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한빛출판네트워크

코딩 뇌를 깨우는 파이썬

문제 해결 능력을 키우는 컴퓨팅 사고부터 알고리즘, 데이터 분석, 머신러닝까지

한빛미디어

번역서

판매중

  • 저자 : 존 V. 구태그
  • 번역 : 박해선
  • 출간 : 2023-08-30
  • 페이지 : 616 쪽
  • ISBN : 9791169211376
  • 물류코드 :11137
  • 초급 초중급 중급 중고급 고급
5점 (6명)
좋아요 : 40

잠자는 코딩 뇌를 깨워라

파이썬 기초부터 머신러닝까지 한 권에!

 

프로그래밍 경험이나 지식이 없는 분들을 위해 파이썬과 다양한 라이브러리(넘파이, 맷플롯립, 판다스, 사이킷런 등)를 사용한 문제 해결 비법을 소개합니다. 이 책을 통해 일상에서 마주하는 다양한 문제를 프로그래밍으로 해결하는 기술을 배워보세요. 데이터 모델링과 해석 같은 데이터 과학의 핵심을 배우고, 간단한 머신러닝 기법도 만나봅니다.

 

이 책은 MIT 강의를 기반으로 만들어진 컴퓨터 과학 입문서로 프로그래밍을 전혀 모르는 초보자도 부담 없이 펼쳐볼 수 있습니다. 컴퓨팅 사고와 간단한 알고리즘처럼 프로그래밍 입문에 꼭 필요한 주제로 잠들어 있던 코딩 뇌를 깨우세요. 각 장에 마련된 뇌풀기 문제를 통해 데이터 시각화나 시뮬레이션, 데이터 계산 기법, 머신러닝 같은 실용적인 주제를 살펴보며 프로그래밍 능력을 키워봅시다.

 

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존 V. 구태그 저자

존 V. 구태그

MIT 전기공학 및 컴퓨터과학부(EECS)에서 듀갈드 C. 잭슨 교수로 재직하고 있으며 ACM의 펠로이자 미국 예술 과학 아카데미의 회원입니다. 1999년부터 2004년까지 전기공학 및 컴퓨터과학부에서 학부장을 맡았으며, 현재는 MIT의 컴퓨터과학 및 인공지능 연구소(CSAIL)에서 의료 문제에 적용할 수 있는 고급 머신러닝 및 컴퓨터 비전 기술 연구를 이끌고 있습니다. 또한, 환자 치료 관리에 사용하는 인공지능 플랫폼을 개발하는 헬스앳스케일 테크놀로지스Health[at]Scale Technologies를 설립해 CTO로 재직하고 있습니다.

MIT에서 2006년부터 직접 문제를 구성하고 데이터에서 유용한 정보를 찾아내는 데 필요한 계산적 사고를 익히는 수업을 개설했으며, 해당 강의는 온라인으로도 공개되어 2백만 명 이상의 학생이 수강했습니다.

박해선 역자

박해선

기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했습니다. 텐서 플로우 블로그(tensorflow.blog)를 운영하고 있고, 머신러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있습니다. 

『챗GPT로 대화하는 기술』(한빛미디어, 2023), 『혼자 공부하는 데이터 분석 with 파이썬』(한빛미디어, 2023), 『혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝』(한빛미디어, 2020), 『Do it! 딥러닝 입문』(이지스퍼블리싱, 2019)을 집필했습니다.

『핸즈온 머신러닝(3판)』(한빛미디어, 2023), 『코딩 뇌를 깨우는 파이썬』(한빛미디어, 2023), 『트랜스포머를 활용한 자연어 처리』(한빛미디어, 2022), 『케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 개정 2판』(길벗, 2022), 『개발자를 위한 머신러닝&딥러닝』(한빛미디어, 2022), 『XGBoost와 사이킷런을 활용한 그레이디언트 부스팅』(한빛미디어, 2022), 『구글 브레인 팀에게 배우는 딥러닝 with TensorFlow.js』(길벗, 2022), 『파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정2판)』(한빛미디어, 2022), 『머신러닝 파워드 애플리케이션』(한빛미디어, 2021), 『파이토치로 배우는 자연어 처리』(한빛미디어, 2021), 『머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로(개정3판)』(길벗, 2021), 『딥러닝 일러스트레이티드』(시그마프레스, 2021), 『GAN 인 액션』(한빛미디어, 2020)을 포함하여 여러 권의 책을 우리말로 옮겼습니다.

