[북리뷰-IT] 잔재미코딩의 파이썬 데이터 분석 입문 (길벗, 2025)

[북리뷰-IT] 잔재미코딩의 파이썬 데이터 분석 입문 (길벗, 2025)

정말 오랜만에 작성하는 서평이네요.. ^^;

인사이동으로 3개월정도 업무에 적응하느라 정신이 없어서 책을 멀리했었는데.. 

이번에 좋은 책이 있어서 소개하고자 합니다.

 

은행 IT부서에서 20년 넘게 코어뱅킹 시스템을 개발하면서 수많은 시스템 개선과 유지보수를 경험했습니다. 

하지만 최근 들어 ‘데이터 분석’이라는 이름으로 다가온 또 다른 흐름 앞에서 저도 다시 책을 들고 배우기 시작했습니다.

그중에서도 이번에 접한 『잔재미코딩의 파이썬 데이터 분석 입문』(길벗 출판)은,

“이제는 데이터를 다루는 개발자로서, 더 나은 인사이트를 얻기 위한 기초 체력부터 다져야 한다”는 저의 고민에 아주 훌륭한 해답을 제시해 준 책이었습니다.

잔재미코딩의 파이썬 데이터 분석 입문 (길벗, 2025)

 

파이썬은 배웠는데, 그 다음은?

많은 사람들이 파이썬의 문법은 배웠지만, 그 다음에 무엇을 해야 할지 막막해합니다. 저 역시도 그랬고요 ㅋ

특히 데이터를 다뤄야 할 때는 더더욱 그랬죠. 이 책은 그런 사람들을 위해 만들어졌어요~

Pandas를 중심으로, 실무 데이터를 불러오고 전처리하며 분석하고, 

Plotly를 활용해 시각화하는 전 과정을 담아 초심자부터 실무 활용 단계까지 아우르는 폭넓은 스펙트럼을 보여주네요. ^^

 

책의 구조와 구성은 "처음부터 끝까지 완급조절이 탁월하다"

책의 구조는 단계별 학습에 최적화되어 있습니다.

• Part 1에서는 개발 환경 세팅부터 파이썬 기초까지 정리하며 기초 체력을 쌓게 해주고
• Part 2에서는 Pandas 기본 문법 및 데이터 불러오기, 정제, 병합 등 전처리, 정제 분석 방법에 익숙해지게 만들며
• Part 3에서는 영화, 부동산, 마케팅 등 실제 데이터를 바탕으로 데이터 분석 및 Plotly 시각화 등 완결성있는 프로젝트 경험을 하게 됩니다.

부록도 단순한 '덤'이 아니라 향후 방향성을 정리해주는 로드맵이기에,

마지막 장을 덮고 난 후에도 무엇을 공부해야 할지 분명해지네요.

• 부록 A : 데이터 분야 로드맵과 향후 학습 전략
• 부록 B : 생성형 AI(ChatGPT 등)를 활용한 데이터 분석 노하우

이처럼 구성과 흐름이 체계적이어서, 처음 데이터를 다루는 독자라도 자연스럽게 분석 마인드를 체득하게 됩니다 ^^

 

 

이 책의 장점

1. 실제 데이터를 활용한 실습 중심 구성
이 책의 가장 큰 장점은 실제 데이터를 가지고 반복적으로 손에 익히는 학습 방식입니다.
영화 평점 데이터, 부동산 거래 데이터, 마케팅 활동 데이터 등 현실성 있는 주제들이 분석 대상으로 등장합니다.

이번에 카드사업부서로 인사이동이 되서, 개인적으로는 마케팅 활동 데이터에 관심을 갖고 읽었습니다.

단순히 코드만 나열하는 것이 아니라, 

“왜 이 데이터를 이렇게 전처리해야 하는가?”, 

“이 시각화는 어떤 인사이트를 주는가?”까지 상세하게 설명되어 있어, 학습자 스스로 생각하는 훈련이 됩니다.

2. Pandas와 Plotly를 중심으로 한 심화 학습 가능
데이터 분석에서 가장 많이 사용되는 Pandas와 시각화 라이브러리 Plotly에 집중한 구성이 돋보입니다.
단순 시각화를 넘어, 시각화의 목적과 해석에 대한 감각까지 배울 수 있는 점이 매우 좋았습니다.
특히 Plotly는 인터랙티브한 시각화가 가능한데, 이 책을 통해 처음 써봤지만 앞으로도 자주 활용하게 될 것 같습니다.

