2021 Book Reports

책 목록이 너무 늘어나서 이후 부터는 각 주제별 정리로 변경한다. (Sep 2021)

• 빅데이터에서 천금의 기회를 캐라 2012, 2014
• 치킨은 왜 행복을 말할까 2016
• 로봇 시대에 불시착한 문과형 인간 2017, 2018
• 인공지능의 세계 2017, 2019
• 해커, 광기의 랩소디 1985, 2010, 2019
• 브레인 이미테이션 2019
• 빅데이터 분석대로 미래는 이루어진다 2017
• 한권으로 끝내는 노션 2020
• 신입 탐정의 데이터 분석 입문 2015, 2016
• 인공 지능은 뇌를 닮아 가는가 2014
• 프로그래밍 면접, 이렇게 준비한다 4판 2019
• 최신 인공지능 : 쉽게 이해하고 넓게 활용하기 2016, 2017
• 인공지능 70 2016, 2017
• 코틀린을 다루는 기술 2019, 2020
• 코틀린 프로그래밍 2017, 2018
• HBase 완벽 가이드 2011, 2013
• 데이터 과학자 : 빅데이터 시대를 주도하는 사람들 2014, 2014
• 내안의 빅데이터를 깨워라 2016
• 죽을 때까지 코딩하며 사는 법 2021
• 이런 수학은 처음이야 2020
• 인공지능의 시대, 인간을 다시 묻다 2017
• 이노베이터 2015, 2015
• iCon 2005, 2005
• 수학이 만만해지는 책 2018, 2021
• 카카오 AI 리포트 2018
• 그들은 알고리즘을 알았을까 2017, 2018
• 과학의 쓸모 2021
• 시작하세요! 도커/쿠버네티스 (개정판) 2020
• 디노 첫걸음 2020, 2021
• 게임 엔진 블랙 북: 둠 2018, 2021
• 당신이 알고 싶은 음성인식 AI의 미래 2019, 2020
• 기계는 어떻게 생각하고 학습하는가 2017, 2018
• 트렌드 코리아 2021 2020
• 애자일 \& 스크럼 프로젝트 관리 2016
• 게으른 족제비와 말을 알아듣는 로봇 2017, 2019
• 김대식의 인간 vs 기계 2016
• 알파고를 분석하며 배우는 인공지능 2018, 2019
• 구글 클라우드 플랫폼 뽀개기 2019
• 마이크로서비스 도입, 이렇게 한다 2019, 2020
• 인공지능, 아직 쓰지 않은 이야기 2016, 2016
• Hands-on Question Answering Systems with BERT 2021
• 개발 7년차, 매니저 1일차 2017, 2020
• 모두 거짓말을 한다 2017, 2018
• 맥스 테그마크의 라이프 3.0 2017, 2017
• 제리 카플란 인공지능의 미래 2016, 2017
• 넥스트 모바일 : 자율주행 혁명 2016, 2017
• gRPC 시작에서 운영까지 2020, 2021
• 안녕, 인간 2018, 2019
• 마음의 탄생 2012, 2016
• 바둑으로 읽는 인공지능 2016
• 딥 씽킹 2017, 2017
• 좀 이상하지만 재미있는 녀석들 2019, 2020
• 이것이 인공지능이다 2020
• 수상한 인공지능 2018, 2018
• 인공지능과 테크놀로지 2020
• 그래서 이 문제 정말 풀 수 있겠어? 2019, 2020
• 리팩터링 2판 2019, 2020
• 수술의 탄생 2017, 2020
• IT 좀 아는 사람 2019, 2021
• 50대 사건으로 보는 돈의 역사 2019
• 무자비한 알고리즘 2019, 2021
• 아주 작은 습관의 힘 2018, 2019
• 에이트 씽크 2020
• 수학대백과사전 2018, 2020
• 수학의 쓸모 2018, 2020
• 랭킹 2020, 2020
• 더해빙 2020
• Python을 이용한 개인화 추천시스템 2020
• 숫자에 약한 사람들을 위한 통계학 수업 2019, 2020

빅데이터에서 천금의 기회를 캐라 ^{2012, 2014}

★★★☆☆
최고분석책임자(CAO) 출신의 저자가 분석 전문가가 되기 위한 소양을 알려준다.

