옛날 블로그

책 읽기전에. 1) 삼성전자 사원에서부터 영업직을 시작했는데 이를 온전히 자기 컨텐츠로 만들어서 내놓은 저자에 대해 존경을 표한다. 일반 회사원도 자기 전문성에서 열심히 하면서 인정을 받고, 책까지 낸다는점은 고무적인 부분 2) 나중에 치킨업에 뛰어들면 매장 매출을 생각해야하는 면이 있겠지만 현재는 IT업에 있기때문에 IT측면에서 볼 예정. 3) 요즘은 하도 데이터분석이 히트를 쳐서 정량적 타겟 마케팅하는것이 하나의 트렌드처럼 느껴지는데, 사실은 브랜딩과 타겟이 아닌사람들에게의 노출, 그리고 영업력과 입털기 등을 어떻게 잘 풀어냈을지 궁금하다. 들어가며.. 판매력, 상담력, 집객력, 홍보력, 재구매력, 입소문력, 고객발굴, 업셀링력. 이라는 주제로 이야기를 풀어본다고 한다. 모든 주제들이 현장성이 있어보..

미래에 다가올 세상을 저자의 그동안의 경험과 리서치를 통한 통찰이 하나의 컨텐츠로 묶여 나온 책으로 몇가지 수사어구나 철학적인 표현을 제외하고는 상당히 정보가 많다. 사실, 10년전 모바일 시장을 생각해봤을때 기술의 발전은 어마어마하다. 애플이 아이팟을 만들었을때 아이리버를 듣고있던 우리는 애플의 힙함을 느꼈지만 아예 생활행태를 죄다 바꿔버리는 그런 변화는 전혀 예상을 하지 못했다. 아이팟은 잘 구축되어있지 않은 인터넷망에서 간신히 돌아갔지만 인프라는 금방 대비가 되었고, 아이폰으로 한단계 업그레이드한 애플 생태계는 미친듯한 앱기반 스타트업 생태계또한 만들었다. 현재 지하철의 반 넘는 사람들은 모두 핸드폰 화면만 보고있고 실시간으로 온라인게임과 동영상을 쳐다보고있다. 길거리에는 1인 컨텐츠를 만드는 사람..

되어가다(becoming) - 느낄수는 없지만 빠르게 진행되는 변화프로토피아 : 변하는 방식을 계속해서 바꾸고, 변화자체는 변이로 상장.미래맹 : 무언가 어떻게 변해갈지 확실한 미래를 보지못하는데, 결국 성장하는 과정. 그렇지만 급격하게 바뀌는 과정임.예) 하이퍼링크를 이용한 인터넷 -> 개개인이 컨텐츠를 창조 -> 개인매체 인스타, 페북, 트위터 -> 적극적인 컨텐츠 창조 (Youtube나 아프리카?) -> ??바로 참여라는 자양분이며, 오픈API등을 통해 재창조를 유도.인터넷의 여성이용률 51%, 평균연령 44세. 결코 젊지 않고 사람들이 참여 인지하다(cognifying) - AI의 대두계속 발전하는 하나의 망 (왓슨)2009년이래 AI로 몰린 돈 180억달러 (20조원, 한국은 한해 예산 400조..

저자분은 테라데이터의 부사장님이신데 신기하게도 원자핵공학과를 졸업했지만, 미국에서 컴공으로 유학을 다녀오신 후, 계속해서 데이터로 커리어를 쌓으신 분이다. 책이 쓰여지기 시작한 년도는 2014년, 지금 그로부터 대략 2년이 지났다. 다만 지금도 대세는 바뀌지 않았다. 시장은 계속해서 하둡 / 스파크의 전문가를 찾고 있으며, 인공지능 시대에 도래하여 단순 통계용 데이터가 아닌 딥러닝등에서의 데이터의 중요성은 점점 늘어나고 있다. 이책은, 어떤 방식으로든 데이터를 다루는 사람 입장에서는 한번은 보아야 할 책으로 느껴졌다. 많은 프로젝트 경험으로 부터 나오는 조직운영 이라든지 여러가지 팁들은 조직입장에서 어떠한 형태로 조직을 만들고 이끌어나가며, 롤은 어떻게 가져가야하는지, 어떠한 기술스택이 있어야 하는지 명..

요즘 나라걱정, 미래걱정으로 멘탈이 왔다갔다 하느라 정신이 없는데, 금요일 저녁 집에서 침대에 누워 책을 보며 나름의 좋은 정보를 가져다준 책이다. 이런 기술서적에 왜 나도 위안을 느낄지는 모르겠지만 나도 누군가를 책임을 져야하는 위치가 된다는 것은 그만큼의 실력과 360도를 돌아가는 시야각을 가져야 함이라. 말도안되는 시끄럽게 변죽만 때리거나, 특정 필드를 왜 대용하는지만 열심히 외운다거나, 사람만 좋은 사람이 되고싶지는 않다. 이 책을 보며 느끼는게, IT는 많은 환경을 체험해보고 느끼는게 참 중요하고 계속해서 새로운것을 시도해보려는 태도가 사람을 많이 성장시킨다는 것이다. 어쨌든 여기서 나오는 기술들은 대기업에서도 어느정도 사용되고 있지만 전혀 그렇지 않은 부분도 많다. 이를 소개하는 저자분은 경험..

