이 책은 인과추론이라는 어려울 수 있는 개념을 파이썬 라이브러리(pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn)들을 사용하여 다양한 예제코드로 실습할 수 있게 해주고, 현업에서 실제로 사용할 수 있는 방법, 즉 비즈니스 적용 사례들로 디테일한 이해를 돕습니다. "인과추론"은 꽤나 생소한 단어였습니다. 인과관계는 들어봤는데 인과추론...? 인과관계를 추론하는 건가? 파이썬으로? 순수한 호기심에 책을 신청해보았고, 이 책이 나는 리뷰어다 책으로 선정되어 읽어보게 되었습니다. 딥러닝, AI와 관련된 책들은 꽤 읽어보았는데 인과추론이라는 단어는 그간 접하지 못했던 개념이었거든요. 책을 읽어보니 왜 빅데이터, AI가 대세인 시대에서 인과추론이 대두되었는지 알 수 있을 것 같았습니다. 빅데..

2000년~2010년 "라떼"만 하더라도 인공지능이 조금씩 HOT해지고 있었는데 그렇게까지 대중들의 관심을 끌지는 못했습니다. 생활에 직접 쓰이거나 체감되는 것이 없었기 때문이죠. 그런데 분위기가 슬슬 바뀌기 시작한 것은 "알파고"의 등장 시점부터였던 것 같습니다. 이세돌과 인공지능 "알파고"의 세기의 바둑대결은 인간만이 할 수 있는 복잡한 게임이라고 생각했던 바둑을 일개 컴퓨터가 인공의 지능을 가지고 인간에 대적해서 인간을 이길 수 있다는 놀라운 결과를 보여주었습니다.(4:1로 알파고의 최종 승리). 그이후 인공지능 분야가 떡상을 하면서 단순 자연어처리 모델, 이미지 및 영상처리 모델을 넘어서서 동물의 학습 능력을 모방하여 시행착오로부터 점점 자가학습으로 지식을 더 습득하는 "강화학습"이 인기를 끌었습..

대학교 학부 컴공 전공 2학년 때 배웠던 자료구조, 3학년 때 배웠던 알고리즘. 배운만큼 소화를 시키지 못하여 피상적으로이해한 후에 과제 때 구현하고 시험보고 잊어버렸던... 어려운 과목이었습니다. 그런데 직장인이 되어 소스코드를 분석하는 업무를 하다보니 C로 된 프로그램 중에 자료구조를 사용한 소스코드들이 꽤 있었습니다. 검색 시에도 효율적인 정렬, 검색 알고리즘을 적용한 소스코드들이 많았습니다. 실행 속도를 높이기 위하여, 혹은 저장공간의 효율성과 문제 해결을 위한 목적 등 다양한 용도로 자료구조와 알고리즘을 사용하고 있었습니다. 저는 실제 업무간에 쓰일 법한 자료구조/알고리즘 소스코드와 그 원리에 익숙해지기 위해서 이 책을 관심있게 읽었습니다. 업무간에 활용되는 목적뿐만 아니라 전산직렬 공무원 시험..

컴퓨터 전공자라서 컴퓨터구조, 운영체제는 학부생 때 이미 지겹게 들었던 수업내용이다. 그럼에도 이 책을 선택해서 읽은 것은 대학 때의 기억이 가물가물해지기도 했고, 전공자임에도 용어나 개념을 막상 물어보면 제대로 대답하지 못했던 경험들이 생각나서 한번쯤은 다시 복습해보고 싶었다. 그렇다고 대학교 전공책들을 펼쳐서 읽어볼 용기는 나지 않았고(이미 버려서 책이 없기도 하다) 개념들을 재밌게 복습할 한 권의 책이면 족했다. 한빛미디어에서 출간하고 있는 "혼자 공부하는~" 시리즈는 쉽게 이해할 수 있는 자습서로 유명하다. 주변 동료들이 파이썬 언어를 공부한다고 한창 혼자 공부하는 파이썬 책을 사다가 독학하면서 마스터하는 모습들을 봐서 믿고 볼 수 있는 IT 도서라는 좋은 이미지가 박혀있었다. 그런데 컴퓨터구조,..

