한 주 동안 새로 출간된 책을 정리해보는 '주간 리드잇'입니다. 이번 주에는 어떤 책들이 출간(예정) 되었는지 같이 살펴볼까요?
한때 기관 투자자가 독점하던 알고리즘 트레이딩이 이제는 온라인 플랫폼을 사용하는 소규모 조직과 개별 트레이더에게도 열려 있습니다.
파이썬과 이와 관련된 강력한 패키지 생태계는 오늘날 수많은 트레이더가 선택하는 필수 도구가 되었고, 저자인 이브스 힐피쉬는 실용적인 이 책을 통해 학생, 학자, 실무자에게 알고리즘 트레이딩 분야에서 파이썬을 활용하는 방법을 보여줍니다. 이 책은 자동화한 알고리즘 트레이딩 전략을 체계적으로 구축하고 배포할 수 있게 하는 선택지를 제공하여 기울어진 운동장을 여러분의 힘으로 평평하게 하는 일에 큰 도움을 줍니다.
파이썬 라이브러리를 활용해 일상이나 업무에서 부딪히는 단순 반복 작업을 처리하는 방법을 배워볼까요?
컴퓨터로 하는 작업 중에서 단순 반복 작업이 의외로 적지 않습니다. 파일 이름을 일일이 바꾼다거나 스프레드시트 셀을 수천 개 업데이트해야 한다거나 하는 등의 작업은 시간과 정신과 건강을 갉아먹는데요, 컴퓨터의 장점은 이처럼 사람이 몇 시간 동안 해야 할 일을 빠르게 처리할 수 있다는 것입니다. 이 책은 코드를 한 줄 한 줄 입력하며 따라 하면서, 복잡해 보이는 작업을 단계별로 나누어 자동화하는 방법을 익힐 수 있도록 안내합니다. 출간 이후 20만 부가 넘게 판매되었고요, 이번 2판에는 입력값 검증, 지메일ㆍ구글 스프레드시트 자동화, CVS 파일 처리 등에 관한 내용과 다양한 연습 프로젝트가 추가되었습니다.
데이터 공학자는 효율적인 데이터 전송을 위해 데이터 형식, 모형, 구조를 고민하는 반면, 데이터 과학자는 그런 데이터를 활용해서 통계 모형을 구축하고 수학 계산을 수행하는 방법을 고민합니다.
데이터 과학자는 데이터 공학자가 만든 데이터 웨어하우스에 연결해서 기계학습 모형과 분석에 필요한 데이터를 추출합니다. 데이터 과학자가 자신의 모형들을 데이터 공학 파이프라인에 집어넣는 경우도 있습니다. 그런 만큼 데이터 공학자와 데이터 과학자는 밀접한 관계를 맺어야 하죠. 데이터 과학자가 데이터에서 무엇을 필요로 하는지를 파악하는 것은 데이터 공학자가 더 나은 제품을 제공하는 데 도움이 됩니다.
소프트웨어 엔지니어링은 프로그래머의 역량을 높여주는 측면도 있지만, 한편으로는 위대한 프로그래머가 될 수 있는 기회를 줄이거나 역량을 제한하기도 합니다.
우리 모두는 프로그래머가 자신의 잠재력을 최대한으로 발휘하길 원하지만 소프트웨어 엔지니어링의 엄격한 규칙은 잠재력을 발휘하려는 의지와 상충될 수 있습니다. ‘Great Code’ 시리즈는 소프트웨어 엔지니어링의 시대에 프로그래머의 창의성, 기술력, 성장성을 회복하기 위한 작은 노력의 산물입니다. 이 책에서는 이를 `퍼스널 소프트웨어 엔지니어링(personal software engineering)’이라는 주제로 다루며, 한 명의 프로그래머가 자신의 코드 품질을 개선해 나갈 수 있는 방법을 제시합니다. 특히 ‘ 위대한 코드(great code, 유지 보수, 기능 강화, 테스트 및 디버깅, 문서화, 배포 및 삭제가 용이한 코드)’를 작성하기 위한 방법을 소개합니다. 위대한 코드는 엔지니어 또는 관리 체계의 비합리적인 결정이나 잘못된 계획에서 비롯되는 ‘결함(kludge)’이 없는 코드를 의미하기도 하고, 코드 작성자 본인이 자랑스러워할 수 있는 코드입니다.