 

 

<1부> 프로그래밍 시작하기

 

1장 시작하기


2장 파이썬 소개

_2.1 파이썬과 파이썬 IDE 설치하기

_2.2 파이썬의 기본 요소

__2.2.1 객체, 표현, 수치 타입

__2.2.2 변수와 할당

_2.3 분기 프로그램

_2.4 문자열과 입력

__2.4.1 입력

__2.4.2 문자 인코딩에 관한 여담

_2.5 while 루프

_2.6 for 루프와 range

_2.7 스타일의 중요성

 

3장 간단한 수치 프로그램

_3.1 완전 열거

_3.2 근사 해법과 이분 검색

_3.3 부동소수점 사용에 대하여

_3.4 뉴턴-랍슨 방법

 

<2부> 효율적으로 프로그래밍하기

 

4장 함수, 유효범위, 추상화

_4.1 함수와 유효범위

__4.1.1 함수 정의

__4.1.2 키워드 인수와 기본값

__4.1.3 가변 길이 인수

__4.1.4 유효범위

_4.2 사양

_4.3 함수를 사용해 코드를 모듈화하기

_4.4 객체로서의 함수

_4.5 메서드

 

5장 구조적인 타입과 가변성

_5.1 튜플

__5.1.1 복수 할당

_5.2 range와 iterator 타입

_5.3 리스트와 가변성

__5.3.1 복제

__5.3.2 리스트 내포

_5.4 리스트의 고차 연산

_5.5 문자열, 튜플, 레인지, 리스트

_5.6 집합

_5.7 딕셔너리

_5.8 딕셔너리 내포

 

6장 재귀와 전역 변수

_6.1 피보나치수열

_6.2 팰린드롬

_6.3 전역 변수

 

<3부> 탄탄한 프로그램 만들기


7장 모듈과 파일

_7.1 모듈

_7.2 사전에 정의된 패키지 사용하기

_7.3 파일

 

8장 테스트와 디버깅

_8.1 테스트

__8.1.1 블랙박스 테스트

__8.1.2 글라스박스 테스트

__8.1.3 테스트 수행하기

_8.2 디버깅

__8.2.1 디버깅 배우기

__8.2.2 실험 설계하기

__8.2.3 어려운 상황에 직면했을 때

__8.2.4 버그를 찾았을 때

 

9장 예외와 assert

_9.1 예외 처리하기

_9.2 제어 흐름 메커니즘으로 예외 사용하기

_9.3 assert

 

10장 클래스와 객체 지향 프로그래밍

_10.1 추상 데이터 타입과 클래스

__10.1.1 매직 메서드와 해싱 가능 타입

__10.1.2 추상 데이터 타입을 사용해 프로그램 설계하기

__10.1.3 학생 관리를 위한 클래스

_10.2 상속

__10.2.1 다단계 상속

__10.2.2 대체 원칙

_10.3 캡슐화와 정보 은닉

__10.3.1 제너레이터

_10.4 고급 예제

 

<4부> 프로그래밍으로 문제 풀기


11장 알고리즘 복잡도의 간략한 소개

_11.1 계산 복잡도에 관한 고찰

_11.2 점근 표기법

_11.3 중요한 몇 가지 복잡도 종류

__11.3.1 상수 복잡도

__11.3.2 로그 복잡도

__11.3.3 선형 복잡도

__11.3.4 로그 선형 복잡도

__11.3.5 다항 복잡도

__11.3.6 지수 복잡도

__11.3.7 복잡도 비교

 

12장 몇 가지 간단한 알고리즘과 데이터 구조

_12.1 검색 알고리즘

__12.1.1 선형 검색과 간접 참조로 원소에 접근하기

__12.1.2 이진 검색과 가정 활용

_12.2 정렬 알고리즘

__12.2.1 합병 정렬

__12.2.2 파이썬의 정렬 기능

_12.3 해시 테이블

 