치킨은 왜 행복을 말할까 ²⁰¹⁶

★★☆☆☆
빅데이터를 분석한 책이라고 하는데, 다양하고 재밌는 사례를 언급하지만 왜 그렇게 해석했는지에 대한 근거 제시가 전혀 없다. 그저 여러가지 사례의 나열이라 마치 트렌드 코리아를 읽는 느낌이다. “봄날은 간다”에서 “라면 먹고 갈래?”를 처음 얘기했다고.

로봇 시대에 불시착한 문과형 인간 ^{2017, 2018}

★★★☆☆
철학 교수의 저서로 사례 중심의 철학적 얘기를 주로 언급한다.

인공지능의 세계 ^{2017, 2019}

★★☆☆☆
작가 출신인 저자가 일본의 AI 사례를 소개한다. 일본어 왓슨에 대한 내용이 특히 많다. QA 부터 의료에 쓰이는 일, 심지어 NLP, IR API 소개까지.

해커, 광기의 랩소디 ^{1985, 2010, 2019}

★★★☆☆
『이노베이터』와 비슷하게 IT의 역사적 인물 특히 해커에 집중해 다룬다. 이노베이터 보다는 좀 덜 체계적이고 인물 중심의 역할에 집중한다. 무엇보다 원작이 1985년이라 대부분이 MIT 해커 얘기들이고, 빌 게이츠 또한 27세때의 이야기를 잠깐 다루는 정도라 당시에는 해커 문화를 다룬 대단한 책일지 모르나 지금 읽기엔 지나치게 오래됐다. 마지막에 2010년 복간판 부록을 실었는데, 지금은 이 내용이 가장 유용하다. 이노베이터 처럼 요즘 이야기를 포함한 개정판이 나오면 좋을 것 같다.

브레인 이미테이션 ²⁰¹⁹

★★★☆☆
인공지능, 그 중에서도 두뇌에 대해 쉽게 얘기하는 국내서다.

빅데이터 분석대로 미래는 이루어진다 ²⁰¹⁷

★★★☆☆
『모두 거짓말을 한다』처럼 구글 트렌드 만으로 한 권의 책을 집필했다. 그런데 그 책은 다양한 사례도 곁들이는데 반해 이 책은 오로지 구글 트렌드 데이터 만으로 통계를 집계하고 실제 데이터와 비교하여 결과를 보여준다. 특히 앞 부분은 트럼프 선거 결과 예측이 대부분을 차지한다. 구글 트렌드 검색량과 아마존 매출액의 연동을 주장한다.

한권으로 끝내는 노션 ²⁰²⁰

★★☆☆☆
단순 기능 소개에 그친다. 좀 더 독창적인 활용사례가 아쉽다.

신입 탐정의 데이터 분석 입문 ^{2015, 2016}

★★★☆☆
RStudio를 사용하는 소설 같은 데이터 분석 책. 소설처럼 몇 가지 사례를 제시하고 분석하는 방법을 함께 제안한다.

인공 지능은 뇌를 닮아 가는가 ²⁰¹⁴

★★★★☆
알파고 등장 이전에 쓰인 몇 안되는 인공지능 책이다. 과거 사례 나열이 대부분이긴 하고 다소 아카데믹 하지만 중간중간 쉬운 해석을 곁들이려고 노력한 흔적이 돋보이는 흥미로운 책이다.

프로그래밍 면접, 이렇게 준비한다 4판 ²⁰¹⁹

★★★☆☆
기술 인터뷰에 특화된 책으로 2007년에 첫 번역서가 나온 Wrox 책으로 오랜 전통을 자랑한다.

최신 인공지능 : 쉽게 이해하고 넓게 활용하기 ^{2016, 2017}

★★★☆☆
인공 지능 키워드와 사례를 나열한 일본 번역서

인공지능 70 ^{2016, 2017}

★★★☆☆
재밌는 그림과 함께 인공지능의 핵심 키워드에 대한 설명이 인상적이다. 저자가 게임 AI 분야라 MCTS나 강화학습에 관한 내용이 많다.

코틀린을 다루는 기술 ^{2019, 2020}

★★★★☆
팩트 책과는 달리 깊이 있는 내용이 많고 특히 함수형을 자세히 소개한다. github에도 유용한 정보가 많을 것 같다.

코틀린 프로그래밍 ^{2017, 2018}

★★☆☆☆
전형적인 팩트 스타일의 책. 코틀린 언어에 대해 튜토리얼 식으로 잘 설명한다. javap로 디버깅 해서 보여주는 부분은 나쁘지 않았다.

