데이터 과학 관련 책 목록(1)

저는 박사학위 소지자답게(!) 새로운 분야 공부를 할 때면 항상 책부터 사서 보는 습관이 있는데요,
공부하고 싶은 내용이 자꾸 늘어나다 보니 데이터 과학 분야 책도 생각보다 많이 쌓였더라구요.

그래서 오늘은 제가 데이터 과학을 본격적으로 공부하기 시작한 후로
읽었거나 현재 읽고 있는 책들을 제목만 간략하게 소개하고자 합니다.
이 목록에 있는 책들은 관련 전문가에서 추천을 받았거나 제가 서점에서 훑어보고 직접 고른 데이터 과학 분야 책들로,
2022년 11월 7일 현재 제가 다 보유하고 있는 책들이기도 합니다.

이 책들 중에는 많은 것을 배우게 되어 좋았던 책도 있고, 별로라고 생각한 책도 일부 있어요.
제가 특히 강추하는 책은 제목 뒤에 작은 별(★)을 달아두도록 하겠습니다.
데이터 과학을 공부하거나 데이터 과학자를 준비하고 계신 분들께 조금이나마 도움이 되었으면 좋겠네요.

그리고 시간이 날 때마다 좋았던 책을 중심으로 서평도 조금씩 써나가도록 하겠습니다.

전문가에게 추천받았거나 직접 고른 데이터 과학 분야 책 목록

1) 머신러닝, 딥러닝

머신러닝

[밑바닥부터 시작하는 데이터 과학]
[파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝]
[핸즈온 머신러닝] ★
[파이썬 머신러닝 완벽 가이드] ★

딥러닝

[밑바닥부터 시작하는 딥러닝 1, 2, 3]
[파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지]
[딥 러닝 제대로 시작하기]
[모두의 딥러닝: 자연어 처리, GAN, 오토인코더, 전이 학습 등으로 나만의 모델을 만든다 with 텐서플로2.0 & 케라스]

자연어 처리(NLP)

[한국어 임베딩: 자연어 처리 모델의 성능을 높이는 핵심 비결 Word2Vec에서 ELMo, BERT까지] ★
[텐서플로 2와 머신러닝으로 시작하는 자연어 처리]
[파이썬 텍스트 마이닝 완벽 가이드]
[처음 배우는 딥러닝 챗봇: 챗봇 엔진부터 NLP, 딥러닝, 파이썬, REST API, 카카오톡 연동까지]

실전 머신러닝 프로젝트 관련

[파이썬 데이터 클리닝 쿡북: 파이썬과 판다스를 활용한 데이터 전처리]
[데이터가 뛰어노는 AI 놀이터, 캐글: 상위 랭킹 진입을 위한 필살기]
[파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문]
[데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 위한 인터뷰 문답집: 100개 이상의 실전 면접 문제로 배우는 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 알고리즘]

2) 데이터베이스

SQL

[김상형의 SQL 정복: Oracle, MSSQL, MariaDB 기반 실습환경] ★
[SQL로 시작하는 데이터 분석: 실무에 꼭 필요한 분석 기법 총정리! 실전 데이터셋으로 배우는 시계열, 코호트, 텍스트 분석]
[MySQL로 배우는 데이터베이스 개론과 실습]
[PostgreSQL로 시작하는 SQL 코딩입문 Part 01 기본편, Part 02 활용편]
[구글 빅쿼리 완벽 가이드]

NoSQL

[몽고디비 인 액션]

데이터 엔지니어링

[데이터 파이프라인 핵심 가이드: 성공적인 데이터 분석을 위한 인프라 설계와 구축]
[빅데이터를 지탱하는 기술: 시시각각 변하는 데이터를 파악하는 자동화의 세계]
[파이썬으로 웹 크롤러 만들기]
[시작하세요! 도커/쿠버네티스]
[RESTful Web API: 웹 API를 위한 모범 전략 가이드]
[하둡 완벽 가이드: 데이터의 숨겨진 힘을 끌어내는 최고의 클라우드 컴퓨팅 기술]

