Node.js 를 통해 JavaScript(JS)를 접하고 나서부터 front-end에 대한 관심이 부쩍 늘었다.

그러던 찰나 보게된 책이다.

MVC 모델에 대한 익숙한 이야기 부터 이벤트, 모델(ORM), 컨트롤러, 뷰&템플릿, 의존성, 테스트&디버깅,배포 등 정말 front-end의 모든 내용을 다루고 있다. 거기에 jQuery와 CSS3의 소소한 설명들 까지 덫붙이고 있다. 부제 처럼 개별 프레임워크들에 대한 설명도 녹아 있다.

그럼에도 불구 하고 360여 페이지 정도로 책의 두께는 얇다!

언어적 기본 내용은 배제하고 얘기를 하니 최근의 모던 웹 프론트는 이런걸 쓰는구나 파악하는데는 충분히 도움을 준다.

깊이가 부족하다고 느껴질때 즈음해서 책이 끝나버리니 뭔가 아쉽다. 

HTML5, CSS3, JS를 필두로 front-end쪽은 너무 슉슉 바뀌는 마당에 개별 프레임워크 하나에 집중하는 책이 나온다고 한들 조금 지나면 사용법이 달라지는 일이 부지기수라 접근 방법만 제시하는 선에서 마무리한것이 오히려 장점으로 부각할 수 있지 않을까하는 생각도 든다.

한줄 요약 : 모던 웹 개발의 큰 그림을 살펴 볼 수 있다.

2001년. 수능 치고 나서 할일도 없고 '새로운 언어나 배워 보자'하고 했던것이 PHP다.

그 뒤로 ASP.NET으로 GM툴 만들어 보는 정도 외에는 웹 개발과는 업무적으로 크게 인연도 없었다. 

2년전 즈음부터 웹프로그래밍에 대해 다시 관심을 갖게 되었다.

역시 일과 엮이면 어떤분야든 공부하게 된다는 진리를 다시금 되새기면서 적당한게 없나 살펴 보고 있었다.

ASP, JSP, PHP 3대 웹언어로만 대변되는줄로만 알았던 웹프로그래밍 세계에 대중적인 프레임워크가 존재하고 있었다. IT업계에 일하다 보니 스프링이라는게 있다는 것은 알고 있었지만, 무엇을 지원을 하는지, 어떤 것을 할 수 있는지는 알지 못했다.

구글님을 통해 찾아보니 IoC니 AOP니 하는 다양한 용어 드립을 보면서, '심오한 세계인걸? 책으로 봐야할 분야인것 같다'는 느낌으로 바로 스프링계의 페졸드 형님(?) 느낌인 토비의 스프링 3.1 2권을 구입했다. 

각 권당 4만원이니 잠시 멈칫하긴 했지만, 역시 사길 잘했다는 생각이 든다.

처음부터 심오한 얘기를 접어두고 기본적이 구조를 통해 왜 이렇게 개발 패턴이 되었는지 차근차근 설명해주는것이 경험을 읊어 주는듯 하다. 처음에는 용어들에 대해서만 살펴보고 몇가지 예제를 보고... 몇달이 지난 지금은 가끔 모르는 부분이 있을때 레퍼런스같이 찾아보는 정도로 보고 있다.

처음에는 'REST API를 지원하는 간단한 웹서버를 만들어 볼까?' 하고 시작하던게 일이 점점 커진다는 생각이 들기도 하고, 그냥 C++로 짰으면 일일이 프레임워크에 종속되는 지식을 파악하기 위해서 시간 소모하는게 적을텐데 하는 생각도 들지만 새로운언어, 새로운 프레임워크를 통해 안목을 넓히는 계기가 되었다.

한줄 요약 : 스프링을 시작한다면 8만원을 투자해야 한다!

책 제목에서 뭔가 느낌이 팍! 왔다.

알고리즘 교수님께서 "Back to the basic!"을 연신 강조하시면서 강의 하시던것도 생각나고...

내용을 보면 검색엔진의 인덱싱, 구글의 예를 들어서 잘 설명해주고 있다.

공개키 암호화, 오류정정, 패턴인식, 데이터 압축, DB, 디지털 서명 등등 현재에 크게 통용되는 대표적인 알고리즘들에 대해서 컴퓨터 관련 이공계인이 아니라도 머리에 쏙쏙 들어오게 적절한 예시를 들어가며 얘기한다.

근데, 책 내용을 보지않고 제목에 꽂혀서 고른것이 약간 실수였다는 느낌이 든다.

책 서두에도 저자가 밝히고 있듯이, 보고 나자 이 책은 비 이공계인을 위한 IT 교양서로 접근해야 한다는 생각이 들었다.