HBase 완벽 가이드 ^{2011, 2013}

★★★☆☆
HBase에 대해 좀 더 체계적으로 알기 위해 읽어본 책. 저자가 초기 커미터로 HBase의 역사를 꿰고 있다. HBase는 파워셋이라는 스타트업에서 출발했고 이후 마이크로소프트에 인수됐다는 점도 흥미롭다.

데이터 과학자 : 빅데이터 시대를 주도하는 사람들 ^{2014, 2014}

★★★☆☆
오래된 책이지만 아마 당시에는 빅데이터 초기 책이었을 것 같다. HDFS와 R 플랫폼 얘기가 주로 등장한다. 중간에는 최근 딥러닝이 성과를 내고 있으니 주목해야 한다는 내용도 나온다.

내안의 빅데이터를 깨워라 ²⁰¹⁶

★★☆☆☆
흥미로운 빅데이터 사례를 모아두긴 했으나 여러 사례 나열과 결국은 나의 소명을 찾으라는 결론으로 끝맺음 한다.

죽을 때까지 코딩하며 사는 법 ²⁰²¹

★★★★☆
소프트웨어 공학에 대한 여러가지 이야기를 풀어낸다. 애자일 이야기도 나오고, 저자가 책을 많이 읽는듯 여러가지 사례와 다른 책에서 수 많은 인용이 등장한다. 그러나 사례간 연결이 아쉽고 책 내용이 인용으로만 가득해 뚝뚝 끊어지는 부분은 아쉽다.

이런 수학은 처음이야 ²⁰²⁰

★★★☆☆
중학 수준의 수학, 여기서는 기하학을 쉽게 설명한다. 애초에 기하학은 개념적으로 이해하기가 쉽고 풍부한 그림과 함께 이를 잘 활용하여 쉽게 설명한다.

인공지능의 시대, 인간을 다시 묻다 ²⁰¹⁷

★★★☆☆
철학과 교수의 인공지능 이야기, ‘철학과 과학의 만남’이라는 서점평이 잘 어울리는 책이다. 초반 인공지능에 대한, 튜링의 논문등 다양한 사료를 인용한 철학적 접근이 좋았고 솔직하고 거침없는 문장이 마음에 든다. 국내서만의 장점이 아닌가 싶다. 반면, 인공지능 때문에 읽은 입장에서는 중반부 지루한 철학 얘기는 읽기가 힘들었다.

이노베이터 ^{2015, 2015}

★★★★★

iCon ^{2005, 2005}

★★★★☆

언제 샀는지, 왜 아직까지 읽지 않았는지 전혀 기억 나지 않지만 16년 전의 스티브 잡스 전기다. 픽사로 애니메이션 시장에 돌풍을 일으키고, iPod으로 음악 시장을 점령한 데까지 언급한다. 물론 더 위대한 혁신인 2007년 아이폰의 등장 이전까지의 이야기지만 책 말미에는 췌장암 수술을 잘 받았다는 얘기도 나오고 픽사와 디즈니의 협력과 마찰에 대한 내용도 나온다. 이후 잡스는 결국 2011년에 췌장암으로 사망하고 픽사는 2007년에 디즈니가 인수한다. 세상에서 가장 혁신적인 인물이지만 비겁한 술수도 사용했고 사람들을 몰아붙이는 잡스의 어두운 면도 책에서 잘 언급한다. 그래서 잡스는 살아 생전 이 책의 출간을 반대했다고 한다.

수학이 만만해지는 책 ^{2018, 2021}

★★★☆☆
수학 철학책이라는 독특한 카테고리의 책이다. 마치 이민형 교수님의 『수학이 필요한 순간』과 비슷한 컨셉으로 볼 수 있다. 흥미로운 주제들을 다루지만 이미 다른 책에서 많이 봤던 내용으로 특별히 새로운 내용은 아니다.

카카오 AI 리포트 ²⁰¹⁸

★★★☆☆
카카오 AI 매거진 브런치에 올라온 글을 엮어낸 책. 저자가 여러명이다 보니 저마다 문체도 다르고, 사용하는 표현이나 용어도 다르지만 한글로는 다른곳에서는 보기 힘든 유익한 내용으로 구성되어 있다.