솔직히 출간일이 많은 좋은 서적들이 출간되어 출간된 터라, 그 와중에 깨달은것도 많고 해서 제 마음에 쏙 들지는 않습니다만, 어쨌든 출간이 되었습니다. 스칼라는, 그야말로 현재를 위해서라보다는 미래를 위해서 배워야 하는 언어 같습니다. 저는 보통 업무용 데이터를 뽑고 짜르고 하는 일을 합니다만 이제는 데이터가 그러한 형태로만 핸들링 되어서는 안되는 시대가 왔습니다. 데이터는 전체적으로는 이제는 기하급수적으로 증가하고 있으며, 기업에서 다루는 정형화된 데이터도 마찬가지로 선형적으로 증가하기보다는 조금더 빠르게 증가하고 있습니다. 게다가 추후에는 다른 데이터소스든, 비정형데이터든 다른 성격의 데이터와 유기적인 결합, 즉시성있는 데이터의 시각화와 분석이 필요한 시점입니다. 산발적인 데이터를 엑셀보다 못한 화면..

사실 깃허브의 기능은 그냥 인터넷 찾아보면 잘 나오지만, 한 분야를 판 작가의 통찰력도 얻을수 있어서 책 수집을 좋아하는지라, 깔끔해보여서 샀다. 한분야를 접하면 사실 구글링해서 대부분의 정보를 찾을수 있기는 한데, 그동안 배운것은 그래도 어떠한 기능이 있나 전반적으로 훑어 보아야 나중에 고생을 하지않고 찾을 것들을 머릿속에 인덱싱 할수 있다는 점이다.회사원이라 시간이 많지는 않아서 오픈소스 프로젝트에 커밋할 생각도 못하고 있었는데, GitHub가 나름의 소셜 공간으로까지 퍼진다는 맥락으로 쓴 책이다.책 자체는 기술적면에 치우쳐져 있어서 뭔가 더 스토리도 들려주면 좋았겠지만, 어쨌든 필요한 것들은 있는듯.미래 생각으로 조금 여유가 없어서 블로그나 다른 활동을 하지 못하고 있었고 가능하면 깃허브로 그동안 ..

그렇습니다. 누가 지은 책인지는 모르겠지만, 한 20번은 넘게 본건같은 기분입니다.책을 써볼까 하던 당시에는 스칼라에 대한 관심이 커지고 있었으나, 적당한 자료가 국내에는 전무했습니다. 지금은 어느정도 번역이 되었지만, 어쨌든간에 지금도 국내 서적은 단 한권도 없는상태입니다.국내의 생각보다 많은 프로젝트들이 스칼라로 진행되었었고, 천조국에서는 머리좀 쓴다는 분들이 스칼라를 이용해 지적유희를 즐기는 분들도 많으셨습니다.다만, 저와같은 국내파들은 어느정도 프로그래밍의 개념을 가지고 있음에도 불구하고 스칼라의 생소하고 더 불편한(?) 문법의 사상을 이해하기가 힘들었습니다.당연히 삽질도 많고, 어느정도 함수형 프로그래밍과 타협을 해서 쉽게 나왔다는(?) (그래서 어느정도 비판을 받는?) 오더스키의 책을 따라가기..

소장가치 : ★★★☆ 처음부터 찬찬히 보았고 어느정도 따라갔다. OpenCV2가 반영되었다는 점은 굉장히 고무적이지만, 중간에 디자인 패턴이 급 튀어나오고 몇가지 기능들에 대해서는 이론적인 배경 몇가지 기능들은 간단히 소개하면서 몰입도는 약간 떨어진다는 느낌은 든다. 개정판이라 오타는 발견하지 못했으나 막 잘읽히는 책은 아니다. 아무튼, C++ 과 OpenCV를 결합하려면 이걸 이용하는게 낫고, 파이썬 라이브러리를 이용하려는 생각이면 변수 선언부터 다시한번 찾아보고 해야되기 때문에 아무래도 파이썬 OpenCV를 이용하려는 계획이면 일단 이 책은 제껴둔다. (그렇다고 딱히 다른 선택지도 안보인다. 외국서적까지도..)

소장가치 : ★★★★☆ 원래 이 출판사에서 나오는 책들중 이렇게 디자인되서 나오는 책들은 표지도 그렇고 내용도 조금 부족한 번역서에 지나지 않는다는 기분을 느꼈는데, 이책은 파이썬을 알고있고 어느정도의 조금의 개념만 가지고 있어도 (개념을 가지고 있지 않아도) 충분히 머신러닝에 대한 개념을 얻을 수 있다. 솔직히 최근에 본 책들중 제일 쉽고 빠르게 적용할수 있도록 쓰여졌다. 기계학습 관련 책들은 대부분의 지면을 복잡한 선형대수와 알고리즘을 설명하는데 쓰이고 있어 직관성이 떨어지는 것이 사실이다. 이책은 그 어느책보다도 따라하기 쉽고 직관성이 높다. 번역의 질도 상당히 높은 편이다.