현재 모바일 플랫폼은 안드로이드와 IOS로 양분되어 있다. 전세계 모바일 플랫폼에서  대략 70%의 점유율을 차지하고 있는 안드로이드. (글로벌 70%, 우리나라: 74%, 미국 40%, 일본 34%, 유럽 68%, 2021년 3월 기준)

 안드로이드용 프로그램을 작성하는 방법은 크게 네이티브와 웹/웹앱으로 구분된다. 네이티브는 다시 자바 또는 코틀린으로 개발하는 방법과 Dart를 이용한 플러터(하이브리드)로 나눌 수 있다. 예전 안드로이드 출시 초기에 자바로 개발했었는데, 요즘 대세는 젯브레인이 개발한 코틀린인 것 같아서 기존 지식 리마인드 차원에서 '이것이 안드로이드다 with Kotlin'책을 골랐다.

3판까지 나온다는 것은....!

이것이...다 시리즈

한빛미디어에서 출간하고 있는 초보자 입문서 시리즈인 '이것이...다' 중 안드로이드 개발에 관련된 유일한 책이다. '이것이 안드로이드다'는 정말 초보자를 위한 책이다. 실제 모바일 앱, 특히 안드로이드 개발을 처음 시작하는 사람들에게는 큰 도움이 될 수 있다. 다만, 기존 개발 경험이 있는 사람들은 조금 지루할 수 있다. 

크게 3개 부분으로 나뉘는데, 코틀린을 이해하고, 안드로이드를 이해한 다음, 이를 기반으로 실제 시나리오대로 앱을 만들어보는 과정으로 구성되어 있다.

1~3장까지는 안드로이드/코틀린 개발 환경을 구축하고, 코틀린 문법에  대해 간략히 소개한다. 기존 개발 경험이 있으면 상당히 지루할 수도 있지만, 이 책의 주 대상층인 입문자들에게는 쉽게 설명하려고 노력한 것 같다. 다만 3장에서 코틀린 문법을 설명하는데, 기존 안드로이드 개발 경험이 있거나 다른 언어로 무언가를 개발해본 경험이 있는 개발자라면 코틀린이라는 언어 자체에 대한 설명이 부족하다는 느낌을 받을 수 있다. 입문서이다 보니 깊이면에서는 조금 양보한 느낌이다. 개략적인 설명과 약간의 코드에서 그친 느낌이었다.

4장과 5장은 안드로이드 앱의 일반적인 구조를 설명한다. 기존 안드로이드 앱 개발자라면 쉽게 읽으면서 넘길 수 있는 부분이다.

6장부터 13장까지는 파일을 읽고 쓰고, sqlite 데이터베이스를 다루고, 카메라로 사진을 찍어 갤러리에 이미지 파일을 저장하고, 구글 지도와 HTTP API를 호출하는 방법을 통해 서울 공공 도서관 앱을 만들어 보고, 구글 파이어베이스 서비스와 연동하는 방법으로 이루어진다. 

 

이 책의 장점과 나의 공부법

무엇보다 초보자를 대상으로 한 입문서이다. IDE 설치부터 실제적인 기능을 이용한 앱 개발까지 차근차근 매우 자세히 설명하고 있다. 따라서 책 뒷표지에서 이야기하는 것처럼 만들고 싶은 앱이 있다거나, 앱 개발자다 되고 싶다라고 하면 기본 지식과 전체적인 관점을 얻는데는 유익한 책이다.

이 책은 가급적 처음부터 차례대로 읽는 것이 좋을 것 같은데, 6장부터는 관심있는 기능만 골라 읽어가는 것도 좋아 보인다. 기존 개발자는 1장과 2장은 가볍게 읽어볼 수 있는 수준이다. 3장은 Kotlin에 대한 깊이 있는 설명은 조금 부족했는데, 그 부분에서는 안드로이드 개발자 문서를 검색해 가면서 보완했다. 

내 경우에는 1,2장을 읽고, 3장 코틀린에 대한 문법적 이해를 갖춘 다음, 4장~5장, 6장~13장을 두 부분을 병행해서 읽었다.

3판이 나올 정도로 정돈된 책 구성이 가장 큰 장점이다. 특히 서울 공공 도서관 앱은 국내 저자가 적은 책의 장점이다. 번역서의 경우 우리가 바로 활용할 수 있는 API나 앱 방식인가에 대해 회의적일 수 있는데, 저자가 우리나라분이다 보니 우리 현실로 예제를 만들어 준 부분이 좋았다.

 

 

이 책의 단점

3판이긴 한데, 내용 업데이트가 부족하였다. 표지에서는 최신 버전 완벽 대응이라고 했는데, 과거 이벤트가 마치 미래처럼 적힌 부분이 있었다. 예를 들자면 42쪽 밑에서 두번째 문단에서 "2021년 9월 기준으로 코틀린 릴리즈에서 완전히 제거될 예정입니다."라고 적혀있는데,  3판은 22년 1월에 출간되었다. 따라서 "제거될 예정"이 아니라 '제거되었다'로 변경되었어야 한다. 책 첫 부분에서 이런 부분들이 눈에 들어오다 보니 책의 이전판이 인기가 좋아서 3판까지 나온 것인지, 아니면 기술의 업데이트를 반영한 것인가? 하는 의문이 들었다.