그들은 알고리즘을 알았을까 ^{2017, 2018}

★★★☆☆
헨젤과 그레텔에 비유, 재미난 우화로 재귀를 포함한 컴퓨터 과학의 여러 알고리즘을 소개한다.

과학의 쓸모 ²⁰²¹

★★★☆☆
『수학의 쓸모』 인기에 힘입어 유사 제목을 채택한 완전히 다른 책. 내용 자체는 독창적인데, 제목을 공연히 아류로 지어서 아쉬움. 코로나 시대의 의학 상식 부터, 과학이 만들어 나가는 미래 세상을 소개한다.

시작하세요! 도커/쿠버네티스 (개정판) ²⁰²⁰

★★★☆☆
개정판이 나온 괜찮은 도커/쿠버네티스 입문서

디노 첫걸음 ^{2020, 2021}

★★★☆☆
디노의 탄생에서 부터 타입스크립트의 특징, 디노의 보안 기능과 모듈, 간단한 채팅 서버까지 만들어 보며 디노에 가볍게 빠져들 수 있게 한다.

게임 엔진 블랙 북: 둠 ^{2018, 2021}

★★★☆☆
당시 혁신적인 게임이었던 둠의 개발 과정과 코드를 살펴본다. 원래 별 다섯개가 아깝지 않은 훌륭한 내용이지만 정작 현 시점에서 응용할 만한 내용은 그리 많지 않다.

당신이 알고 싶은 음성인식 AI의 미래 ^{2019, 2020}

★★★☆☆
사례가 많이 나오는 편인데 지나치게 장황한 편이라 읽기가 쉽지 않다. 사례와 역사가 풍부한건 좋지만 기술적 구현은 거의 언급하지 않는다. 특히 후반부에는 윤리, 철학에 관한 문제에 집중한다.

기계는 어떻게 생각하고 학습하는가 ^{2017, 2018}

★★★☆☆
주간지 출판사가 대표저자로 되어 있다. 여러 사례를 잘 모아두었으나 저널에서 볼 수 있을 수준의 컬럼 그 이상은 아니다. 닉 보스트롬 같은 저자들이 참여한다고 되어 있으나 따로 표기하지 않기 때문에 어느 부분이 그의 글인지 확인할 수는 없다. 기술적 구현은 찾기 어려우나 여러가지 풍부한 사례와 설명은 참조할만 하다.

트렌드 코리아 2021 ²⁰²⁰

★★★★☆

애자일 & 스크럼 프로젝트 관리 ²⁰¹⁶

★★★★☆
애자일 프로젝트에 대해 설명하면서 항상 만능이라고 주장하지 않는다. 기존 워터폴 모델과 비교, 다양한 국내 사례 언급을 통해 프로젝트 관리 전반에 대해 폭넓은 식견으로 잘 설명한다. 국내서이면서 번역서와도 견줄만한 책이다.

게으른 족제비와 말을 알아듣는 로봇 ^{2017, 2019}

★★☆☆☆
파격적인 제목에 놀라고 책 내용이 NLP 라는데 다시 한 번 더 놀라다. 그러나 족제비 우화는 지나치게 산만하고, 사실상 챕터 말미 기술적 해설을 위한 덧붙이기에 가깝다는 느낌이 든다.

김대식의 인간 vs 기계 ²⁰¹⁶

★★★☆☆
쉬운 문체와 함께 관련 지식이 풍부한 국내 저자의 저서 답게 읽기 편하다. 이해를 돕는 풍부한 이미지도 좋지만 출처도 없이 유명한 이미지를 저렇게 책에 가져다 써도 괜찮은지 모르겠다.

알파고를 분석하며 배우는 인공지능 ^{2018, 2019}

★★★★☆
알파고에 대해 일본책 답게 깔끔하게 잘 정리한, 지금까지 읽은 가장 훌륭한 알파고 책이다.

구글 클라우드 플랫폼 뽀개기 ²⁰¹⁹

★★☆☆☆
GCP 사용법을 스크린 캡처와 함께 쉽게 기술한 튜토리얼 책이다. 책의 절반이 스크린 캡처인데 서비스 화면은 빠르게 바뀐다는 점을 감안하면 책으로 이런 형태가 적절한지는 의문이다. 오히려 영상이 보다 적절해 보인다.

