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개발

아마존, 삼성전자 등 데이터 리더 9인 추천 도서 30권

골든래빗
7분
2024.10.29.
7.9K
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기술 말고 내공 있는 데이터 리더로서 성장하는 데 도움을 주는, 변치 않는 방정식을 아낌없이 알려주는 선배, 그리고 10년이 지나도 변치 않을 데이터 과학 원칙을 제시한 아마존 • IDT • 빅쏠 • 우아한형제들 • 코드스테이츠 • 쏘카 • 삼성전자 • 11번가 • 페블러스의 전현직 데이터 리더 9명이 생애 가장 도움이 된 30가지 도서를 소개합니다.

 

 

빌 캠벨, 실리콘밸리의 위대한 코치

저자: 에릭 슈미트 • 번역: 김뜰 • 발행: 2020.07.24.

 

애플, 구글, 페이스북, 아마존의 리더십 코치 빌 캠벨의 원칙을 구글 CEO 에릭 슈미트가 정리한 책입니다. 고등학교 풋볼 MVP 출신이며 풋볼팀 코치 활동을 했던 빌 캠벨은 실리콘밸리의 전설적인 리더십 코치가 되었고, 빅테크 기업의 경영자들에게 새로운 세계관을 열어주었습니다. “사람이 먼저다. 팀이 먼저다.”

 

 

최고의 팀은 무엇이 다른가

저자: 대니얼 코일 • 번역: 박지훈,박선령 • 발행: 2022.11.22.

 

팀 내부에서 서로를 존중하고 신뢰하는 문화를 만드는 것이 얼마나 중요한지, 팀원들이 안전하게 느낄 수 있는 문화에 대해 이야기합니다. 팀원들이 각자가 가진 최고의 능력을 자발적으로 발휘하도록 하는 비법이 담겨 있습니다.

 

 

스크럼

저자: 켄 슈와버, 마이크 비들 • 번역: 박일, 김기웅 • 발행: 2008.10.03.

 

스크럼은 소프트웨어 개발 프로세스 중 하나이며, 애자일 방법론의 일종입니다. 스크럼을 위한 장치들이 많이 있지만, 매일 아침 짧은 회의를 진행하는 것이 가장 큰 특징입니다. ‘일일 스크럼’을 통해 어떤 경험을 할 수 있는지 알려주는 책입니다.

 

 

성공하는 팀장은 퍼실리테이터다

저자: 모리 도키히코 • 번역: 현창혁 • 발행: 2008.01.28.

 

퍼실리테이션은 단지 소통의 도구가 아니라, 리더십의 도구이기도 합니다. 우리는 퍼실리테이션을 통해 협력을 촉진하고 창의성을 발현할 수 있습니다. 퍼실리테이션은 하나의 기술이면서, 팀 문화를 만드는 철학이기도 합니다.

 

 

전설의 리더, 보

저자: 보 스켐베클러, 존 U. 베이컨 • 번역: 김소연 • 발행: 2008.08.12.

 

“살아도 팀, 죽어도 팀, 팀만이 전부다”라는 주문으로 유명한 전설적인 미국 미시건 대학교 풋볼팀 감독 보 스켐베클러의 리더십 철학을 담고 있습니다. 스타 플레이어를 배척하고 팀워크를 강조하며, 원 팀one team을 위한 규율과 기본의 중요성을 설파합니다.

 

 

88연승의 비밀

저자: 존 우든 • 번역: 장치혁 • 발행: 2014.02.24.

UCLA 대학 농구팀을 이끌면서 전무후무한 88연승 대기록을 만든 존 우든 감독의 리더십 바이블입니다. 《리더라면 우든처럼》이라는 제목으로 출간되었던 책인데, 제목을 바꾼 개정판이 새로 나왔습니다. 존 우드 감독의 리더십 철학은 기업 경영에도 적용할 수 있겠습니다.