13장 그래프 출력과 클래스

_13.1 맷플롯립으로 그래프 그리기

_13.2 모기지 그래프 그리기

_13.3 전염병을 위한 인터랙티브 그래프

 

<5부> 프로그래밍으로 현실 세계 이해하기


14장 배낭 문제와 그래프 최적화 문제

_14.1 배낭 문제

__14.1.1 탐욕 알고리즘

__14.1.2 0/1 배낭 문제의 최적 솔루션

_14.2 그래프 최적화 문제

__14.2.1 고전적인 그래프 문제

__14.2.2 최단 경로: 깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색

 

15장 동적 계획법

_15.1 피보나치수열 다시 살펴보기

_15.2 동적 계획법과 0/1 배낭 문제

_15.3 동적 계획법과 분할 정복

 

16장 랜덤 워크와 데이터 시각화

_16.1 랜덤 워크

_16.2 술에 취한 농부의 산책

_16.3 편향된 랜덤 워크

_16.4 위험한 들판

 

<6부> 데이터 이해하기


17장 확률적 프로그램, 확률 그리고 분포

_17.1 확률적 프로그램

_17.2 간단한 확률 계산하기

_17.3 추론 통계

_17.4 분포

__17.4.1 확률 분포

__17.4.2 정규 분포

__17.4.3 연속 균등 분포와 이산 균등 분포

__17.4.4 이항 분포와 다항 분포

__17.4.5 지수 분포와 기하 분포

__17.4.6 벤포드 분포

_17.5 해싱과 충돌

_17.6 잘하는 팀이 얼마나 자주 이기나요?

 

18장 몬테카를로 시뮬레이션

_18.1 파스칼의 문제

_18.2 크랩스 게임 

_18.3 테이블 룩업을 사용해 성능 높이기

_18.4 π 찾기

_18.5 시뮬레이션 모델에 관한 맺음말

 

19장 샘플링과 신뢰도

_19.1 보스턴 마라톤 데이터 샘플링

_19.2 중심 극한 정리

_19.3 평균의 표준 오차

 

20장 실험 데이터 이해하기

_20.1 스프링 운동

__20.1.1 선형 회귀를 사용해 최적의 직선 찾기

_20.2 발사체 운동

__20.2.1 결정 계수

__20.2.2 계산 모델 사용하기

_20.3 지수적으로 분포된 데이터 다루기

_20.4 이론이 없을 때

 

21장 무작위 시험과 가설 검정

_21.1 유의성 검증하기

_21.2 P 값을 주의하세요

_21.3 단측 1표본 검정

_21.4 유의한가요? 유의하지 않은가요?

_21.5 표본 크기는?

_21.6 다중 가설

_21.7 조건부 확률과 베이즈 통계

__21.7.1 조건부 확률

__21.7.2 베이즈 정리

 

22장 거짓말, 새빨간 거짓말 그리고 통계학

_22.1 가비지 인 가비지 아웃(GIGO)

_22.2 테스트의 불완전성

_22.3 오해하기 쉬운 그래프

_22.4 Cum Hoc Ergo Propter Hoc

_22.5 전체를 알려주지 않는 통계 측정

_22.6 샘플링 편향

_22.7 맥락의 중요성

_22.8 사과와 오렌지 비교하기

_22.9 체리 피킹

_22.10 주의해야 할 외삽

_22.11 텍사스 명사수의 오류

_22.12 혼동하기 쉬운 백분율

_22.13 회귀 오류

_22.14 통계적으로 유의한 차이가 실제로 유의하지 않을 수 있음

_22.15 주의 사항

 

<7부> 머신러닝


23장 판다스로 데이터 탐험하기

_23.1 데이터프레임과 CSV 파일

_23.2 시리즈와 데이터프레임 만들기

_23.3 열과 행 선택하기

__23.3.1 loc와 iloc를 사용해 선택하기

__23.3.2 그룹 선택하기

__23.3.3 내용으로 선택하기

_23.4 데이터프레임 조작하기

_23.5 확장 예제

__23.5.1 온도 데이터

__23.5.2 화석 연료 소비량

 

24장 머신러닝 간략히 살펴보기

_24.1 특성 벡터

_24.2 거리 지표

 

25장 군집

_25.1 Cluster 클래스

_25.2 k 평균 군집

_25.3 가상의 예제

_25.4 실전 예제

 

26장 분류

_26.1 분류기 평가하기

_26.2 마라톤 선수의 성별 예측하기

_26.3 K 최근접 이웃

_26.4 회귀 기반 분류기

_26.5 타이타닉 생존자 예측하기

_26.6 마무리

한 권으로 모든 문제를 해결하는 컴퓨터 과학 책은 존재하지 않습니다. 하지만 딱 한 권만 골라야 한다면 이 책이 좋은 선택지가 될 겁니다.

