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이름:김경환

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2024년 5월 <머신러닝 리스크 관리 with 파이썬>

김경환

개발자의 길로 들어선 이후 강산이 세 번 바뀌었고 이제 네 번째도 중반을 넘어섰다. 코딩 자체도 좋아하지만, 다양한 분야의 전문가들로부터 요구사항을 듣고 분석하면서 새로운 지식을 습득하고 체계화하는 것을 즐긴다. 첫 직장에서 경험한 데이터베이스를 시작으로 데이터웨어하우스, 검색엔진, 빅데이터 그리고 인공지능에 이르기까지 여정에서 얻게 된 ‘살아 숨 쉬는 지혜’를 DIKW 이론을 빌려 주변에 설파하고 있다. ‘배운 것 남 주자’를 실천하기 위해 한양대학교 대학원과 학부에서 겸임교수로 ‘새로운 데이터역학을 주도하는 빅데이터시스템과 데이터과학’, ‘자료구조와 알고리즘’을 가르치고 있다. 반도체 분야에 적용한 텍스트 마이닝 기반의 DLP 솔루션을 개발했고, ITS를 위한 빅데이터 플랫폼을 설계 및 구축했다. 현재는 모빌리티 보안 전문업체인 ㈜시옷에서 스마트카 보안의 핵심 기술인 vPKI와 이를 활용한 F-OTA, PnC 등의 솔루션 고도화에 매진하고 있다. 번역서로는 『Pandas를 이용한 데이터 분석 실습 2/e』(에이콘출판사, 2022)이 있다.  

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저자의 말

<Pandas를 이용한 데이터 분석 실습 2/e> - 2022년 11월  더보기

이 책을 번역하면서 데이터 분석을 처음 공부했을 때가 생각났다. 학교에서 배웠던 기본 통계학을 다시 공부하면서 관련 내용을 코드로 구현하고, 그 과정 및 결과를 그래프로 시각화하면서 개념을 다시 잡으면서 고생했었다. 이런 책이 있었더라면 많은 사람이 역자처럼 고생하지 않고 쉽게 데이터 분석에 입문하지 않을까 생각하면서 번역을 시작했다. 그러나 번역을 다 끝내고 편집된 원고를 다시 읽어보면서 이 책에 담겨있는 많은 내용을 제대로 번역하지 못한 것 같아 다소 아쉬운 생각이 든다. 기본적인 내용이 많이 담겨있지만, 더 필요한 통계학과 코딩 기본 지식을 더 보충했더라면 더 좋은 책이 되었을 것으로 생각한다. 하지만 이는 번역서로의 범위를 넘어설 뿐만 아니라 데이터 분석 입문을 위한 이 책의 목적에도 부합하지 않는다. 저자도 강조했듯이 역자들 또한 데이터 분석에서 가장 중요하다고 생각하는 것은 '왜 데이터 분석해야 하는가?'이다. 많은 데이터 분석 관련 정보는 데이터를 읽고, 시각화를 위해 전처리하고 시각화를 하는 과정에만 집중하고 있다. 그러나 데이터 분석은 데이터를 시각화하는 것이 목적이 아니라는 것을 재차 강조하고 싶다. 데이터 분석은 데이터분석가를 위한 것이 아니라 기업활동에서 의사결정권자에게 필요한 정보를 데이터분석가가 데이터를 가공해 전달하기 위한 도구라는 것을 명심해야 한다. 단순히 데이터를 시각화하는 것에 사로잡히지 말고, 우리가 하려는 '목적'을 정확히 알고, 목적 달성에 필요한 데이터를 수집해야 하며, '목적'을 위해 데이터를 어떻게 가공하고 시각화해야만 의사결정권자가 필요한 정보를 한눈에 알아보고 이해할 수 있는가는 고민해야 한다. 이것이 역자들이 생각하는 데이터 분석의 목적이다. 이 책을 읽고 실습하면서 필요한 배경지식은 이 책에 각 장의 보충 자료 외에 통계학 등의 관련 서적이나 MOOC 등의 강의를 통해 습득하길 바란다. 또한 데이터 시각화를 위해서는 동적으로 시각화를 할 수 있도록 Tableau나 Plotly 등의 오픈소스 시각화 도구를 활용하는 방법을 추가로 익히길 바란다.

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