 영감과 도움을 줍니다. 책은 캐글 사용법과 대회를 위한 테크닉, 그리고 데이터 과학 경력 관리에 대해 다루고 있습니다. 첫 번째 파트에서는 캐글과 데이터 과학 대회에 대한 소개와 데이터..