좀 더 깊이 있는 내용을 원했던 나에게는 약간 부족 하지 않았나 싶다.

내용은 정말 좋다는 말을 다시한번...

한줄 요약 : 비 이공계 인이라면 IT교양도 한번 봐두세요.

모던 웹이라고 하면 떠올릴 HTML5 + CSS3 + JavaScript 3가지 키워드!

그중에서도 가장 많이 사용되는 jQuery를 포함한 3종 세트를 한권에 담았다.

전공이 디자인쪽인 저자라서 그런지 디자이너라도 충분히 할 수 있을만큼, 설명이 참 쏙쏙 들어오게 기술적인 얘기를 잘 풀어 준다.

편집도 이쁘고 감각이 살아있는 예제들을 사용해서 따라서 만들어 봐도 결과물이 이쁘게 나오니 뭔가 배우는 맛이 난다.

10년전에 테이블을 기반으로 iframe과 여러가지 디자인(?)을 해봤던 기억도 떠오르고, 변하는 동안 놓치고 있던게 많았다는 생각이 든다.

한줄 요약 : 보고나면 나도 웹페이지 만들 수 있다.

오랜만에 기술서적이 아닌 디자인과 관련된 책을 선택했다.

포토샵...

부제가 모든 내용을 말해주고 있다.

"광고/리터칭/디지털 페인티/모션 그래픽/3D/UI"

깔끔한 표지를 보면서 속을 살펴보면, 레이아웃이나 타이포그래피의 원칙을 얘기한다.

원칙이라는 챕터 안에서도 기본적인 원칙 -> 변화 -> 다양성의 과정을 짤막하게 드러낸다.

전공자라면 당연히 기본적으로 알만한 내용들이겠지만, 핵심만 간단하게 요약해준다.

특히 컬러 스와치 관련 부분은 색감의 표현에서 부족한 사람들에게 좋은 레퍼런스를 주고 있다.

하나의 챕터는 표현할 내용과 방법, 관련된 포토샵의 기능,

그리고 step by step으로 서술하고 있다.

아쿠아 버튼 디자인 챕터를 보면 최종 결과물 디자인을 보여주고, 형태잡기, 패턴입히기,

하이라이트 등의 과정으로 하고, 실제 그 과정을 하나씩 보여준다.

인상적인 부분은 디지털 아트워크에서 오프라인과의 조합을 별로 생각하지 않고 있던 나에게

간단하게 카메라릴 이용해 이미지 소스를 촬영하는 부분에 대해 언급한 내용이다.

책의 전체적인 구성은 포토샵에 대한 기본적인 이해를 가지고 있는 독자를 대상으로 하며,

스타일링을 하기 위한 구체적인 방법이 필요한 사람들에게 어울리도록 되어있다.

특정 분야에 한정하지 않고 다양한 표현방법을 제시하고 있다.

서점에 가보면 각종 포토샵책들이 즐비해 있는데 툴, 필터 사용법 위주의 내용이 대부분이라

아쉬움이 있었는데, 그에 대한 갈증을 해소해 주고 있는것 같다.

한줄 요약 : 포토샵은 사진 리터칭이 전부가 아니라, 표현의 다양성이다!

GPG 6권 이후로 게임프로그래밍과 관련된 책은 오랜만에 접해본다.

HTML5와 CSS3에 관심을 가지고 java script와 연동하다보니 자연스럽게 이 책을 선택하게 되었다.

책을 살펴보면 HTML5에 대한 간략한 소개로 시작한다.

인터넷에서 뻔히 찾을 수 있는 내용을 대폭 생략해서 HTML5에 대해 전혀 모르는 독자에게는

약간 낯설게 느껴질수도 있겠지만 핵심만 짚어주는 저자의 선택은 탁월했다.

자바스크립트에 대한 핵심적인 문법을 알려주면서 바로 이미지 처리, 입력, 타이머, 사운드 처리등 게임에 필요한 전반적인 기본기를 알려준다.

닷지게임을 step by step으로 따라가는 구성으로, 게임개발을 해보지 않았더라도 쉽게 파악 할 수 있게 되어 있다.

중반부에 접어들면 게임 프레임워크를 만드는 단계를 설명하고 있다.

기본적인 게임루프와 프레임에 대한 설명, 필수적인 개별 기능에 대해 구조화 하는 내용을 담고 있다.

프레임워크를 완성하고 다듬는 과정까지 설명하고, 이를 이용해서 게임을 개발하는 과정에 대해서 얘기한다.

development level의 얘기를 다루지만 반드시 필요한 내용임에 소스와 함께 자세하게 알려준다.

