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이름:이준호

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2019년 11월 <구글 클라우드 플랫폼상의 데이터 과학>

이준호

넥슨 코리아에서 클라우드 아키텍처, 데브옵스(DevOps) 문화 확산, IaC화, 빅데이터 구축 및 운영을 주도하고 있다. 넥슨에 재직하면서 2년 전 ELK를 기반으로 빅데이터 시스템을 구축해 현재 수백 테라바이트 수준의 데이터를 관리 중이다. 쌓여있는 데이터를 이용해 유의미한 정보를 추출하려고 노력했고 ELK 기반 실시간 모니터링 체제의 구성은 완료한 상태다. 그러나 실시간 모니터링 수준을 뛰어넘는 예측 시스템을 만들고자 고군분투하고 있다.  

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저자의 말

<구글 클라우드 플랫폼상의 데이터 과학> - 2019년 11월  더보기

처음 이 책을 접했을 때는 참 어려웠다. 데이터 과학과 머신 러닝을 막연하게 이해하고 있는 수준에 머물러 있어서 번역하는 데 1년 이상 소요됐다. 1년 내내 이 책의 내용을 이해하고자 소스를 배포하고 애플리케이션을 실행하고 결과를 확인하는 작업을 쉬지 않고 진행했다. 그 덕분에 적어도 머신 러닝, 딥러닝의 기초 지식은 어느 정도 이해하는 수준이 됐다. 게다가 구글 클라우드라는 특별한 클라우드 플랫폼 덕분에 하둡 같은 빅데이터 시스템을 별도로 구축하지 않고도 이 책에 나오는 모든 소스를 실행해보고 결과를 쉽게 확인할 수 있었고, 좀 더 빠르게 머신 러닝의 실체에 다가갈 수 있었다. 이제는 이해의 수준을 넘어서 사내에 구축돼 있는 빅데이터를 기반으로 본격적인 머신 러닝/딥러닝을 시도하려고 준비 중이다. 그것도 구글 클라우드 플랫폼에서 추진할 예정이다. 하둡 클러스터 등을 구축할 필요도 없고 데이터를 샤딩 처리하는 등의 수고도 필요 없기 때문이다. 게다가 타사 클라우드 대비 비용이 저렴하기까지 하다. 이 책을 접하기 전에 유튜브나 다른 책을 통해 머신 러닝/딥러닝의 기초적인 사항은 파악하길 바란다. 기초 지식 없이 내용을 접하면 정말 어려울 것이기 때문이다. 최근에 이 책의 주제로 사내에서 세미나를 진행했다. 물론 다수의 청중이 머신 러닝/딥러닝에 이해도가 거의 없는 상태였다. 머신 러닝/딥러닝이 워낙 뜨거운 주제인 관계로 관심은 많았지만 내용을 이해하는 사람은 전체의 5%도 안됐다. 주로 나온 반응은 "신기하다", "무슨 얘기인지 하나도 모르겠다", "머신 러닝 절차는 왜 이런 식인지 잘 모르겠다" 등이었다. 따라서 이 책을 읽기 전에 머신 러닝의 기초가 없다면 꼭 사전 공부를 하기를 간곡히 당부 드린다. 끝으로 이제 머신 러닝/딥러닝은 데이터 과학자만 할 수 있는 특화된 분야가 아니라고 생각한다. 적어도 데이터에 대한 통찰력이 있다면 누구나 할 수 있는 분야다. 또한 머신 러닝을 쉽게 실행할 수 있는 클라우드 플랫폼이 계속 나오고 있어서 누구든지 배우고자 한다면 어렵지 않게 실행을 해볼 수 있는 환경이 됐다. 여러분을 이 경이롭고 흥미로운 세계로 초청한다. 꼭 동참해 소기의 성과를 이루기 바란다.

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