해럴드 에이블슨, 『자바스크립트로 배우는 SICP』, 『컴퓨터 프로그램의 구조와 해석』 저자

 

존 구태그는 스승으로서 뛰어나며, 동시에 작가로서도 뛰어납니다. 이 책은 파이썬을 소개하지만 '파이썬 책'이 아니고, 프로그래밍을 알려주지만 '프로그래밍 책'도 아닙니다. 계산 문제와 데이터 과학 문제를 파이썬으로 해결하는 엄격하면서 읽기 쉬운 입문서입니다.

에드 라조브스카, 워싱턴대학교 컴퓨터 과학과 교수

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이 책을 처음 보면 어떤 생각이 떠오를까?

뭔가 귀엽고 아이들이 보는 책처럼 느껴진다.

친근하다.

그리고 책 표지에 눈에 확 들어오는 문구가 있다.

"MIT 컴퓨터 과학 개론 강의 교재"

그렇다. 뭔가 전문 서적처럼 느껴진다. 초급자를 위한 책, 아니면 그 이상의 레벨이 보는책일까?

이 책이 추구하는 방향은 책 표지에 정확하게 나와있다. 문제 해결 능력을 키우고 컴퓨팅 사고부터 알고리즘, 데이터 분석 그리고 머신러닝까지 모두 다루고 있다는 것이다.

이 책은 다른 책들과 다른점이 있다. 그것은 연습 문제가 없다. 다만 뇌풀기 문제를 통해서 독자들이 내용을 어느정도 이해하는지 테스트할 뿐이다.

파이썬을 중심으로 이야기를 풀어가지만 특이하게 언어 몰두하는게 아니라 프로그래밍 언어로 무엇을 할 수 있는지에 중점을 두는 책입니다. 즉 책을 통해서 알고리즘에 대해서 아주 충실하게 이해하도록 이끌어주는 그런 책입니다.

프로그래밍을 시작하기 위한 기초적인 문법으로 시작하지만 그 내용도 여타 다른 책과 다르게 아주 충실하게 짜여져있습니다.

그리고 어떻게 하면 효율적으로 프로그래밍을 할 수 있는지에 대해 핵심적인 요소인 함수, 추상화, 타입, 재귀와 전역 변수에 대해 아주 부드러우면서 다른 책과는 분명히 다른 모습으로 쉽고 구체적으로 설명합니다.

이어서 데이터를 다루기 위해 필요한 확률, 시뮬레이션, 신뢰도, 실험, 가설 검증, 통계까지 무엇하나 빠질게 없도록 구성되어 있습니다.

마지막으로는 머신러닝에 대한 이야기로 꾸며져 있습니다. 머신러닝을 다루기 위해서 필요한 판다스, 군집, 분류로 마무리가 되도록 알차게 구성되어 있습니다.

이 책은 평소 알고리즘을 통해 문제 해결 능력을 키워보고 싶은 독자라면 적극 추천하는 책이다. 꼭 읽어 보길 적극 추천한다.

이 책의 저자 존 V.구태그님은 MIT교수님이면서 MIT를 비롯해서 여러곳에서 교육을 한 분으로 확실히 깊이 있는 지식을 가지고 계신 분이다. 그리고 역자 분도 믿고 보는 박해선님이다.

 

이 책을 처음 봤을 때는 "아.. 다른 데도 다 있는 내용이네.." 라고 생각을 했었는 데 그 생각은 잘 못된 생각이었다. 확실히 이 책은 다양한 내용들을 다루고 있고 다른 데서도 본 적이 있는 이론을 다루고 있다. 하지만 프로그래밍을 하는데 꼭 필요한 내용들이기 때문에 다루고 있는 부분이고 또 역자분이 재미있게 한줄해석을 많이 추가해 놓아서 읽기가 훨씬 편하다.