BPF 기반 성능 분석 도구들은 시스템과 애플리케이션에 대해 기존과는 차원이 다른 가시성을 제공합니다.
이를 통해 성능 최적화, 문제 해결, 보안 강화, 비용 절감 등의 효과를 얻을 수 있습니다. 《BPF 성능 분석 도구》는 이러한 관측가능성 도구를 사용하는 방법을 안내합니다. 이 책은 오랜 시간 알고 있었지만 머릿속에서 일목요연하게 정리되지는 않았던 리눅스 지식 및 성능 트러블슈팅 기술을 배경지식→BPF 활용 가능성→(이용) 전략→기존 도구→BPF 도구→BPF 원 라이너→선택 연습 문제의 과정을 통해 완벽하게 정리해 줍니다. 시스템에 대한 이해도를 높이고 advanced system engineer로 거듭나고 싶은 독자에게 권합니다.
세계의 금융과 커뮤니케이션 시스템에서 사회적 프로세스와 생물학적 프로세스에 이르기까지 연결(connections)이 주도하고 있습니다.
연결성이 계속 가속화됨에 따라 그래프 알고리즘에 대한 관심이 폭발적으로 증가한 것은 데이터 간의 관계에서 인사이트를 얻고자 명확하게 수학을 기반으로 하기 때문입니다. 그래프 분석으로 모든 조직의 복잡한 시스템과 대규모 네트워크의 작동을 파악할 수 있습니다.
최근의 머신러닝 모델 선택의 추세는 머신러닝 프레임워크 위에서 동일한 인터페이스로 여러 모델을 동시에 만들고, 이에 대한 성능 분석 테이블을 만들어서 비교하는 방법을 사용합니다.
이러한 흐름은 시계열 모델링에서도 해당되는데 시계열 분석 전용 프레임워크들이 속속 소개되고 있습니다. 이 책은 시계열 데이터 분석을 시작하기를 원하는 분들이나 실무에서 시계열 데이터를 사용하는 직장인을 위해서 어려운 수학 공식에 대한 이해 없이도 시계열 데이터를 어떻게 읽어 들이고, 어떻게 그루핑하고, 어떻게 합계와 평균을 낼 것이며, 어떻게 플롯을 만들고, 어떻게 예측 모델과 미래 데이터를 만들 것인가에 대한 코드 위주의 설명으로 시계열 데이터를 다룹니다.
최신 버전의 안드로이드 스튜디오를 사용해서 안드로이드 앱을 개발하는 데 필요한 핵심적인 내용을 배워보세요.
안드로이드 스튜디오의 기능과 활용법은 물론이고, 최신의 핵심적인 안드로이드 컴포넌트와 라이브러리를 사용한 안드로이드 프로그래밍 기법도 자세하게 가르쳐 줍니다. 그리고 이 모든 것을 안드로이드 스튜디오의 실습 프로젝트로 구성하여 독자 여러분이 직접 만들어 체험하면서 쉽게 배울 수 있도록 구성하였습니다.
스벨트와 새퍼가 최근 웹 개발 영역에서 각광받고 있습니다.
스벨트와 새퍼를 좋아할 이유는 많지만, 다른 웹 프레임워크와 비교할 수 없는 단순함이 가장 큰 매력입니다. 스벨트는 코드를 더 적게 쓰고, 더 작은 크기의 번들을 만들고, 간단한 상태 관리를 제공합니다. 새퍼는 스벨트 기반 도구로 페이지 라우팅, 서버 사이드 렌더링, 코드 분할, 정적 사이트 생성 등의 강력한 기능을 제공합니다.
