테키테크 TEKITECH

서비스를 구축하고 운영하는 실무자라면 대부분 마이크로서비스를 구현하고 운영하는 전반에 대한 여러 가지 고민을 하고 있을 것 같다. 지금 속해있는 팀에서도 니즈를 빠르게 반영해 서비스를 수정하고 확장해 나갈 수 있도록 안정적이고 효율적으로 MSA를 도입하는 일에 관심이 있다. MSA는 장단점이 명확하다. 즉, MSA의 도입으로 얻을 수 있는 것과 감수해야 할 것이 명확하다는 뜻이다. 마틴 파울러가 "마이크로서비스의 특징을 이해하고 특정한 상황에 적용하는 것이 현명하다"라고 언급[1][2]하기도 했고, 실제로 MSA의 실패 사례도 적지 않은 만큼 이러한 내용을 충분히 이해할 필요가 있는데, 이 책의 저자가 중립적인 입장에서 필요한 내용을 설명해 주고 있어 MSA의 도입을 고민하는 과정에서 도움을 얻을 수 있..

비즈니스 데이터 과학 비즈니스 의사결정을 위한 통계학, 경제학, 인공지능의 만남 맷 태디 지음 | 이준용 옮김 | 한빛미디어 | 2022년 06월 29일 출간 이 책은 ✔️ 예제에서 모든 분석은 R로 수행한다. R뿐만 아니라 모든 목적에 있어 최적인 언어는 없다고 한다. 프로그래밍 언어를 하나만 배워서 컴퓨팅 기술을 온전히 사용할 수는 없다. 단, 저자는 데이터 과학을 배우는 데 가장 좋은 언어는 R이라고 한다. 분산 컴퓨팅 환경이나 구조화되지 않은 데이터 등에 접근하려면 파이썬, SQL 등 다른 언어가 필요하다는 한계는 있지만 그래도 R은 거의 모든 데이터 형식을 읽을 수 있다는 점에서 그렇다. ✔️ 수학, 프로그래밍, 비즈니스를 배운 다음 데이터 과학에서 필요한 내용을 가르쳐준다. 과학자, 비즈니스 ..

이모티콘은 아주 흔하고, 언제든 손이 닿을 듯 가까운 곳에 있다. 그래서 이모티콘으로 수익을 내보는 일 정도는 나도 해볼 만하다는 생각이 든다. 모두 같은 마음인지 지난해만 해도 이모티콘 제작 관련 도서가 매달 몇 권씩 나오고, 관련 강좌는 수십 개씩 쏟아져 나왔다. 쉽게 버는 돈은 없다. 쉬워 보이는 만큼 빠르게 레드오션이 된 이모티콘 시장에서 이모티콘 등록 승인받는 건 하늘의 별따기고, 등록 후에도 대중의 눈에 띄어 인기를 얻지 못하면 수익률이 이모티콘 제작에 들인 노력에 비해 턱없이 모자란다고 한다. 이런저런 말이 들려오지만 '그래도 나는 이모티콘을 만들고 싶어'라고 생각이 든다면 이미 수많은 자료를 찾아보고 있을 거라고 예상한다. 어느 정도 정보를 수집했다면, 롤모델을 정해 공부하는 것이 필요할 ..

데이터로 전문가처럼 말하기 효율적 의사 전달을 위한 데이터 시각화와 비즈니스 스토리텔링의 기술 칼 올친 지음 / 이한호 옮김 / 한빛미디어 / 2022년 8월 30일 출간 인턴 시절, 존경하던 사수는 수십 장 문서보다도 잘 그린 그림 하나가 중요하다고 가르쳐주셨었다. 엔지니어에게 글 쓰는 능력이 필요한 줄도 모르던 때였다. 그게 커뮤니케이션 스킬이고, 그 중에서도 아주 효율적인 방식을 알려주셨다는건 시간이 좀 더 지나서야 이해할 수 있었다. 이 책은 데이터 기반 커뮤니케이션에 대해 다루고 있다. 그렇기 때문에 이 책이 엔지니어를 위한 책이 아님에도 실무에 도움이 되었던 것 같다. 커뮤니케이션이 필요한 조직에 있다면, 정도는 달라도 분명 이 책에서 얻어가는 것이 있을 거라는 생각이 든다. 책의 뒷부분에서도..