 

1~8장까지는 코딩 문법과 테스트 디버깅 등에 대해서 다루고 있고 9~10장은 클래스에 대해 다루며 11~16장까지는 알고리즘에 대해서 다루고 있고 17~25장은 확률과 머신러닝에 대해서 다루고 있다.

 

이 책을 읽으면서 다양한 부분이 마음에 들었는 데 그 중에서도 현재 읽고 있는 부분뿐만 아니라 앞의 내용을 알아야 이해할 수 있는 부분들이 유기적으로 잘 짜여진 느낌이 가장 좋았다. 그 외에도 일반상식이나 역사에 대해서도 많이 언급해서 어설프게 기억하고 있던 상식을 복습할 수 있어 좋았고 실습코드가 잘 동작할 수 있도록 역자분이 추가해 놓은 부분들도 좋았다.

 

이 책의 단점을 굳이 찾자면 스스로 작성해보는 내용이 초심자에게는 어려울 수도 있다는 점인데 이 역시 역자분 동영상 강의를 통해 커버가 되고 있다.

 

사실 우리가 계산기를 사용하면 곱셈 등을 암산으로 할 필요가 없지만 반대로 이야기하면 구구단을 할 줄 아니까 계산기를 꺼내지 않고도 계산할 수 있는 상황이 있다. 이 책의 앞부분은 더하기 빼기라고 하면 중간부분 및 뒤부분은 곱하기 나누기라고 할 수 있고 인공지능이 알아서 해주는 시대에 역설적으로 필요한 기초를 공고히 해주는 책이라 생각되기 때문에 코딩 뇌가 필요한 모든 분들께 이 책을 추천한다.

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


"<yes24 리뷰어 클럽>" 과 "<한빛미디어 나는 리뷰어다>" 활동을 위해서 책&전자책을 제공받아 작성된 서평입니다.

제목 : 코딩 뇌를 깨우는 파이썬


- 한 줄 평가

입문서라기보단 교과서같은 단정하고 다양한 챕터들의 향연

 

- 대상 독자

프로그래밍을 처음 배우거나 파이썬의 데이터 과학 활용 방법과 머신러닝까지 간단히 경험하고 싶은 비전공자 및 학생


- 책의 내용 및 구성

1. 총 6부 600p로 구성

2. 3부까지는 일반적인 파이썬 프로그래밍에 대한 내용을 배우고 4부에선 이전까지 배웠던 내용으로 문제를 풀어보는 챕터로 구성

3. 5~6부는 '문제'로써 프로그래밍을 바라보는 것이 아닌 현실과 데이터 과학에 사용되는 파이썬에 대한 문제와 기술들 설명으로 구성

4. 마지막 챕터는 짤막하게 머신러닝을 체험해볼 수 있음.


- 책에서 눈에 띄는 점

1. 각 장의 시작 페이지에 '이 장의 키워드'라는 내용으로 어떤 내용을 알게되고 중심내용으로 생각해야 하는지 미리 알 수 있음.

 

2. 컬러풀함이 필요없는 눈에 쏙쏙 들어오는 주석 색상 구성


3. 본문 사이사이 내용을 이해했는지 간략하게 확인해볼 수 있도록 구성된 '뇌풀기 문제'


- 총평

 '들여쓰기에 공백을 네 개 사용하도록 권장하는 규칙이 있습니다. 왜 세 개나 다섯 개가 아니고 네 개일까요? ~' 그간 읽어왔던 어떤 입문서에서 '코드 스타일'을 신경 썼겠는가, 다른 기초 부분은 비슷비슷할 지 몰라도 이 부분의 내용을 읽고 역시 'MIT 컴퓨터 과학 개론 강의 교재의 내용은 탄탄하구나' 하고 홀로 감탄하게 되었다.

 그저 '이게 배열이야, 이게 클래스야' 하는 정도에서 그치는 것이 아닌 정말 필요한 습관과 기초를 알려주려고 하는구나 하고 생각할 수 밖에 없었다. 