후반부로 가면 node.js & socket.io 를 다루면서 실제 C/S 구성을 보여준다.

아무래도 최근 이슈가 되다 보니 자연스럽게 지면에 담기지 않았나 싶다.

마지막으로 배포에 대해서 이야기 하는데 페이스북과 연동이나 모바일앱, 크롬웹스토어등 HTML5를 이용해 배포할 수 있는 대부분의 채널에 대해서 약간씩 다루고 있다.

비중으로 보자면 HTML5 : 2D게임개발 = 50:50 정도로 HTML5 자체에 충실했다기 보다는

게임개발을 하는데 HTML5를 기반으로 이렇게 한다 정도로 전체적인 구성이 되어 있다.

책 서두에도 저자가 알려주지만, 의도한 대로 구성이 되어 있지만 개인적으로는 WebGL 같은 부분도 다뤘으면 어땠을까 싶다.

한줄 요약 : 게임개발을 해보지 않았고, HTML5를 꼭~ 이용해야 한다면 한번 보시길!

부제 : 통계를 통해 훌륭한 결정을 내리는 학습 가이드

데이터 분석이라고 하니까 심도있는 수준의 수학, 통계가 필요한것이 아닌가 하는 의문이 들것이고, 이에 대한 거부감을 느끼는 사람도 있을것 같다.

이 책에서는 그런 심적 부담감을 완전히 깨트려 주고 있다.

데이터 분석에 대한 내용과 실험, 시각화, 통계, 확률, 분석, 예측까지 전반적인 내용을 다루고 있음에도 불구하고 어렵게 느껴지지 않는다.

실생활에서 우리가 겪을만한 사례 중심으로 설명해 나가는데, 전체를 요약하는 한장이다.

너무도 명확한데 분해 부분만 제외한다면 경영학에서 말하는 PDCA와 다를바가 없다.

다양한 그림과 대화체, 질문으로 엮어내는 head first 시리즈 특유의 편집이 살아있다.

예능감-유머-은 미국식이라 그런지 크게 와닿지는 않지만, 글자만 읽을때 보다는 잘 와닿는다.

책의 중반부에서 다루는 휴리스틱 분석을 한줄로 요약한 소제목이 있다.

"휴리스틱은 직관과 최적화의 중간에 있습니다."

의사결정 방법중에 하나이지만 현실과 맞닿아 있어 개인적으로 공감이 많이 가는 내용이다.

현실에서도 하나의 답만을 생각하거나, 모든 선택지를 다 고려할 수 없으니 말이다.

휴리스틱에 많은 내용을 할당하지는 않지만 고정관념의 문제점도 지적하고, 방법론적으로 잘 설명해주고 있다.

최근 matlab의 대항마인것 마냥 혜성처럼 등장한 R에 대한 얘기도 다루고 있다.

다만 설치와 기본적인 몇가지 내용만 다루고 있으므로, R에 대한 전문적인 지식은 다른곳에 찾는게 좋을 것 같다.

시각화나 수학적 답을 내기 위해 엑셀이나 R도 약간 사용하지만 전반적으로 툴이나 기술에 의존적인 부분이 거의 없다.

결정을 내리기 위한 근거를 제시하고 통계를 통한 사고의 방법을 서술하고 있다는게 더 정확할 것 같다.

경영자나 데이터분석가 같은 사람들이 주 독자층이 되겠지만 그에 한정짓지 말고,

매 순간 결정을 해야하는 개발자, 기획자에게도 추천해주고 싶다.

한줄 요약 : 통계를 통해 훌륭한 결정을 정말로 도와준다!

빅데이터와 함께 크게 관심을 받는 분야가 Machine learning 이 아닐까 싶다.

Big Data 처리기술과 관련된 구인글에서도 다음과 같이 기본적으로 요구 하고 있다.

[전문 지식]

• Data Mining, RDBMS, 통계 분석
• HBase, MongDB 등 NoSQL과 R, Pig, Hive 등 관련 지식
• Machine Learning 및 Algorithm
• Java, C++, Python 등 Programming
• Hadoop 등 분산 framework 이해
• Graph Theory

큰 흐름이라면 몸을 맡겨 본다는 의미에서 기계학습과 관련된 책을 한권 접하게 되었다.

"어떤 과정으로 내부상태를 변화시키는 행동" = 학습이라 정의를 내리고

기계학습에 대한 개론적인 내용을 초반에 할애 하고 있다.

역사적인 흐르을 짚어주고 각론으로 들어가는 형식이다.

각각의 챕터에는 학습의 종류에 대한 설명과 C 소스를 보여주고 소스에 대한 해석을 곁들여 보여준다.

