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[리뷰]처음 배우는 네트워크 보안 [주요 내용] - 네트워크 구축, 네트워크 보안 시스템 구축과 운영, 보안 조직 구성, 보안 관제 센터를 만드는 방법 - 사이버 공격 유형에 따른 대응 방법 - 네트워크 보안에 대한 전반적인 흐름 이해 - 네트워크 보안 업무에 대한 기본적인 내용 학습 목표 [대상독자] - 네트워크 보안 시스템 보안 담당자 - 네트워크 보안 시스템 구축과 보안 관제를 배우려는 학생 [서평] 이 책은 네트워크를 구축할 때 반드시 알아야 할 네트워크 보안 지식에 대해서 기초부터 하나씩 배울수 있고, 네트워크 구축, 보안 조직 구성, 네트워크 보안 시스템 구축및운영, 보안 관제 까지 전체적인 흐름에 대해서 이해하고 실습할수 있도록 도와 주고 있다. 이책을 학습을 하면 실제 보안 업무에 어떻게 진행되고있는지 많은 도움이 될것이라..
[리뷰]개발자에서 아키텍트로 38가지 팀 활동을 활용한 실전 소프트웨어 아키텍트 훈련법 [주요 내용] - 소프트웨어 아키텍처란 무엇이고 아키텍트는 무슨 일을 하는가 - 디자인 싱킹과 디자인 마인드셋을 활용한 아키텍처 설계 전략 - 이해관계자와 비즈니스 목표를 명확하게 파악하고 이해하기 - 아키텍처 핵심 요구사항을 파악하고 품질 속성 정의하기 - 자주 사용하는 아키텍처 패턴과 사용법 - 아키텍처 모델을 활용해 시스템 복잡도 관리하기 - 아키텍처 디자인 스튜디오 운영하기 - 설계를 시각화하고 아키텍처 문서화하기 - 아키텍처를 평가하고 피드백을 반영해 개선하기 - 적절하게 설계 권한을 위임하며 팀의 역량 높이기 - 현업에서 바로 활용 가능한 38가지 팀 활동 [대상 독자] - 개발자에서 아키텍트로 커리어를 변경하고 싶은 사람 - 소프트웨어 아키텍처를 제대로 이해하여 실무 개발 능력을 향상하고 싶..
[리뷰]데이터 과학을 위한 통계 2판 [대상 독자] - 통계학을 전공으로 공부하지 않은 데이터 과학자 - 통계 이론을 몰라 어려움을 겪는 데이터 과학자 - 필요한 이론을 적재적소에 활용하고 싶은 데이터 과학자 - 일반인 대상의 통계책은 너무 쉽게 느껴지는 사람 - 파이썬이나 R언어에 익숙한 사람 [주요 내용] -데이터 과학의 초석인 탐색적 데이터 분석 시작하기 -임의표본추출로 편향을 줄이고 고품질 데이터셋을 얻는 방법 -실험설계 원칙을 적용해 타당한 결론을 도출하고 명확한 답을 찾는 방법 -회귀분석으로 결과를 추정하고 이상을 탐지하는 방법 -범주를 예측하고 찾아내는 주요 분류 기법 -데이터로 학습하는 통계적 머신러닝 기법 -레이블 없는 데이터에서 의미를 추출하는 비지도 학습 기법 [서평] 각 장의 내용중 어려운 용어에 대해서 따로 찾아 보지..
[리뷰] 이것이 안드로이드다 with 코틀린 안드로이드 입문의 3가지 장벽, 언어+실전+환경 완벽 대응! [한줄평] 18년차 개발자가 알려주는 진짜 앱 개발 입문서 [목차구성] PART 1 안드로이드와 코틀린 Chapter 01 코틀린 안드로이드 이해하기 Chapter 02 개발 도구 설치와 앱 실행하기 Chapter 03 코틀린 사용을 위한 기본 문법 PART 2 안드로이드의 화면 구성과 생명 주기 Chapter 04 위젯과 리소스 다루기 Chapter 05 화면 구성하기 PART 3 안드로이드 프로그래밍 Chapter 06 권한 Chapter 07 파일 입출력과 SharedPreferences Chapter 08 데이터베이스 Chapter 09 카메라와 갤러리 Chapter 10 스스레드와 코루틴 Chapter 11 서비스와 콘텐트 리졸버 Chapter 12 구글 지도, 네트워크, Open API [이 ..
[리뷰]Head First Go [한줄평] 프로그래밍의 시작은 Head First Go가 진리입니다. [목차구성] 1장. 시작해 봅시다: 문법 기초 2장. 다음엔 어떤 코드가 실행될까요?: 조건문과 반복문 3장. 호출해 주세요: 함수 4장. 코드 묶음: 패키지 5장. 목록에서: 배열 6장. 확장 문제: 슬라이스 7장. 데이터 라벨링: 맵 8장. 저장소 만들기: 구조체 9장. 나만의 타입: 사용자 정의 타입 10장. 당신만 알고 계세요: 캡슐화와 임베딩 11장. 당신은 무엇을 할 수 있나요?: 인터페이스 12장. 다시 일어서기: 실패 복구하기 13장. 작업 공유하기: 고루틴과 채널 14장. 코드 품질 보증: 자동 테스트 15장. 요청에 응답하기: 웹 앱 16장. 패턴 따르기: HTML 템플릿 [서평] Head First시리즈는 호불호가 ..