즐거운 대학 진학과 동시에 나를 괴롭힌 것은 발표 수업이었다. 첫 수업부터 팀프로젝트에 발표자료를 만들어야 했는데, 파워포인트를 거의 처음 써보다시피 해서 그림을 넣는 것, 글을 넣는 것, 도형을 그리는 것 등 하나하나가 다 낯선 작업이었다. 그리고 한 팀 한 팀 발표를 시작하는데 같은 파워포인트로 만든 발표자료들이 이렇게나 퀄리티 차이가 날 줄이야! 그래서 대학 1학년 때부터 발표자료를 소위 "깔쌈"하게 만드는 것에 관심이 생겨 자료를 만들 일이 생기면 무조건 내가 도맡아 했었다. 발표자료를 만드는 일은 취업을 하고 나서도 계속되었다. 회의자료, 보고용 자료, 교육자료 등등. 파워포인트는 떼려야 뗄 수 없는 프로그램이었다. 그러나 회사에서는 더욱 고퀄리티로 만들어야 했고, 다양한 능력자들이 회사에 포진..

대부분의 산업과 일상 속에서 '데이터'는 계속 누적이 된다. 심지어 매일 하는 통화와 메신저 기록까지도 데이터이다. '데이터'는 4차 산업혁명의 원유라는 말을 통해서도 요즘 데이터를 강조하지 않는 곳이 없다. 그러나 중구난방으로 산재되어 있는 원본 데이터를 분석해서 유의미한 결론을 도출하기란 쉽지 않다. 데이터를 통해서 어떤 것을 알고 싶은지에 대한 목적과 방향 설정을 해야 하고, 수집된 데이터의 성격을 이해해야 하고, 어떤 데이터를 분석할 것인지 데이터를 골라야 하고, 고른 데이터를 분석 가능하도록 일관성 있게 정제해야 하고, 분석 기법을 선택해야 하고, 또 분석을 했으면 어떤 결론을 낼 수 있을지 분석 후의 의미를 부여해야 하고, 또 결과를 보고하기 위한 보고자료도 작성해야 한다. 마지막으로는 결과를..

업무로 분석하는 프로그램들이 주로 실시간, 동시에 돌아가야 하는 기능들이 많다보니 내부적인 소스코드도 병렬로 동시에 동작하는 코드들이 많이 포함되어 있는데요. 하지만... 어떤 원리와 흐름으로 짜여진 코드인지를 잘 파악을 못하다 보니 코드리딩과 분석에 어려움이 많았습니다. 그러던 차에 읽게된 "동시성 프로그래밍" 책! 동시성 프로그래밍이란, 쉽게 이해하자면 스마트폰을 예시로 들어 스마트폰애서 음악을 들으면서 인터넷을 하고, 분할 화면에서 카카오톡을 보내고 사진도 찍고, 유투브도 보고... 이 모든 것을 동시에 실행시켜서 할 수 있다는 것입니다. 처음부터 나오는 개념은 동시성과 병렬성이 차이가 있다는 것이었습니다. 저는 여태 같은 개념으로 알고 있어서 혼용해서 쓰고 있었는데요... 동시성은 2개 이상의 프..

보안 일을 하다보면 특정한 프로그램, 특정한 파일에 대해서 취약점 분석을 해야 하는 경우가 많습니다. 보통은 소스코드가 같이 주어지지 않기 때문에 실행파일만 덜렁 주어졌을 때 뭐부터 할 수 있는지, 어떤 기술과 툴을 접목하여 취약점을 찾아내야 하는지 막막하기만 한데요. 저도 업무를 하면서 많이 느꼈던 막막함이었습니다. 소스코드가 있으면 굉장히 편해요. 시큐어코딩이 안 된 소스코드 보안약점 혹은 취약점을 발견하는 것은 꽤 쉬운 편이고 소스코드 취약점을 이용하여 공격(Exploit)으로 이어질 수 있는 시나리오 혹은 PoC코드를 작성하여 실제 실행파일과 실행환경(혹은 가상실행환경 구축)을 작동시켜 공격가능성을 입증하는 것도 가능하거든요. 취약점 분석 업무는 시스템, 프로그램에 대한 정보가 많으면 많을 수록 ..