neozest : neo+zest

아침과 저녁. 출근과 퇴근. 반복되는 일상 속에서 새로운 무언가를 익히고, 한 나절 만에 작은 결과물을 완성해보는 경험. 이 책의 제목을 처음 보았을 때 떠오른 이미지다. 그리고 책을 다 읽은 지금도 그 인상은 크게 다르지 않다.

이 책은 AI를 이용하여 무언가를 빠르게 만들수 있도록 도와주는 책이라기 보다는, 처음 마주하는 기술의 장벽을 낮춰 쉽게 진입할 수 있도록 도와주는 책에 가깝다. 코딩이라는 단어가 주는 부담감을 AI라는 도구를 통해 한 단계 완화시켜준다. 그래서 이 책은 나처럼 개발자를 위한 전문 서적이라기 보다는 프로그래밍이라는 개념을 이해하고 싶은 사람들을 위한 안내서에 가깝다.

책 제목에 '코딩'이라는 단어가 들어 있지만, 책의 주된 내용은 AI를 매개로 하여, 프로그래밍이라는 세계가 어떻게 구성되어 있는지를 쉽게 이해시켜준다. 컴퓨터공학과 신입생이 실제 대학 수업을 듣기 전에 읽어도 좋겠다는 생각이 든 이유도 여기에 있다. 본격적인 기술과 구현방식을 익히기 전에 기본적인 개념을 쉬운 일상어로 이해시켜 주기 때문이다.

모든 일이 그렇지만 항상 맨 처음이 어렵지 않은가. 이 첫 난관을 둠칫 두둠칫 AI 바이브로 넘어갈 수 있다. 내가 무슨 일을 하는지, 어떤 식으로 일하는지를 부모님이나 배우자, 자녀에게 설명하고 싶을 때 이 책을 슬쩍 건네주는 것도 괜찮을 것 같다. 개발 과정에서 만나는, 하지만 이제는 개발자 종족이 되어버린 우리가 설명하려면 어렵게만 풀이되는 개념을 너무 쉽게 잘 설명한 책이다. 

개인적으로 바이브 코딩은 아직은 현업에서 개념 증명 수준에서 활용하거나 작은 자동화 도구를 제작해 보는데 가장 유용하다고 생각한다. 우리는 일상속에서 반복해서 처리해야 하는 여러 일들을 많이 마주하게 된다. 이런 문제를 겪는 시장이 너무 작거나, 너무 개인화되어 있어서 일상적인 제품으로는 출시되기 어렵다. 이럴 때 비전문 개발자도 AI의 힘을 빌어 자신만의 도구를 만들어 활용할 수 있다면 바이브 코딩의 효용성은 충분하다고 생각한다. 그 과정이 누군가에게는 아마도 프로그래밍의 세계로 들어가는 첫 관문이 될 것이다.

책 곳곳에 담긴  저자의 철학도 재미있다.

사람은 누구나 실패할 수 있습니다. 오래전 누군가 이야기했던 것처럼 실패는 성공의 어머니일지도 모릅니다. 하지만 그 실패를 직접 맞닥뜨리는 일은 쉽지 않습니다.

디지털 세계에서 데이터는 흐르는 강물 처럼 매 순간을 기록한 모든 형태의 기록입니다.

문법의 본질은 규칙입니다. 누군가와 특정한 언어로 이야기해야 한다면 서로 이해할 수 있는 언어와 문장 구조를 따라야만 소통이 가능합니다.

책 표지에 문구처럼, 이 책은 '일상과 업무에 AI를 더하는 방법'을 이야기하려한다. 기술전문가가 되기 위한 길을 제시하는 책이라기 보다는, 기술을 두려워하지 않게 도와주는 책이다. 바이브코딩이라는 이름을 달고 있지만, 읽다보니 '1일 1로그 100일 완성 IT 지식'과 비슷한 결의 교양서적같다는 느낌도 받았다. 

이 책은 내 책장보다는 아내의 책장, 아이의 책장에 더 어울릴 것 같다. 이 책 다음으로 <어쨌든 바이브코딩>을 읽으려했으나 다음주에 '혼공바이브코딩'저자분의 온라인 특강이 있다고 하여 그 책부터 먼저 살펴봐야겠다.