 

 

Must Have 데싸노트의 실전에서 통하는 머신러닝

저자: 권시현(데싸노트) • 발행: 2022.07.08.

 

확실히 알아두면 만사가 편해지는 10가지 기본 알고리즘과 강력한 알고리즘을 중심으로 머신러닝을 알려줍니다. 더 나은 결과를 이끄는 피처 엔지니어링 과정을 깊이 있게 설명합니다.

 

 

데이터 분석가의 숫자유감

저자: 권정민 • 그림: 주형 • 발행: 2022.07.08.

 

어떤 상황에서 어떻게 숫자와 논리를 활용할 수 있는지, 간단한 데이터 사용이더라도 어떻게 활용하는 것이 옳은지를 만화로 에피소드와 함께 재미있게 전달합니다.

 

 

데이터를 엮는 사람들, 데이터 과학자

저자: 권정민 • 발행: 2023.01.11.

 

데이터 과학자로 일하며 실제로 경험했던 다양한 경험에 대한 생각과 자세를 책 전반에 걸쳐서 솔직하고 자세하게 설명합니다.

 

 

이야기 수학퍼즐 아하!

저자: 마틴 가드너 • 번역: 이충호 • 발행: 2008.01.08.

 

아무리 어려워 보이는 문제에도 뜻밖의 간단한 해결 방법이 있을 수 있습니다. 심리학자들은 갑자기 떠오르는 영감, 곧 문제를 짧고도 명쾌하게 해결해 주는 영감을 ‘아하!(Aha!) 반응’이라 부릅니다. 이 책은 논리, 조합, 기하학, 수, 절차 단원으로 나뉘어 있어, 기본적인 수학 및 논리도 익히면서 획일화된 문제 해결 방식이 아닌 유연한 문제 해결에 대한 영감을 기르는 연습을 할 수 있습니다.

 

 

스킨 인 더 게임

저자: 나심 니콜라스 탈레브 • 번역: 김원호 • 발행: 2019.04.29.

 

나심 탈레브의 저서 《스킨 인 더 게임》은 선택과 책임의 불균형이 가져올 파멸에 대한 해결의 실마리를 제시하는 책입니다. 일상 속 보이지 않는 19가지 위기를 면밀히 진단하며, 이 위기들이 가져올, 파멸에 가까운 엄청난 충격을 막기 위한 해법이 무엇인지 들려줍니다.

 

 

머신러닝 시스템 설계

저자: 칩 후옌 • 번역: 김대근, 김제룡 • 발행: 2023.03.14.

 

칩 후옌의 《머신러닝 시스템 설계》는 머신러닝 모델을 개발하고 배포하는 과정을 다루는 책입니다. 복잡하고 다양한 구성요소를 가진 여러 이해 관계자가 존재하는 머신러닝 시스템에 대해 체계적으로 논의합니다. 프로젝트 범위 산정부터 프로덕션 배포 후 모니터링까지 MLOps를 완벽하게 해부합니다.

 

 

No Brand 노브랜드 This is not a brand

저자: 노브랜드 • 발행: 2021.06.23.

 

‘브랜드가 아니다. 소비자다’라는 철학과 함께, 어느덧 9년째 사랑을 받으며 PB 브랜드 이상의 아이덴티티를 구축한 노브랜드가 만들어지는 과정을 담은 책입니다. 우리가 이것을 하게 된 계기, 어떤 목적으로 어떤 일을 하고 어떤 것을 안 할지 등을 다듬어가는 과정 또한 담고 있습니다. 업과 목적 등을 달성하는 과정에서 아이덴티티를 어떻게 만들어가는지 확인할 수 있습니다.

 

 

퇴사 준비생의 도쿄 2

저자: 시티호퍼스 • 발행: 2023.01.17.

 

업의 본질을 집중한 해석으로 시대가 변해도 꾸준히 고객의 사랑을 받는 사례들을 소개합니다. ‘데이터 분석의 본질’을 고민해보는 과정에 영감을 제공해 줄 겁니다.

