GHTS

국가 평생 교육원에서 대학 기관에서 강의 동영상을 공급받아서 무료로 배포하는 K-MOOC라는 사이트에 R언어 강의가 무료로 공개되어 있다.

http://www.kmooc.kr/courses/course-v1:DKUK+DKUK0003+2019_T1/video 

회원 가입 후 청강을 선택하면 강의 동영상을 무료로 시청할 수 있다.

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.

데이터 분석 관련 책을 읽다가 윈저화 평균(winsorized mean)이라는 평활화 기법을 접했다.

극한값(가장 큰 값/가장 작은 값)을 인접한 값으로 대체해서 극소수의 '이상치'(outlier)로 인해서 평균값이 왜곡되는 것을 완화하는 평활화 기법이다.

예를 들면, [1,2,3,4,5,6,7,8]이 있고, 2차 윈저화 평균을 구한다면 가장 작은 값 2개 [1,2]를 인접값 3으로 대체하고, 가장 큰 [7,8]을 인접값 6으로 대체해서 [3,3,3,4,5,6,6,6]의 평균을 구하는 것이다.

이렇게 이상치로 인한 평균값의 왜곡이 많이 줄어들어서, 평균값과 중간값의 차이가 줄어든다는 것을 알 수 있다.