시각화/대시보드는 관심을 가지고 지켜보는 분야 중의 하나인데, 최근 인사이트에서 <Visualize This> 2판을 번역한 <데이터 리터러시를 높이는 데이터 시각화>책이 출간되어 주말을 이용해서 읽었다. 제목에서 알 수 있듯이 시각화하는 방법(코드부터 각종 도구 사용법까지)을 소개한다. 예전에 책만 출판사에서 출간된 <데이터 시각화 교과서>로 스터디 모임을 진행했는데, 그 책에는 코드가 제공되지 않아서 열심히 파이썬과 씨본으로 직접 책의 내용을 시각화해 보았다. 

책은 각종 데이터를 다루는 방법부터 시간, 범주, 관계, 공간을 중심으로 시각화하는 방법과 고려사항을 하나씩 설명한다. R이나 파이썬 때로는 어도비 도구를 사용하여 최종 시각화 화면을 만드는 과정, 그 속에서 고민해야할 지점들을 소개한다.

책을 읽으면서 무엇보다도 저자가 시각화를 바라보는 관점이 좋았다. 그중 마음에 드는 몇 구절을 소개해 보자면 다음과 같다.

• 우리는 데이터를 통해 인사이트를 얻을 수 있고, 인사이트와 맥락이 결합하면 이야기가 만들어진다. 이런 데이터를 통한 이야기가 사람들이 업무와 일상생활에서 정보에 기반하여 더 나은 결정을 내리는데 도움을 준다.(4쪽)
• 데이터들은 서로 관계 맺고 상호 작용한다. 그걸 찾아내는 건 당신의 몫이다.(8쪽)
• 데이터를 분석하고 시각화에 초점을 맞추는 가장 좋은 방법은 질문을 던지는 것이다. 이런 질문과 답변으로 품질을 검증하고, 데이터의 의미를 탐색하고, 통찰력을 전달한다.(9쪽)
• 결국 전하고 싶은 이야기는 데이터 자체가 아니라 그 데이터가 무엇을 나타내는지에 관한 것이다.
• 시각화 과정은 데이터를 재료로 더 복잡한 무언가의 추상적인 모습을 만드는 것이다. 데이터는 보통 단순화된 것이지만, 상황을 측정하는 최선의 방법이다. 그래서 이를 분석하고 탐색한다. 데이터로 이야기를 전할 때, 분석과정에서 발견한 것을 강조해 다른 이들이 추상적인 것을 현실과 연결하도록 돕는다.(340쪽)
• 시각화를 배울 때는 제약과 규칙을 중심으로 배우는 게 일반적이다. 마치 올바른 차트를 만들려면 기능성을 제한해야 하는 것처럼 보인다. 처음 시작할 때는 이런 접근이 중요하다. 글쓰기를 배우는 것과 같은 이치다. 맞춤법을 익히고 문장 부호의 쓰임을 알고 문장 구조를 배우고, 생각을 문단과 절로 나누는 법을 먼저 배운다....... 기초를 다지고 나면 그때부터 진짜 재미가 시작된다. (344쪽~345쪽)

앞에서 소개한 <데이터 시각화 교과서>나 인사이트에서 출간되었던  전작 <월스트리트 저널 인포그래픽 가이드>를 읽어보았다면 수월하게 읽을 수 있는 내용이다. 살짝 아쉬운 점은 R을 주로 다룬다는 점인데, 우리나라에서는 R의 사용자층이 넓지 않아서, 원서가 파이썬이었으면 더 좋지 않았을까 하는 생각이 들었다.

책의 내용이 정적인 시각화에 중점을 두고 있는데, 이는 인쇄 매체나 정적인 웹 페이지를 대상으로 하기 때문일 것이다. 우리가 데이터를 분석하고 그 통찰력을 전달하는 매개체가 동적인 웹으로 이동하고 있으므로, 그에 대한 시각화 방법론을 보충해 주면 좋겠다는 생각이 들었다. 3판이 나올때 쯤에는 그러한 내용이 추가되지 않을까 기대해 본다.