 

 

이것은 작은 브랜드를 위한 책

저자: 이근상 • 발행: 2021.12.24.

 

동일함에서 경쟁을 만들기보다, 자신만의 행복과 가치를 정의하고, 다르게 시작했지만 하나의 새로운 패러다임을 제시한 ‘작은 브랜드’를 소개합니다. 브랜딩 디자인을 할 일은 없겠지만 특별한 데이터 분석가로 성장할 수 있는 방법들을 엿볼 수 있습니다.

 

 

커뮤니티는 어떻게 브랜드의 무기가 되는가

저자: 이승윤 • 발행: 2022.11.18.

 

개발자뿐 아니라 데이터 분석가들도 커뮤니티 활동은 성장에 도움을 줍니다. 커뮤니티 단순 참가자와 기여자/운영자 관점은 다를 수 있습니다. 이 맥락을 알면 커뮤니티로부터 얻어 갈 수 있는 것이 더 많습니다. 커뮤니티 운영과 활동에 관심을 갖는다면 이 책은 좋은 안내자가 될 겁니다.

 

 

성공하는 스타트업을 위한 101가지 비즈니스 모델 이야기

저자: 남대일 • 발행: 2020.06.05.

 

데이터 분석가가 매출을 더 만들어내기 위해선 숫자를 해석하는 능력만큼이나 숫자가 만들어지는 과정을 아는 것도 중요합니다. 유망한 스타트업 101곳의 핵심 제공 가치와 수익 공식, 핵심 자원, 핵심 프로세스를 확인할 수 있습니다.

 

 

Product Analytics

저자: 조엔 로드리게스 • 발행: 2020.08.31.

 

프로덕트 데이터 분석에 대한 사례와 이론들을 다룹니다. 꼭 프로덕트 데이터에 연관된 업무를 하지 않더라도 다양한 관련 지식을 얻을 수 있어 유용합니다.

 

 

Pro Git

저자: 스콧 샤콘, 벤 스트라우브 • 발행: 2014.12.18.

 

깃(Git) 입문에는 단연 이 책을 추천드립니다. 책 전문이 무료 pdf로 공개돼 있고 웹에서 바로 읽을 수 있으며, 종이책도 판매합니다. 특히 2, 3, 6장에서 기초를 잘 알려주며, 저도 데이터 과학자를 처음 시작할 때 이 책으로 공부했습니다.

 

 

Learning the vi and Vim Editors, Practical Vim

저자: 린다 램, 아놀드로빈스, 엘버트 한나 / 드류 닐 • 발행: 2008.08.19. / 2015.12.1.

 

AWS 등 클라우드 환경에서 텍스트 에디터를 써야 하는 경우가 간혹 생깁니다. Vi/Vim이라는 도구는 리눅스에서 많이 사용되는 텍스트 에디터인데 배워두면 도움이 됩니다. 하드코어 유저들은 IDE를 일부러 안 쓰고 Vim을 사용하기도 합니다. 이 책들은 Vi/Vim을 빠르게 훑는 데 도움이 됩니다. 두 번째 책은 초보자를 위한 책은 아니기 때문에 Vim을 좀 배운 뒤에 읽으시는 게 나을 겁니다.

 

 

클린 코드

저자: 로버트 C. 마틴 • 번역: 박재호, 이해영 • 발행: 2013.12.24.

 

이 책들은 코딩이나 프로그래밍 언어 자체보다는 소프트웨어 엔지니어링 일반을 더 잘하기 위한 원칙을 다루는 고전들입니다. 개발자들에게는 거의 필독서나 다름없는데, 데이터 과학자들에게도 도움이 됩니다. 개발 관련 실용적인 팁을 많이 다루고 있습니다.

 

 

상자 밖에 있는 사람

저자: 아빈저연구소 • 번역: 서상태 • 발행: 2016.10.03.