파라미터 조정에 의한 학습에서는 회귀분석에 대한 방법과 최소제곱법에 대한 C소스를 보여준다.

1차함수에 대한 예시를 보여주는데 기본적인 공학수학 지식이 있다면 큰 무리가 없을 것이다.

그리고 학습 데이터를 추출하는 방법에 대해서 얘기를 하는데, 라인단위 처리 방식이나 컬럼 나누기 등의 방법에 대해서 소스와 함께 설명한다.

이 부분은 awk, sed 등과 같은걸 사용 했다면 지면 활용도가 높지 않았을까 생각이 들면서 약간 아쉬움이 있었다.

귀납학습에서는 n-gram에 의한 특징 추출을 중심으로 설명 하고 있다.

영어, 일본어, 한국어에 대한 n-gram 방법에 대해서 모두 제시해주고 있다.

감독학습에서는 의사결정 트리에 대해 주로 얘기를 하는데 스팸 메일 분류를 통한 방법을 예로 들고 있다.

마지막으로, 신경망에 대해서 언급하는데 가장 큰 비중을 차지하지 않나 싶다.

신경망 설명에서 기본이 되면 sigmoid 함수와 함께 뉴런의 개념을 다루고, 퍼셉트론으로 넘어간다.

퍼셉트론이 나오면 꼬리표 처럼 back propagation에 대해서도 안나올 수 없다.

처음 책을 받아보았을때 생각보다 너무 얇아서 과연 이 정도 분량으로 머신러닝에 대해 제대로 얘기가 할 수 있을까 하는 생각이 먼저 들었다.

각 챕터에서 다루는 하나 하나의 주제의 방대함에 비해 책에서 언급하는 내용은 각각의 2~3정의 설명과와 하나의 예시 소스, 소스에 대한 설명으로 끝난다.

이 부분은 책 뒷표지에서 다음과 같이 언급한다.

"이론에 치우쳐 이해하기 어려웠던 기존 도서와 달리 이 책은 간단한 코드와 실습을 통해 기초 원리를 학습할 수 있다."

저자는 심오한 학문의 세계를 전하기 위함이 아니라, 기본적이 내용을 간결하게 정리해서 이해하는 것을 목표로 하고 있었던 것이다.

처음 이 책을 선택했던 목적과는 달랐지만, 머신러닝에 대해 아무런 이해가 없는 사람들에게는 좋겠다는 생각이 들었다.

각 소스마다 친절한 설명도 덫붙이고 있어, C언어에 대한 깊은 이해가 없어도 로직의 이해도를 높여 준다.

논외로 최근 번역서들을 보면서 계속 드는 생각이, 번역의 품질이 정말 많이 좋아졌구나 하는 것이다.

예전에는 내용을 이해하기 전에 글 자체에 대해 이해를 해야하는 수고로움이 있었는데, 요즘은 그런 고민이 사라졌다는게 참 좋다는 느낌이다.

한줄 요약 : 머신러닝에 대한 이해가 있다면 더 심오한 책을... 어떤 분야인지 알고 싶다면 이 책을!

최근 크게 화두가 되는 키워드라면 단연 클라우드와 빅데이터라고 할 수 있다.

그중에서도 빅데이터에 대한 전반적인 내용을 다루고 있는 책이다.

3V(Volume, Variety, Velocity)로 대변되는 기본적인 빅데이터의 성격에 대한 정의로 시작된다.

배경부터 부터 기반기술에 대한 전반적인 내용을 다루고 있다.

각종 사례를 소개 해주고 있는데 그중에 하나 Gree에 대한 내용이 인상적이다.

Gree에서 '한 개인의 감성보다 수천만 명의 데이터를 믿는다'는 데이터 기반 의사결정 방법에 대한

얘기는 그중에서도 가장 와닿았던 부분이 아닐까 싶다.

그리고 구글의 reCAPTCHA가 서적의 디지털화에 지원한다는 내용은 활용 방법 측면에서 참신한

시각을 엿볼 수 있었다.

빅데이터의 본질적인 측면부터 사례 중심의 설명으로 빅데이터에 대한 전체적인 안목을

형성하기에 적합한 책이 아닐까 싶다. 번역의 품질도 상당히 좋다.

저자가 일본인이라 그런지 일본에 대한 내용을 많이 언급하고 있다.

시각에 따라 단점이 될 수도 있겠지만, 글로벌 서비스를 준비한다면 참고할만 하다.

개인적으로 빅데이터에 대한 관심을 갖고 있었지만, 기술적인 측면에 너무 치중하고 있지 않았나

하는 반성을 하게 해준 책이다.