Push rejected: master: rejected 에러 대처법 - Push rejected: master: rejected 에러 대처법 Push를 Github같은 곳에 있는 저장소로 올리려고 다음과 같은 메시지가 떨어진다. $ git push origin master To git@github.com:keesun/telepathy.git ! [rejected] master -> master (non-fast-forward) error: failed to push some refs to ‘git@github.com:keesun/telepathy.git’ To prevent you from losing history, non-fast-forward updates were rejected Merge the remote changes (e.g. ‘git pull’) befo..
[도서 리뷰] 맥 초보를 위한 <맥 쓰는 사람들과 함께하는 macOS 시에라> 책 리뷰 - 맥 쓰는 사람들과 함께하는 macOS 시에라 한빛미디어의 이벤트를 통해 읽게 된 책입니다. 책은 578페이지로 구성되어있으며 시에라에 한정되어있지 않고 초보자부터 전문가들까지 폭넓은 독자층을 타켓으로 하고 있습니다. Mac 사용자라면 다 아는 60만 회원의 "맥 쓰는 사람들" 일명 맥쓰사 커뮤니티의 풍부한 정보와 운영해 온 고래돌이의 오랜 노하우가 빼곡히 담겨 있습니다. 디자인은 역시 맥북처럼 깔끔하고 한눈에 들어올 수 있는 내용으로 구성되어 있습니다. 개인적인 느낌일 수도 있으나 맥의 장점은 깔끔함을 따라한 것처럼 읽기 편하고 지저분하지 않은 좋은 구성이였습니다. 또한, 책이 비싸다고 생각이 들겠지만 그만큼 값어치를 한다고 생각합니다. 대부분 스크린샷을 첨부하여 step by step으로 ..
Spring MVC 4 익히기 스프링 MVC 프레임워크를 이용한 스프링 웹 애플리케이션 개발 저자소개 지은이_ 지오프로이 워렌(Geoffroy Warin) 소프트웨어 장인 운동Software Craftsmanship movement과 오픈소스 확산을 지지하고 이에 대 한 확고한 신념을 가진 개발자로, 개발을 시작한 지 10년이 넘었다. 그는 주로 자바와 자바스크립트로 엔터프라이즈급 웹 애플리케이션을 구상하는 일을 해왔다. 지오프로이는 백엔드와 프론트엔드 양쪽에 모두 능통하며, 깔끔한 코드와 테스트 가 능성에 많은 관심이 있다. 그는 개발자들이 그들의 고객에게 지속적인 가치를 제공하 려면 읽을 수 있는 코드를 작성하기 위해 노력해야 한다고 믿는다. 그는 테스트 주도 개발Test-driven Development 접근법과 훌륭한 소프트웨어 설계를 활성화 하기 위해 페어 프로그래밍과 멘토링을 활용한다..
파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 ‘파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝’은 scikit-learn의 코어 개발자이자 배포 관리자인 안드레아스 뮐러Andreas Mueller와 매쉬어블의 데이터 과학자인 세라 가이도Sarah Guido가 쓴 ‘Introduction to Machine Learning with Python‘의 번역서입니다. 온라인/오프라인 서점에서 판매중입니다. [YES24], [교보문고], [알라딘], [그외] 이 책에 실린 코드는 깃허브에서 주피터 노트북으로 볼 수 있습니다. [github], [nbviewer] 저자 안드레아스 뮐러와의 인터뷰는 한빛미디어 홈페이지에서 볼 수 있습니다. 이 책의 1장과 2장을 ‘파이썬 머신러닝‘ 페이지에서 읽을 수 있습니다. 이 페이지에서 책의 에러타와 scikit-learn 버전 변경..
[리뷰] 웹 데이터 수집의 기술 - 데이터와 크롤링을 몰라도 엑셀 및 구글 스프레드시트로 쉽게 할 수 있는 프로그램에 대한 배경 지식이 '1'도 없는 사람일지라도 엑셀, 구글 스프레드시트로 쉽게 할 수 있는 데이터 수집 방법! 웹에는 방대한 데이터가 모인다. 대형 정보관리체계로 유명한 Dell EMC 사의 통계에 따르면 2000년에 6.2엑사바이트였던 데이터가 해마다 증가해 2020년에는 35제타바이트에 달할 것으로 예상하고 있다. 제타바이트는 엑사바이트의 1,000배이므로 약 20년간 5,000배 이상의 데이터가 증가할 것이며, 이렇게 생성된 데이터의 약 94%는 디지털 형태로 구성되어있다. 이는 새로 생성된 데이터 대부분이 디지털 형태로 탄생하고 있다는 의미이다. 디지털화된 모든 데이터의 정보가 웹에 존재하는 것은 아니지만, 대다수의 디지털 데이터가 웹을 통해 공유되는 만큼 웹 데이터의 활용이 정보 수집 ..

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