마이크로서비스 도입, 이렇게 한다 ^{2019, 2020}

★★★☆☆
블로그 후기

인공지능, 아직 쓰지 않은 이야기 ^{2016, 2016}

★★★☆☆
꽤 흥미롭게 시작하지만 인공지능의 역사를 얘기하면서 IT의 역사가 뒤죽박죽 섞여 있고, 애플과 마이크로소프트의 탄생 이야기 까지 나오는건 오버가 아닌가 싶다. 그렇게 치면 사실 모든 IT의 역사가 인공지능과 관련 있다. 재밌는 에피소드가 많이 등장하지만 역사를 얘기하는 그 이상은 기대하기 어렵다.

Hands-on Question Answering Systems with BERT ²⁰²¹

★☆☆☆☆
인도 저자가 쓴 전형적인 짜깊기 책. 별다른 깊이 없이 어디서나 볼 수 있을만한 개론 & 튜토리얼을 짜깊기 한 책에 불과한다.

개발 7년차, 매니저 1일차 ^{2017, 2020}

★★★★☆
블로그 후기

모두 거짓말을 한다 ^{2017, 2018}

★★★★☆

인간은 겉으로는 공평하고 합리적인 것 처럼 보이지만 드러나지 않는 공간에서는 온갖 차별적인 발언들을 거침없이 쏟아낸다는 거죠. 누구나 볼 수 있는 트위터에서 남편을 묘사하는 주요 단어는 ‘최고’, ‘가장 좋은 친구’, ‘굉장한’, ‘훌륭한’, ‘너무 귀여운’ 이지만 검색 기록이 타인에게 공개되지 않는 구글 검색에서 남편을 묘사한 주요 단어는 ‘동성애자’, ‘얼간이’, ‘놀라운’, ‘짜증 나는’, ‘인색한’ 이었습니다. p188

이 책의 주제를 잘 드러낸다. 이외에도 데이터 분석가의 관점에서 A/B 테스트와 인과관계 파악, 빅데이터에 대해 언급한다. 제한된 주제임에도 불구하고 책 한 권으로 잘 엮어냈다.

맥스 테그마크의 라이프 3.0 ^{2017, 2017}

★★★★☆
마찬가지로 인공지능의 미래에 대해 설명하는데 『수퍼인텔리전스』와 비슷한 유형의 책으로 볼 수 있다. 지나치게 비현실적이지 않고 비유를 곁들여 몰입감이 뛰어난 편이다. 다만, 마찬가지로 막연한 부분이 있어 후반부에는 집중력이 많이 떨어진다.

제리 카플란 인공지능의 미래 ^{2016, 2017}

★★★☆☆
여러가지 인공지능에 관한 질문에 저자의 의견을 말한다. 법학 교수이다 보니 기술적인 부분보다는 철학, 법, 노동, 사회, 윤리 등에 대해 다룬다.

넥스트 모바일 : 자율주행 혁명 ^{2016, 2017}

★★★★☆
자율주행에 대한 거의 모든 내용을 다루고 있는 괜찮은 교양서다. 『오토노미』가 자율주행의 역사와 인물 그리고 그들간의 갈등을 주제로 하고 있다면 이 책은 기술적인 구현까지도 다루고 있기 때문에 자율 주행의 원리를 이해하는 데는 훨씬 더 도움이 된다.

gRPC 시작에서 운영까지 ^{2020, 2021}

★★★☆☆

안녕, 인간 ^{2018, 2019}

★★★☆☆
인공지능과 윤리가 중심이지만 기술적인 이야기와 관련 사례도 여러차례 다룬다.

마음의 탄생 ^{2012, 2016}

★★★★★
지금의 딥러닝과 비슷한 이야기를 하지만 그 보다는 좀 더 근본적인 뇌과학과 신경과학에 대한 레이 커즈와일의 해제에 가깝다. 뇌에 대해 얘기하고 본인이 과거 만들었던 음성 인식, 자연어 이해에 대한 제품을 소개한다. 정말 박학다식한 양반인건 분명하다.

바둑으로 읽는 인공지능 ²⁰¹⁶

★★★☆☆
인공지능에 대한 내용보다는 바둑에 대한 내용이 훨씬 더 상세한 책으로 책 제목과 반대로 ‘인공지능으로 읽는 바둑’에 오히려 더 가깝다.

