데이터 과학과 소프트웨어 공학의 만남

데이터 과학자가 소프트웨어 공학 지식을 갖추는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 데이터 분석 코드도 프로젝트가 커질수록 유지보수가 필요한데, 코드 품질이 낮거나 문서화가 부족하다면 생산성도 낮아지고 시간이 지날수록 문제는 더 커집니다. 협업과 확장성을 위해서도 버전 관리나 테스트 같은 소프트웨어 공학 역량이 필요합니다. 

 

데이터 과학자도 좋은 코드를 작성할 줄 알아야 하는 시대

 

하지만 데이터 과학자들은 통계, 모델링, 데이터 분석에 집중하다 보니 개발 프로세스와 코드 품질 관리에까지 신경을 쓰기 어렵고, 교육과정에도 소프트웨어 공학이 포함되지 않아 소프트웨어 공학 지식을 갖추기가 어렵습니다. 배우면 좋다는 건 알지만 업무 특성상 빠른 프로토타이핑이 요구되는 일도 많아, 배울 엄두 자체를 내지 못하는 거죠. 말하자면 데이터 과학과 소프트웨어 공학 사이에 큰 간극이 존재하고 있습니다. 

 

데이터 과학과 소프트웨어 공학 사이의 거대한 간극

 

본업만으로도 바쁜 데이터 과학자가 소프트웨어 공학을 깊이 파고들어 정통하는 것은 현실적으로는 어려운 일입니다. 데이터 과학자가 알아야 할 소프트웨어 공학 지식을 간추려서, 친숙한 데이터 분석 예제를 통해 배울 수 있다면 참 좋겠죠? 거대한 간극을 메워줄 든든한 다리가 필요한 시점입니다. 이런 고민 많은 데이터 과학자를 위해, 제이펍에서 《데이터 과학을 위한 소프트웨어 엔지니어링》이라는 책을 준비했습니다. 

 

인도-태평양 산호초에 서식하는 가시나비고기라고 합니다.

 

성능, 객체지향, 테스트, 오류 처리, 린팅, 문서화, 버전 관리, 패키징, API, 배포 등 일반적인 소프트웨어 엔지니어링 기술을 파이썬 예제를 통해 설명하는, 제목 그대로의 책입니다. 데이터 과학자에게 친숙한 예제를 통해 더 나은 파이썬 코드를 작성하는 방법을 배울 수 있고, 이는 개발자와의 협업 및 프로덕션 환경에서 작업하는 데에 큰 무기가 될 것입니다. 

 

■ 미리보기(앞부속, 본문 일부)

 

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