DataManyo

머신러닝/딥러닝 모델을 실제로 사용하는 비즈니스가 많아지면서 

MLOps 영역도 굉장히 빠르게 성장하고 있다.

MLOps관련 책을 Yes24에 찾아보면,

위와 같은 검색결과가 나오는데, 

여기서 세번째 책인 O'Reilly의 Indtroducing MLOps가 무료로 배포되고 있다.

PDF버전 다운로드 주소: https://media-exp1.licdn.com/dms/document/C4E1FAQGn5ICc1AIF8g/feedshare-document-pdf-analyzed/0/1649378714076?e=2147483647&v=beta&t=ByhUUGbnWc4EvB4sPhmQqrTALmW837jVFz3O8KcPolA 

저자는 코드와 데이터가 만나면 파이프라인이 생겨난다고하는데,

이 책은 바로 그 파이프라인 생성 및 관리에 대한 책이다.

data scientist로 계속해서 일을 하려면 모델에 배포 뿐만 아니라,

데이터 파이프라인에 대한 기초적인 부분까지 숙지하고 있어야 한다.

특히 클라우드 환경에서 유연하고 효율적인 파이프라인을 만들고 관리하는 것이 갈수록 중요해지고 있다.

159페이지 정도밖에 안되기 때문에 MLOps에 관심있는 독자라면 읽어보면 좋을 것 같다.

*위 다운로드 주소가 유효하지 않은 경우에는, 아래 주소에 방문 후 다운로드!

https://pages.dataiku.com/oreilly-introducing-mlops

기초 내용에 해당하는 책이지만, 무료로 공개한 책 중에 구성이나 내용이 괜찮은 책인듯 하다.

이론적인 부분을 깊게 다루진 않고, 실무나 기초적인 ML 지식(supervised learning 부분을 위주로)을 잘 전달한다.

내용은 2개 파트가 있는데, 두 번째 파트는 아직 공개되지 않았다.

저자가 낮에는 MLOps로 일하고 밤에는 튜터를 한다는데...

기초적인 내용을 잘 정리해둔 것 같아 respect!

https://themlsbook.com/read

내용은 해당 페이지에서 확인 가능하다.

기업의 데이터 사이언티스트/ 데이터 분석가/ 데이터 엔지니어 등의 인터뷰 가이드라인을 제공하는 사이트가 있어서 추천드려요.

https://www.interviewquery.com/companies

수많은 회사 로고 중에 원하는 회사를 클릭하면,

위 그림처럼 data관련 직군 리스트가 뜨게 됩니다. 여기서 이 항목은 회사마다 다릅니다. 

위 그림은 Google의 예시입니다.

제조 회사인 나이키를 살펴보죠.

제공하는 정보는 

1) overview ; 2)급여 수준; 3)인터뷰 프로세스 분석 내용; 4)인터뷰 문제 (유료...); 5)관련 커뮤니티 내용과 opening된 job들...

인터뷰 프로세스를 분석해서 어느 부분에 focus하고 있는지 한 눈에 알 수 있습니다.

물론 hiring manager마다 다를 수는 있지만,

회사 특성에 따라 focus하는 부분이 다른 것 같아요.

아무래도 data scientist가 커버해야하는 지식 범위가 너무 넓고,

회사마다 사용하는 tool이 다를 수도 있기 때문에 인터뷰 준비하기가 어려운데,

이 정도의 정보만 있어도 준비하는데 도움이 많이 되실거에요.

물론 저도 프리미엄 서비스를 써보지 않았기 때문에...

수집된 데이터의 유효성은 파악하진 못했습니다!

그리고 해외 기업에 초점이 맞춰져 있긴해서 국내 기업을 준비하시는 분들에겐 큰 도움이 안될 수도 있지만,

(국내, 국외의)글로벌 기업을 준비하는 분들에겐 좋은 자료일 것 같습니다.

데이터 파이프라인 만들 일이 많아지면서 SQL을 사용하는 빈도가 조금 늘어난 듯 합니다.

일본 저자분이 집필한 <데이터분석을 위한 SQL 레시피>라는 책의 도움을 많이 받았었는데,

이 책도 comprehensive한 내용을 다루는 것 같습니다.

e-book은 LinkedIn에서 free version이 공유되고 있네요.

오래된 책이긴 하지만,

가볍게 읽어보고 싶다면!