딥 씽킹 ^{2017, 2017}

★★★★★
딥블루가 인류에게 승리한지 20년 후 그리고 알파고가 인류에게 승리한지 1년 후. 20년 전 인류의 대표였던 게리 카스파로브의 회고록이다. 세계 최고라는 타이틀에 걸맞게 승부에 유난히도 집착했지만 기계에게 패배한 후에는 그 또한 ‘이기지 못하면 합류하라’ 원칙을 충실히 지켰다. 딥블루의 원리를 이해하기 위해 공부를 많이 한 것이 책 내용에서 엿보이며, 당시 그가 어떤 심정으로 대국에 임했는지 또한 이후에 그를 다루는 책에 어떤 오류가 있었는지도 날카롭게 비판한다. 그가 아니면 결코 쓸 수 없는 내용들이 돋보인다.

좀 이상하지만 재미있는 녀석들 ^{2019, 2020}

★★★★☆
인공지능의 원리에 대해 재밌게 설명하는 숨겨진 보석 같은 책이다. 비전공자 일반인들을 위해 내용을 풀어서 설명하는데, 지나치게 문학적인 내용인 탓에 직관적이지 않다. 아마 공학에 대한 이해가 있다면 오히려 더 혼동될 것 같다. 책 홍보도 제대로 되지 않은 듯 하고, 국내에서 인기를 끌지 못해 안타깝지만 『기계는 어떻게 생각하는가』와 같이 인공지능의 원리를 컨셉은 다르지만 일반인 수준에서 쉽게 설명하는 좋은 책이다.

이것이 인공지능이다 ²⁰²⁰

★★★☆☆
정보가 충분하면 통계가 더 좋은 결과를 낼 수 있다. 고정관념이 추론을 방해한다. 인간만이 오류를 내고, 오류에도 가치가 있다는 내용 등을 얘기한다. 인공지능 자체 보다 활용 방안을 주로 소개한다.

수상한 인공지능 ^{2018, 2018}

★★★☆☆
저널리스트가 쓴 알기 쉬운 인공지능. 풍부한 그림과 함께 인공지능의 역사가 쉽게 쓰여 있으며, 책도 두껍지 않다.

인공지능과 테크놀로지 ²⁰²⁰

★★★☆☆
인공지능의 역사와 다양한 활용을 그림과 함께 쉽게 설명하는 일본책

그래서 이 문제 정말 풀 수 있겠어? ^{2019, 2020}

★★★☆☆
수학 관련한 흥미로운 퀴즈, 퍼즐을 제시한다. 저자가 가디언에 기고한 퍼즐 문제를 책으로 묶었으며, 다른데서 보기힘든 독창적인 문제들이 많다. 다만, 독창적인 문제들은 문제 이해가 쉽지 않고 억지로 답을 도출해내는 경향이 있어 아쉽다.

리팩터링 2판 ^{2019, 2020}

★★★★☆
국내에서 자바의 인기가 시들해진 점과 함께 2판은 자바스크립트를 주요 언어로 다루다 보니 리팩터링에 관심 많은 자바 개발자들은 자바스크립트가 생소하고, 정작 자바스크립트 개발자들은 리팩터링에 크게 관심이 없다. 리팩토링의 과정을 책으로 기술하다 보니 보기도 쉽지 않다. “Clean Code”, “Pragmatic Programmer”와 비견될만한 책이다.

수술의 탄생 ^{2017, 2020}

★★★☆☆
소독 수술의 선구자 조지프 리스터의 일생을 다룬 책. 리스터의 이름을 본따 리스테린이 나왔고 존슨앤존슨이 섭립된걸 처음 알다. 그러나 수술에 대한 상세한 묘사들은 출처가 없는 사실상 소설이고, 이 책은 사실상 의학 소설에 가깝다.

IT 좀 아는 사람 ^{2019, 2021}

★★★☆☆
IT 분야의 궁금해할 만한 여러 주제를 깔끔하게 소개한다. 아주 깊이 있거나 통찰력이 있거나 하는 책은 아니지만 잘 요약되어 있다. 『비전공자를 위한 IT 지식』과 비슷한 유형의 책이지만 그 책 보다 훨씬 더 좋은 내용으로 구성되어 있고, 주제 또한 기획, PM 분야에 더 가깝다.

50대 사건으로 보는 돈의 역사 ²⁰¹⁹

★★★☆☆
주식의 시작부터 유럽 경제의 역사, 미국, 일본의 장기침체까지 금융과 관련된 역사를 소개한다.