 

다른 사람들을 잘 이해하는 사람이 되고 싶은 분들에게 추천하는 책입니다. 스토리가 있는 책이라 쉽게 읽히며, 사람들을 어떻게 바라볼지에 대한 관점을 익힐 수 있습니다.

 

 

비폭력대화

저자: 마셜 B. 로젠버그 • 번역: 캐서린 한 • 발행: 2017.11.25.

 

자신의 대화가 폭력적이라는 생각해 보신 적 있나요? 자신의 화법에 대해 다시 생각해 볼 수 있는 계기를 제공해 주는 책입니다. 화법에 고민이 있다면 꼭 읽어보기를 바랍니다.

 

 

한 장으로 끝내는 비즈니스 모델 100

저자: 곤도 데쓰로 • 번역: 김정환 • 발행: 2019.07.29.

 

다양한 비즈니스 모델을 도식화해 제공합니다. 직관적인 도식이 가득하므로 이 책을 통해 비즈니스 모델을 공부하는 것을 추천합니다. 여러분의 회사나 지원하려고 하는 회사의 비즈니스 모델을 꼭 분석해 보세요.

 

 

그로스 해킹

저자: 양승화 • 발행: 2021.01.14.

 

그로스 해킹에 대한 기본적인 정보를 알려주는 입문서입니다. 그로스 해킹의 의미와 그로스 해킹을 위한 프레임워크인 AARRR을 이해하는 데 도움이 됩니다.

 

 

OLAP 테크놀로지

저자: 조재희 • 발행: 1999.02.20.

 

OLTP와 OLAP 시스템의 차이가 무엇인지 설명을 시작으로, 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence) 시스템을 구축하려면 알아야 하는 ODS, 데이터 웨어하우스, 데이터 마트, OLAP에 대한 용어와 이론을 설명합니다.

 

 

린 스타트업

저자: 에릭 리스 • 번역: 이창수, 송우일 • 발행: 2012.11.12.

 

데이터 과학자가 예측 불가능한 결과를 측정하기 위해서 MVP 수준으로 제품을 만들고, 분석한 결과를 기반으로 제품을 개선해 나가는 과정을 안내합니다.

 

 

데이터 시각화 교과서

저자: 클라우스 윌케 • 번역: 권혜정 • 발행: 2020.02.20.

 

적절한 예시와 간결한 설명을 통해 좋은 그림과 나쁜 그림에 대한 개념을 알려주는 책입니다. 데이터를 그림으로 표현하는 일은 데이터 과학자의 전유물이 아닙니다. 데이터 과학 비전공자도 본인의 업무에 그림을 효과적으로 사용할 수 있게 설명합니다.

 

 

데이터 시각화, 인지과학을 만나다

저자: 콜린 웨어 • 번역: 최재원 • 발행: 2015.07.20.

 

《데이터 시각화 교과서》보다 전문적인 책입니다. 컴퓨터 공학과 인지과학 두 분야에서 박사학위를 받은 저자의 깊은 이해와 전문 지식이 녹아 있습니다. 깊이가 있다 보니 일반 독자보다는 데이터 시각화를 깊게 이해하고 싶은 분들께 권해드립니다.

 

 

UX/UI의 10가지 심리학 법칙

저자: 존 야블론스키 • 번역: 이미령 • 발행: 2020.09.15.

 

작고 얇아 빠르게 읽을 수 있는 책입니다. 당장 실천할 수 있는 항목을 10가지로 정리해 이해하기 쉬우며, ‘~해야 한다’보다 ‘사람들은 이렇다’는 현상을 적절한 예시를 바탕으로 전달하기 때문에 이 책에서 얻은 지식을 본인의 업무에 즉시 적용하기 좋습니다.


 

  • 이 글은 골든래빗 출판사에서 출간된 책 <데이터 과학자 원칙>에서 발췌·편집한 글입니다. 원문은 [여기]에서 볼 수 있습니다.

 

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