3) 데이터 분석 및 시각화

데이터 분석 기술

[파이썬을 활용한 베이지안 통계: 동전 던지기와 하키 승률로 배우는 데이터 분석]
[머신러닝을 활용한 웹 최적화: A/B 테스트, 메타휴리스틱, 슬롯머신 알고리즘에서 베이즈 최적화까지] ★
[고객을 끌어오는 구글 애널리틱스 4: 입문부터 최신 고급 기법까지 실무에 필요한 웹 로그 분석 완벽 설명&실습 가이드]
[데이터 분석가의 숫자유감: 만화로 배우는 업무 데이터 분석 상식]
[모두의 데이터 분석 with 파이썬: 실생활 예제로 시작하는 데이터 분석 첫걸음]

데이터 시각화

[데이터 스토리텔링: 설득력 있는 프리젠테이션을 위한 데이터 시각화 기법]
[어나더레벨 데이터 시각화]
[대시보드 설계와 데이터 시각화: 차트와 그래프를 활용한 비즈니스 데이터 분석 시나리오와 디자인 사례] ★

린 분석 및 그로스 해킹

[린 분석: 성공을 예측하는 31가지 사례와 13가지 패턴]
[린 AI]
[진화된 마케팅 그로스 해킹] ★
[그로스 해킹 Growth Hacking: 스타트업을 위한 실용주의 마케팅]
[그로스 해킹: 데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법]

데이터 분석

[데이터를 철학하다: 어떻게 데이터는 지혜가 되는가]
[데이터 분석의 힘: 그 많은 숫자들은 어떻게 전략이 되는가]
[컨버티드: 마음을 훔치는 데이터 분석의 기술]
[데이터 천재들은 어떻게 기획하고 분석할까?: 직관을 넘어 핵심을 꿰뚫는 데이터 분석의 절대 법칙]
[빅데이터 분석과 활용]
[빅데이터는 어떻게 마케팅의 무기가 되는가]
[인공지능 시대의 비즈니스 전략: 누가 AI 환경을 지배할 것인가!]
[빅데이터 기초: 개념, 동인, 기법]
[신호와 소음]
[팩트풀니스]
[그냥 하지 말라: 당신의 모든 것이 메시지다]
[모두 거짓말을 한다: 구글 트렌트로 밝혀낸 충격적인 인간의 욕망]

4) 파이썬

[전문가를 위한 파이썬 프로그래밍: 애플리케이션 구축, 유지보수, 패키징, 배포 등 모던 파이썬 개발 마스터하기] ★
[프로그래머를 위한 파이썬: 실전 프로젝트로 배우는 소프트웨어 개발의 원리와 정석]
[파이썬으로 배우는 자료 구조 핵심 원리]
[코딩 테스트로 시작하는 파이썬 프로그래밍]
[모두의 알고리즘 with 파이썬: 컴퓨팅 사고를 위한 기초 알고리즘]

입문서

[혼자 공부하는 파이썬: 1:1 과외하듯 배우는 프로그래밍 자습서] ★
[Do it! 점프 투 파이썬]

5) 수학

[김도형의 데이터 사이언스 스쿨 수학 편]
[만화로 쉽게 배우는 선형대수]
[세상에서 가장 쉬운 통계학입문]
[세상에서 가장 쉬운 베이즈통계학 입문]

6) 기타: 커리어, 조직, 컴퓨터 과학

커리어

[커리어 스킬: 완벽한 개발자 인생 로드맵] ★
[AI 마인드]
[데이터 과학자 되는 법]
[빅데이터 커리어 가이드북]
[1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법: 4차 산업혁명 시대의 최고의 직업]

조직

[함께 자라기]
[애자일 조직은 이렇게 일합니다]

컴퓨터 과학

[한 권으로 그리는 컴퓨터과학 로드맵: 알고리즘, 데이터 구조, 데이터베이스, 컴퓨터 구조, 프로그래밍 원리]
[1일 1로그 100일 완성 IT 지식: 하드웨어, 소프트웨어, 통신, 데이터, 4가지 IT 근육으로 디지털 문해력 기르기]
[IT 좀 아는 사람]
[비전공자를 위한 이해할 수 있는 IT 지식: IT시대의 필수 교양서]