무자비한 알고리즘 ^{2019, 2021}

★★★☆☆
흥미로운 일러스트와 쉽고 창의적인 설명이 눈길을 끌지만 번역에서 다소 이질적이고 독일책 답게 독일의 사례가 등장해 와닿지가 않는다. 설명 또한 구체적이지 않고 수필처럼 다소 추상적이라 크게 도움이 되지 않는다. 무엇보다 알고리즘의 윤리를 다룬다면서 절반은 알고리즘 특히 AI를 설명하는데 할애한다.

아주 작은 습관의 힘 ^{2018, 2019}

에이트 씽크 ²⁰²⁰

★★☆☆☆
‘인공지능의 딥러닝을 이기다’는 처음 보는 표현이다. 마치 유튜버처럼 자극적인 키워드 나열로 무지한 사람을 현혹한다. ‘인공지능이 복제할 수 없는 생각하는 뇌를 만들라’는 것도 아무런 과학적 근거도 없는 저자의 일방적인 주장이다. 여러 사례를 수집한 건 좋으나 그것을 저자 마음대로 해석하고 나열할 뿐이다.

• p55 데카르트는 “성찰”과 “방법서설”에서 이렇게 말했다.

  일생에 한 번은 기존에 내가 참된 것으로 인식했던 모든 것을 완벽하게 뒤집어 엎어야 한다. 그리고 처음부터 새롭게 토대를 쌓아야 한다. 그래야 확고부동한 새로운 인문학을 세울 수 있다.

패러다임의 개념과 비슷해 보인다.

• p339 “과학혁명의 구조”로 과학철학계에 혁명을 일으킨 토머스 쿤은 현대 과학의 관점에서 보면 오류 투성이인 아리스토텔레스의 “자연학”을 원전으로 치열하게 읽었다. 이유를 묻는 사람들에게 이렇게 말했다. “아리스토텔레스처럼 생각하는 법을 배우고 싶기 때문이다.”

원전을 계속 강조하는데 정말 토머스 쿤이 원전만 읽었는지 확인이 필요하다.

수학대백과사전 ^{2018, 2020}

★★★☆☆
수학의 각 수식을 항목별로 정리한 일본 백과사전

수학의 쓸모 ^{2018, 2020}

★★★★☆
현실의 사례를 기준으로 각각의 수학적 원리를 쉽게 설명하는 좋은 책이다. 원서보다 역서가 제목이나 표지가 더 멋지다. 번역 기획을 잘 한 만큼 국내에서도 많이 팔리고 있다.

랭킹 ^{2020, 2020}

★★★☆☆
일반적으로 랭킹이라 하면 기술과 알고리즘을 연상하기 쉬우나 이 책은 동물의 서열에서 부터 시작해 사회학 적인 관점, 순위 조작, 평판, 추천 등 랭킹을 둘러싼 다양한 주제를 다룬다. 풍부한 사례는 좋지만 인과관계가 부족하고, 결론을 이끌어내지 못하고 있으며 다양한 주제가 유기적으로 연결되지 못하는 점은 다소 아쉽다.

더해빙 ²⁰²⁰

★☆☆☆☆
블로그 후기

Python을 이용한 개인화 추천시스템 ²⁰²⁰

★★★☆☆
튜토리얼 방식으로 추천의 가장 기본적인 부분부터 차례대로 설명한다. 무엇보다 ‘왜?’에 대한 대답을 계속해서 제시해 나가며 마지막에는 패키지와 딥러닝을 활용하는 형태로 깔끔하게 마무리한다. 좋은 튜토리얼 책이지만 군데군데 오타가 있는 등 마무리가 엉성하고 편집 또한 엉망이다. 책 가격도 저렴하지 않다.

숫자에 약한 사람들을 위한 통계학 수업 ^{2019, 2020}

★★★★★
주로 일본책들이 통계 실용서를 강조한다면 영미권 책들은 사례 중심으로 통계를 소개한다. 이 책은 그런 사례 중심의 통계책 중에서도 다양한 사례가 유난히 돋보이는 책이다. 통계학자인 저자의 개인적인 경험들을 소개하면서도 핵심 개념을 놓치지 않고 언급하고 있는 좋은 책이다.

Last Modified: 2024/03/18 08:14:08