3. 생성형 AI 도구와의 접목
데이터 분석 과정에서 ChatGPT 같은 AI 도구를 어떻게 활용할 수 있는지 알려주는 부록 B의 내용은 이 책만의 큰 차별점입니다.
이제는 AI 도구를 어떻게 잘 쓰느냐가 경쟁력이 되는 시대에, 

실무 감각을 갖춘 개발자로 도약할 수 있는 유용한 인사이트를 제공합니다.

 

 

다른 데이터 분석 책들과 비교했을 때

솔직히 말하면, 시중에 Pandas나 데이터 분석을 다룬 책은 이미 넘쳐납니다. 

그럼에도 이 책이 돋보이는 이유는 다음과 같아요.

'설명'보다 '실습'에 비중
다른 책들은 설명이 지나치게 많거나, 반대로 코드만 던져주는 경우가 많습니다.
이 책은 설명과 실습의 균형이 절묘하게 맞춰져 있어서 손으로 따라 하며 개념이 머릿속에 스며드는 구조입니다.

단계별 난이도 조절
입문자에게 맞는 쉬운 예제부터, 점차 현실적인 데이터로 깊이를 늘려갑니다.
중간에 포기하지 않게 만드는 심리적 장치가 잘 설계되어 있는것 같아요.

생성형 AI 활용 부록 제공
이건 정말 이 책만의 고유한 무기입니다. 

ChatGPT, Claude 등 AI 도구를 데이터 분석에 어떻게 접목시킬 수 있는지를 구체적으로 알려주는 책은 흔치 않습니다.

 

 

책을 읽고 따라해 본 후기

책에서 소개한 마케팅 데이터 분석 실습을 따라 하며,

그 코드가 어떤 데이터를 어떻게 바꾸고, 어떤 인사이트를 도출할 수 있는지 설명해 주는 방식이 너무 좋았습니다.

 

이번에 인사이동한 카드업무에 적용해보기 위해,

카드 회원 서비스 및 포인트 정산, 마케팅 리워드 등을 간단히 분석해봤습니다.

분석 대상은 다음과 같은 구조의 카드 마케팅 데이터였습니다.

 

고객번호(고유식별자), 발급일자, 캠페인 참여여부, 리워드 수령여부, 월별 이용금액, 고객연령대/성별/지역, 고객 등급 등..

 

책에서는 주어진 데이터를 불러오고, 결측치를 확인하고, 집계함수로 주요 통계치를 구하고, 시각화로 인사이트를 드러내는 방식으로 분석을 진행합니다.

저는 아래와 같이 실제 업무에 맞춰 응용했습니다.

 

• 캠페인 참여자와 비참여자의 평균 이용금액 비교 → groupby 와 mean()을 사용해 간단히 파악 가능
• 포인트 리워드 수령 고객군의 지역 분포  →  value_counts()와 bar 플롯으로 시각화
• 연령대별 참여율 및 이용액 분포 시각화  →  plotly.express의 histogram과 box 그래프 활용

책에서 설명한 방식은 단순히 따라 하기 쉽다는 것을 넘어서,

실제 업무데이터를 구조적으로 이해하는 데 큰 도움이 되었습니다. 

 

코드가 짧고 명확해서 내 데이터에 쉽게 이식할 수 있었고, 설명이 친절해서 "이게 왜 필요한가?"를 자연스럽게 이해하게 됩니다.

기존엔 Matplotlib만 써봤는데, Plotly의 상호작용 그래프는 마케팅팀 보고자료로 제격이네요.

누적막대그래프, 히트맵, 산점도 등 분석 결과를 생생하게 표현할 수 있었고,

BI툴을 쓰지 않고도 파이썬만으로 시각화와 통계를 뽑을 수 있어 유용하네요 ㅎ

 

 

최종 평가 및 추천

『잔재미코딩의 파이썬 데이터 분석 입문』은 단지 "데이터를 다루는 방법"을 알려주는 책도 아니고, 단순한 입문서도 아닙니다.

초심자에게는 데이터 분석의 세계를 소개해 주고, 

실무자에게는 정리된 지식을 제공하며, 

방향성을 고민하는 이에게는 명확한 로드맵까지 제시하는 "데이터 분석가의 시야를 갖게 하는 책"입니다.

마케팅 데이터 분석뿐만 아니라, 데이터를 기반으로 일하는 모든 분들께 이 책을 추천합니다. 

특히, 업무 데이터로 실습을 해보면 이 책이 제시하는 방향이 왜 중요한지 더 잘 느낄수 있을 것 같습니다.

 

이제 여러분도 이 책을 펼쳐, 데이터가 어떤 이야기를 하고 싶은지 직접 들어보시길 바랍니다. ^O^

 

 

 

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