빅데이터 시대라는 이름처럼 거의 모든 곳에서 데이터로부터 얻는 인사이트를 중요시하고 있다. 하지만 아무리 좋은 데이터를 많이 가지고 있어도 누군가에게 데이터의 의미와 가치를 제대로 전달하려면 특별한 방법이 필요하다. 데이터를 분석하고 해석하는 일은 항상 해오던 일이었다. 학생 때는 발표 자료나 논문을 위해, 창업에 도전했을 땐 시장성, 고객 반응, 성과 등의 자료로 성공적인 IR을 위한 자료를 완성하기 위해 셀 수 없이 많은 데이터로부터 이야기를 끌어냈었다. 이렇듯 학생, 교육자, 연구원, 직장인, 사업가 등 누구나 해왔던 일이다. 이러한 능력은 '데이터 리터러시'라는 이름을 붙이면서 더 많은 관심이 쏟아지고 있다. 엔지니어로 일하고 있는 지금도 대시보드를 포함해 다양한 데이터 시각화 작업을 하고 있다...

데이터 분석에 대한 관심이 높아지면서 데이터 분석을 시도하려는 학생 또는 실무자가 늘고 있다. 하지만 여전히 데이터 분석을 어떻게 시작해야 하는지 몰라 헤매는 사람들이 많다. 데이터 분석을 하고자 엑셀 자격증을 따거나 프로그래밍 언어를 공부하는 등의 노력과는 별개로 데이터를 제대로 알아가는 과정은 어렵기만 하다. 데이터 분석의 영역이 ML/DL까지 범위를 넓혀가고 있는 만큼 진입장벽만 높아지는 것 같기도 하다. 이 책이 좋은 점은 엑셀이라는 익숙한 도구로도 데이터 분석을 할 수 있도록 알려주어 진입장벽을 낮춰주었다는 것에 있다. 데이터 분석을 하고자 수학을 다시 공부하기 부담스러워 덮어버린 책이 많은데 이 책은 통계 이론부터 엑셀을 활용해 예시를 들어주기 때문에 훨씬 소화하기가 편하다. 엑셀, R, 파이..

머신러닝을 실무에서 활용하기 위해서는 생각보다 많은 기술이 필요하다. 특히 모델을 연구하는 것과 이를 실서비스에 적용하는 것의 간극은 아직은 낯선 개념이기 때문에 머신러닝과 엔지니어링을 균형 있게 이해하는 능력이 중요하다고 생각한다. 머신러닝과 엔지니어링을 다 잘하는 ML 계의 풀 스택 엔지니어도 실제로 존재하지만, 꼭 둘 다 완벽하게 잘해야 하는 건 아니다. 보통은 한 분야의 전문가가 다른 한 분야를 공부하면서 균형을 찾아가는 것 같다. 이 책은 여느 전공 책보다 얇아서 쉽게 다가갈 수 있었던 것 같다. 모든 것을 자세하게 설명해주지는 않지만, 필요한 개념은 빠짐없이 언급한다. 그리고 실무에서 상황에 따라 어떤 고민이 필요한 지 제시해준다. 예를 들어, 'Java로 구현해야 한다'라고 하지 않고, '이..

유명한 SQL 책들이 있다. 절판된 후에도 인기가 많아 중고 시장에서 없어서 못 구하는 책도 있다. 그런 네임드 사이에서 이 책은 앞 순번은 아니었던 것 같다. (아니면 나만 몰랐거나) 그래서 이 책을 만나게 해 준 한빛미디어 '나는 리뷰어다' 관계자분들께 감사의 말을 전하고 싶다. SQL을 공부하는 목적은 여러 가지가 있다. 자격증을 따기 위해, 혹은 실무에서 사용하거나 코딩 테스트를 준비하기 위해서 등등. 이 책은 기초를 다지고, 문제로 연습해보며, 직접 구축하는 방법과 공공데이터 활용 방법까지 다루고 있어서 누구에게나 유용할 것 같다. 특히, 독학으로 DB와 SQL을 공부해보려고 한다면 공부하기 좋은 내용일 것 같다. 책 구성은 오라클 DBMS를 직접 구축해보는 파트와 데이터 모델링에 대한 기본 개..