기록하는 투자자

이 책은 숫자에 대한 시점을 바라보는 책입니다. 사실 요즘 데이터 중심 회사와 데이터 중심 사고를 하는 경우가 대부분입니다. 여기서 화두가 될 수 있는 부분은 데이터 '중심'이라는 단어입니다. 과거에는 직관에 의존해서, 개인의 경험에 의존해서 회사도 사회도 운영되고 있었습니다. 하지만 지금은 빅데이터라는 단어와 함께 데이터를 중심적으로 운영되고 있습니다. 우리가 생각해봐야 할 점은 데이터의 생산과정과 결정과정입니다. 데이터는 객관적이라고 합니다. 다시 생각해봤을 때 과연 데이터가 객관적인지에 대해서 입니다. 데이터를 생산하는 주체는 인간입니다. 바로 여기서 데이터의 객관성은 깨지게 됩니다. 데이터를 통해 결정하는 주체 또한 인간입니다. 여기서 다시 데이터의 객관성은 깨지게 됩니다. 뉴스나 신문에서도 나오..

오늘 다뤄볼 책은 주머니 속의 머신러닝이란 책입니다. 영어제목은 포켓레퍼런스라고 하는데 말 그대로 레퍼런스를 그대로 번역한 듯한 느낌을 주는 부분도 있습니다. 그래도 일반 레퍼런스를 보는 것보다 이 책을 보는 것이 더 빠를 것이라 생각됩니다. 부제로는 파이썬으로 구조적 데이터 다루기라고 되있는데 파이썬을 활용하여 주요 개념들을 쪼개서 다뤄주고 있습니다. 사실 머신러닝이란 개념이 부풀려져서 어렵게 다뤄지는 부분도 있습니다. 그러한 측면에서 이 책은 입문을 어느 정도 넘어간 사람들에게 적합한 책입니다. 책에 서술된 대부분의 구조가 비슷하고 반복되는 용어가 있기 때문에 처음에 감을 잘 못 잡더라도 반복해서 보다보면 용어와 숫자 결과값 사이에서 패턴을 찾아보는 것입니다. 또한 이 책에서 다뤄지는 내용은 레퍼런스..

오늘 볼 책은 머신러닝 교과서입니다. 이 책은 계속해서 개정되고 있는 책이라는 면에서 기술서적으로 반드시 필요한 책 중 하나입니다. 사람들이 머신러닝을 배우면서 핵심을 못 잡는 것이 아쉬운 부분이 있습니다. 저 또한 머신러닝을 접하기 전에 단순히 책을 샀고 그 책에 있는 코드를 따라치는 단순한 잡무로 머신러닝을 대했습니다. 문제는 뭐냐면 어려운 것을 쉽게 배울려고 했다는 것이고, 두번째 문제는 머신러닝의 활용에 대해 생각해보지 않은 것입니다. 머신러닝 또한 기존에 나와있던 기술과 다른 것이 없습니다. 큰 틀에서 보면 기술입니다. 하지만 머신러닝이 어려운 이유는 단순히 프로그래밍을 하는 범주를 넘어서는 작업을 해야 되기 때문입니다. 그래서 어렵다고 말하는 것이고 어렵다는 것의 말 속에는 수학과 컴퓨터가 자..

이 책은 지극히 주관적인 책입니다. 책에서 작성된 글이 경험에 의해 작성되었습니다. 또한 마치 성경책을 읽는 느낌이 들었습니다. 흔히들 맞는 말이라고 하죠, 좋은 말, 우리는 도덕적으로 바른 길로 이끌어주기위한 말을 듣고 살아왔습니다. 지금도 그러한 말들을 수많은 에세이, 심리학, 교양서적, 대학교에서 듣고 있습니다. 그렇다면 이러한 책들의 문제는 무엇이 될 수 있냐? 지극히 개인적이라는 것입니다. 결국에는 사람에게 영향을 주는 것은 머릿속의 생각과 마음에서 발생되는 느낌이라 생각됩니다. 마음 속에서 무언가 잘못되었다고 느꼈을 때 머릿 속으로 생각을 정리하여 결정을 하게 됩니다. 이 책에서 대표적으로 말하는 것 중 하나는 '내가 누구일 수 있는지 상상하라, 두려움과 냉소를 깨고, 더 높은 인생을 만나라'..

오늘 볼 책은 입니다. 먼저 이 책의 추천 지수는 10점 만점에 9점입니다. 가장 큰 이유는 수학이라는 원초적인 학문과 생활을 이렇게 연결지어서 쉽게 설명하는 것은 쉽지 않습니다. 또한 과거와 현재, 미래를 모두 관통할 수 있는 책이기 때문입니다. 우리가 살면서 현 시대를 나타내는 책은 많이 만나게되고 그런 책들이 베스트셀러가 되는 경우를 봅니다. 하지만 스테디셀러는 과거와 현재, 미래를 내다볼 수 있는 책이어야 하고, 사람의 삶에 영향을 줄 수 있어야 합니다. 그러한 면에서 수학의 쓸모는 수학이라는 학문을 활용하고 우리가 미래를 대비하는데 도움이 되는 '생각'을 가르쳐줍니다. 사람들은 미래를 걱정하면서 생각을 과거에 맞춰서 그대로 사는 경우가 있습니다. 본인의 삶을 되돌아보면서 잘못 선택하거나 판단한 ..