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. 

 

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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. 

 

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