 일반적인 '입문용' 서적처럼 이론-문제풀이 형식이 아니라 5부에서처럼 현실적인 내용을 활용한 생각해보기 등의 내용이 특히 마음에 들었다. 다양한 수학기호들이 등장하며 머리를 어지럽히지만, 4부 부터 천천히 읽어왔다면 전부 등장했던 내용들이기 때문에 쉽진 않지만 반대로 그렇게 머리싸매며 어렵지도 않게 문제들을 풀어나갈 수 있다.

 6부에 들어서면서 데이터 차트, 표를 활용하기 위해 여타 다른 파이썬 서적들처럼 2~3장으로 구성된 긴 코드가 없다는 점도 마음에 들었다. 간단하지만 핵심적으로 접근하는 내용들은 충분히 보여줄 수 있다는 것을 보여주는게 아닐까 싶다.

 머신러닝까지는 시도해볼 생각이 없었기 때문에 쭉 훑어보기만 했지만, 전체적으로 '교과서적인' 훌륭한 입문서가 아닐까 싶다. 색의 구성도 그동안 투톤이라고 하면 파란색을 많이 써오던것만 봐와서 그런지 상큼한 느낌이 들어 마음에 들었다. '파이썬'을 한번 배워보고 싶다! 라고 하는 사람이 나타난다면 이 책이 가장 먼저 떠오르지 않을까 싶다.


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

 

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.

매년 파이썬과 머신러닝, 프로그래밍을 입문하는 사람들에게 희소식으로 진입 장벽이 낮아지는 책들이 많이 쏟아지고 있는 추세입니다. 그 책들이 다루고 있는 범위는 다소 뻔한 책들도 많다고 느꼈지만, 이 책은 그런 느낌보다 여러 기본서를 병합한 느낌이 강하다는 책이 들었습니다.

하지만 이 책은 All-In-One 느낌이 있지만 있을 내용들은 기본적으로 다 있다고 판단되었습니다. 그리고 가장 이 책에서 강점이라고 생각되는 부분은 책 내부에서 뇌 풀기 문제 섹션에서는 문제해결능력과 사고력을 증진시키는 문제들이 많아서 입문서나 면접 질문으로도 좋은 내용이 많은 책이었습니다. MIT 강의를 바탕으로 만든 책이라 그런지 뇌풀기 문제는 퀄리티가 좋았습니다. 따라서 AI 분야나 프로그래밍을 입문하는 사람들에게 추천하고 싶은 책이였습니다.



공부를 계속하고 있는 나에게 이번 도서는 꽤 도움이 많이 된다고 생각했다. 파이썬의 기본 문법부터 알고리즘,프로그램 만드는 법, 요즘 핫한 데이터 분석까지 전반적인 내용에 대한 이론과 실습을 꽉꽉 눌러담은 도서이기 때문이다. 보면서 추천하는 부분은 다음과 같다.

 

1.MIT 컴퓨터 과학 개론 강의 교재

사실 권위에 혹한 거 아니냐는 생각이 들 수도 있는데 그만큼 내용이 알차니까 사용하는 것이라고 보고 싶다. 도서를 보고 싶게 만드는 꽤 근사한 설명 아닌가



2.파이썬을 사용하는 자를 위한 A to Z 입문서

목차를 보면 알겠지만 기본적인 문법에 대한 설명부터 프로그래밍 방법,알고리즘,데이터 분석까지 다채로운 챕터를 다루고 있다. 이 정도만 배워둬도 꽤 파이썬을 잘 공부했다고 일반인 기준에선 볼 수 있을 것이다. 추가적으로 디버깅하는 방법까지 알려주는 책도 있다는 것도 신기했다.



3.이론과 실습의 조화

프로그래밍을 배우는데 있어 실습이 가장 중요하다고 생각하는 편이긴 하지만 조금 더 파본다면 이론적인, 원리적인 부분을 아는 것도 중요하다. 그러한 부분에서 책에는 실습을 진행하기에 앞서 내용에 대한 적절한 예시와 정의들로 무엇을 할 지에 대한 예열을 너무나 잘 시키고 있다. 실습도 예제파일을 제공하니 실용적인 부분도 챙겼다.



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