또 책 설명이 애매한 부분이 있어서 git 리포지토리를 찾아본 적이 있는데 책에 소개된 소스코드와 조금 다른 부분도 있었다.경험이 있는 개발자 독자라면 대충 맥락을 이해하고 저자의 의도와 설명을 이해할 수 있을텐데, 초보자들은 하나하나씩 비교하면서 읽다보니 혼동할 수 있겠다라는 생각도 들었다. 예를 들어 2장 소스코드에서 88쪽 코드와  https://github.com/javafa/thisiskotlin/blob/master/SayHello/app/src/main/java/com/example/sayhello/MainActivity.kt 의 코드에서 var binding 선언 부분이 살짝 다르다.

 

 

이 책.. 코틀린으로 안드로이드 앱을 개발하고싶다는 초보 개발자 내지 학생들에게 권한다. 

 

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

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외계어로 구성된 책 제목;

요즘 개발자들은 익혀야 할 것들이 많다. 그중 하나가 기계학습(머신러닝과 딥러닝)이 아닐까? 예전에 비해 컴퓨팅 파워가 저렴해지면서 일반 개발자들도 기계학습의 기본 개념을 익히고 사용할 수 있게 되었다. 하지만 익히는 과정은 순탄하지만은 않다. 내 경우도  여러번 시도를 해보았지만, 수학식들에 파묻혀 내가 익히고싶던 주제를 잘 정복하지 못했다.

 

이번에 살펴본 'XGBoost와 사이킷런을 활용한 그레이디언트 부스팅'의 가장 큰 장점은 잘 설계된 구성이다. 하나하나 예제를 따라가 보면서 지도학습 알고리즘의 개념과 다양한 모델이 나온 배경(개발자의 고민)을 이해할 수 있었다. 그래서 모처럼 머신러닝 책을 깔끔하게 완독했다.  아주 초심자용 책은 아니다. 기계학습에 대한 개략적 이해를 선행한 다음, 수학식에 파묻히기 보다는 이 책으로 예제를 통해 실용적인 관점으로 그레디언트 부스팅의 개념을 이해하는 것이 효과적이라 생각한다. 심화학습은 별개의 문제이다. 즉, 다르게 표현하자면 이 책은 지도학습분야에서 숲을 소개하는 책으로 느껴진다. 예제들은 널리 공개되어있는 데이터셋을 사용했는데, 데이터 자체의 특성이나 내용에 대한 소개는 조금 부족하다. 책이 전체적으로 지도학습 모델이 정확도를 높여가는 진화과정을 소개하는 형태로 구성되어 있다. 나에게는 이런 방식이 그동안 빠르게 발전해온 지도학습의 역사를 이해하는데 도움이 많이 되었다. 세세한 모델과 수식을 기대하는 독자들은 아쉬울 수 있겠다.

 

원서의 경우 Packt에서 310쪽으로 출간했는데,  우리나라 버전은 박해선님이 매끄럽게 잘 번역하였다. 우리나라 버전은 380쪽으로 살짝 늘어났다. 하지만 Safari Book에서 제안하는 것처럼 약 6시간만에 읽을 수 있는 책은 아니다. 군데군데 추가되어있는 역자 노트는 역자의 경험이 함축되어있는 보조 지식을 담고 있어서 원문의 이해를 돕고 있다.

 

파이썬에 대한 기본 문법은 이해하고 있어야 읽기 수월하다. pandas나 numpy 패키지에 대해 간략하게 사용법을 소개하는 정도로 예제들이 구성된다. 이 부분이 부족한 사람들은 파이썬 책을 참고도서로 보면 좋겠다. 없어도 막히거나 할 수준은 아니다.

나는 책에서 소개한 것처럼 아나콘다 버전을 사용하지 않고 직접 파이썬으로 필요한 패키지들을 설치하였다. 윈도우에서 실습해 보았는데, 내가 사용한 환경은 다음과 같다.

  • 파이썬 3.9.12
  • Numpy 1.22.3
  • SciPy 1.8.0
  • SciKit-Learn 1.1.0
  • XGBoost 1.5.2
  • Jupyter 1.0.0
  • Notebook 6.4.11
  • Pandas 1.1.4 

PIP로 설치했는데, 별다른 이슈없이 잘 설치되었고, 예제 또한 책에서 소개된 대로 잘 진행되었다.

 

지도학습을 프로젝트에 적용해 보고 싶은 개발자들에게 추천한다.

종이질은 살짝 아쉽다. 빛 반사가 있는 지질이라. 스탠드 아래에서 보면 반사되어서 글이 잘 안보인다. ㅠㅠ

한 챕터씩 읽을때마다 개념들을 익히는 즐거움은 있지만... 기억에 남는 건 model 만들고  데이터셋을 split한 다음, model에 fit해서 테스트 데이터 넣어보고....평균 오차 뽑고.. 반복.

 

  "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

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