Julia for Data Analysis

 

https://www.amazon.com/dp/B0BPTK9Z37

파이썬, R과 더불어서 데이터 분석에 많이 사용되는 줄리아(Julia) 언어로 하는 데이터 분석 관련 서적이다.

 

이 책의 저자는 DataFrames.jl의 메인 개발자이다.

이 분야의 진정한 실력자 중 한 명이라는 의미이다.

 

파트 1은 Julia언어에 대한 소개이고, 

파트 2의 DataFrames.jl을 이용한 데이터 분석에 대한 내용이다.

 

이 책의 장점은 Julia언어로 하는 데이터 분석에 대한 거의 모든 내용이 다 포함되어 있다는 점이다.

이 책의 단점은 사소한 디테일, 잘 안 쓰는 편의 문법들, 실제 데이터 분석 작업에 불필요한 내용등이 혼재되어 있어서 실제 데이터 분석 작업에 많이 쓰고, 중요한 내용에 대한 초점이 흐려지는 부작용이 있다는 점이다.

이 문제는 특히, 파트 2에서 심각하다. (어쩌면 가장 중요한 게 파트 2인데...)

 

저자의 의도는 제한된 분량 안에 최대한 많은 내용을 집어넣어서, 독자에게 최대 효용을 선사하려는 의도였던 것 같은 데, 읽고 있노라면 빽빽하게 나열된 온갖 디테일과 과도한 곁가지들 때문에 정작 중요한 내용은 기억이 안 난다.

(챕터 말미마다 요약 정리해 주는 데, 이런 단점을 보완하는 데 어느 정도 도움이 되기는 한다.)

 

예를 들면, 12장에서 가장 중요한 내용은 DataFrame의 내용을 수정/변경하는 방법인데,  챕터 초반에 Zip압축파일 해제법, SHA256해쉬 함수 사용법, Graph.jl사용법, 함수 쪼개기를 이용한 성능 최적화 기법, 그래프 예쁘게 만드는 기법등이 뒤섞여 있어서, 챕터 끝날 때 즈음에야 DataFrame 수정/변경에 대한 내용이 정리되어 있다.

12장 DataFrame 수정/변경에 대한 정리된 내용에 도달하기 전에 이미 멘탈이 탈탈 털려서 책을 덮기 쉽상이다.

 

많이 쓰고 중요한 내용과 잘 안 쓰는 사소한 디테일을 구분하는 판단력을 가지고,  우선 다른 입문서로 Julia언어와 데이터 분석에 대해서 어느 정도 익숙해 진 이후에 읽는 게 좋은 것 같다.

기본적인 것은 익숙해 진 후, 좀 더 깊이, 좀 더 디테일하게, 속속들이 모든 것을 알아보고 싶을 때는 이만한 책이 없을 것 같다.

또한, DataFrame 기본 사용법에 익숙해 진 이후, 데이터 분석 작업에서 어떻게 사용되는지 실제 사례를 알고 싶을 때 좋을 것 같다.

 

Julia언어 자체 입문서로는 '줄리아 프로그래밍'이 좋은 것 같고,

Julia언어로 하는 데이터 분석 입문서는 'Julia Data Science'가 괜찮은 것 같다.

(다만, Julia Data Science는 한글 번역이 안 되어 있으며,  한글로 된 Julia언어 데이터 분석 입문서는 아직 마땅한 게 없다.)

 

결론적으로, 이 책은 입문서로 추천하지는 않는다.

하지만, Julia언어 데이터 분석에 어느 정도 익숙해진 후 언젠가 한 번은 읽어볼 만한 책이다.