✨2022 하반기에 뿌셔 뿌셔할 데이터 분석 관련 책 7권 선정 ✨

드류 앤드류 채널에서 본 이 분이 내신 책이 집 앞 영풍문고 베스트셀러에 있길래 반 정도 읽어봤다. (영세권 사랑해요) 

https://www.youtube.com/watch?v=u0OIg2rx8HM

다른 부분은 다 거두절미하고 서점에서 읽은 이 책 '역행자' 속의 

" 모르는 분야에 들어갈 때 책을 20권쯤 읽으면 남들보다 훨씬 빨리 목표에 도달할 수 있다는 확신이 있었다."

라는 문장은 몰랐던 분야에 들어온 나를 반성하게 했다. 난 아직 이분야 책 20권은 안읽은것 같은데 ㅠㅠ 

 

사실 이전 영상에서 모르는 분야에 관심이 있으면 도서관에 가 10권 정도를 쌓아놓고 목차만 골라 읽는다는 부분은 내가  중학생때부터 꾸준히 해 오던 방법이다. 이 부분이 효과적이긴 하지만 데이터 분석, AI 분야는 도서관에 들어 오는 책들이 대부분 너무 낡은 지식이 되어 보통 인터넷, 칼럼, 논문 등으로 공부하기 때문에 그 방법을 잘 실천하지 않았다. 그리고 한꺼번에 책 10권을 구매하기란 쉽지 않다..하지만 책이 양질의 지식과 경험들을 전해주는 건 변함없는 사실이다! 😉

 

그래서..!! 이 책을 읽고 올해 하반기까지 회사에서 지원해주는 도서 구매 비용 or 이미 소장한 책 7권을 샅샅이 내 것으로  만드는 것을 목표로 잡았다! (10권하고 싶은데 7월에 다짐했으니까 7권 ㅎㅎ 너무 그리디 해지지 말고 7권만 마스터해도 올해 하반기는 만족이다!!)

 

✨POWER RAM (그 메모리 램, 람, 다람) 의 2022 하반기 뿌셔뿌셔 도서 리스트 두둥 ✨

- 타인의 추천 리스트와 개인의 좋았던 경험을 반영한 리스트, 가급적이면 신간을 위주로 구성함

1번 , 이것이 코딩 테스트, 나동빈 저 (2020), 한빛미디어

- 제가 정말 좋아하는,,,, 중저음 목소리와 어려운 알고리즘도 쉽게 설명해주는 동빈좌의 책.... 요즘 알고리즘, 파이썬 문법 실력이 부족하다고 생각이 들어서 유튜브로 꿀보이스를 청취하면서 복습하고 있는데 정말 힐링 그 자체.... 하지만 이 책을 영상과 함께 완전히 뿌셔 뿌셔 하려번 상당한 시간이 소요될 것으로 보임으로 1번으로 뽑았다... 

- 나에게 1번 아이돌....다 가진 그... 팬심으로 그 연예인을 보기 위해 데뷔해서 성공한 사람들 처럼 나도 동빈좌를 일하다 마주치기 위해 오늘도 열심히 코딩을 하기로 다짐했다...긍정적인 거 아닌가? >< 

 

2번, 그로스해킹, 양승화 저 (2021), 위키북스

 - 이미 E-BOOK으로 2/3 정도 읽고 필요할 때 마다 다시 참고하고 있는 책, 정말 배울 점이 많다. 실물 책을 사서 더 공부하고 싶다! 선정! 지금 나에게 너무 필요한 좋은 책!

 

3번, 데이터 문해력 , 카시와기 요시키 (2021), 프리렉

- 사실 이것도 추천을 받아 사서 3분의 2를 읽었는데 좋았다. 자세히 적용하며 다 읽기! 

4번, 린분석, 앨리스테어 크롤 (2014) , 한빛미디어

 

- 고전이니까!

5번, 데이터 과학자 되는 법,에밀리 로빈슨, 재클린 놀리스 저 (2021), 한빛미디어

- 공부할 때 파트 1 까지 읽다가 파트 2 부터는 취업해야 써먹을 것들이라서 강제로 덮었던 기억이 든다.. 이북과 실물 책 두개 다 있음으로 이번 기회에 끝까지 읽어 보겠어요! 솔직하고 재밌었음

- 이번에는 실무에서 적용할 부분을 많이 생각하면서 읽으면 좋을 것 같다. 

 

6번, 데이터 분석가의 숫자 유감 , 권정민 저 (2021), 골든래빗

- 데이터리안 추천 도서 중에 그로스해킹이 너무 도움이 되었음으로 추천 가이드라인을 따르기로 했다. 재밌을 것 같다.

 

7번, 세상에서 가장 쉬운 통계학 입문

아니 예스 24에 강력추천 테마도 있었나..?

- 이 책도 데이터리안 추천 첫번제 항목에 있는 것이고, 통계 베이스를 쉽게 탄탄히 하고 쉽기에 읽어보기로 했다. 통계 이제 내꺼! 

 

기한 (2022.12.31. 23:59:59)

- 힘들면 --> 스터디하면서 책 읽기!

- 이렇게 저 읽을 거에요!! 해야지 잘 읽는 나란 인간을 위해 포스팅함... 😉😂😍🤦‍♀️💖

 

[References]

- 데이터를 공부하는 사람에게 추천하는 책 5권 

- 책, 역행자 

 

 

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