인재경영, 데이터사이언스를 만나다, 데이터과학을 적용한 인사업무의 사례 연구

인재경영, 데이터사이언스를 만나다 - 인재 경영 과학자의 시대가 온다
김성준 지음 / 클라우드나인 / 2018년 7월

이젠 인공지능이 사람을 뽑는데도 관여를 하는 세상이 되었다. 감히 기계 주제에 사람을 뽑아 하는 욱하는 감정과 함께 영화 터미네이터의 우울한 세상이 현실이 되는 것이 아닌가 하는 우려를 하는 사람들이 많을 것이다. 

하지만 아직 그 정도로 우려할 정도는 아니다. 어차피 사람이 해도 지원자가 많은 경우, 회사 자체 기준에 따라 바로 탈락이라는 쓰레기통으로 직행하는 이력서도 태반이기 때문이다. 이런 단순 서류 분류 작업을 자동화했다 생각하면 된다. 오히려 사람이 놓칠 수 있는 이력서 베끼기를 철저히 찾아내고, 기준 적용 오류, 심사자의 사감정 개입을 줄여 공정성을 높일 수 있다는 장점도 있다. 

'인재경영, 데이터사이언스를 만나다'은 이렇게 데이터과학, 인공지능이 적용되고 있는 최근의 인사업무를 다각도로 살펴보고 있는 책으로 채용부터, 승진, 업무 평가, 인재 분석, 이직까지 인사 전반에 관련된 다양한 상황을 저자의 경험과 통계 지식, 국내외 사례 등을 담아 분석하고 있다.

'인재경영, 데이터사이언스를 만나다'는 크게 1부, 2부로 나뉘는데, 1부에서는 인재경영의 발전과정과 인사 관련 데이터 분석 기술과 적용의 어려움, 왜 데이터과학이 도입되게 되었는지 등을 말하고 있고, 2부에서는 데이터과학이 적용된 각종 인사관리 사례를 구체적인 통계 분석과 함께 알아보고 있다.

이 책은 '인사가 만사다'라는 말로 인사의 중요성을 강조하며 시작한다. 이는 기업의 성장과 발전, 몰락이 모두 사람에 달려 있다는 것으로 인재를 어떻게 뽑고 쓰느냐에 밀접한 관계가 있음을 말한다.  그런데 사람을 뽑는 기준부터 참 애매하다. 무조건 성적순으로 뽑을 수도 없고, 인성이 좋다고 뽑을 수도 없다. 뽑은 사람들이 회사에 진짜 도움이 되었다고 단언하기도 어렵다. 이런 애매함이 결국 인재경영에 과학화 도입을 가져왔고, 인공지능 적용까지 가져온 것이라 할 수 있다.

책 초반 공채제도 발전사에도 나와 있는 이야기로 과거에 삼성이 직원 채용에 관상가를 동원했다는 것은 다들 잘 알고 있을 것이다. 이걸 가지고 많은 이들이 미신을 신봉하는 삼성을 비웃어 왔다. 하지만 그만큼 사람 뽑는 게 어렵다는 것을 의미한다. '열 길 물 속은 알아도 한 길 사람 속은 모른다'라는 말이 있다. 현재 사람 속도 모르는데, 입사 지원자가 미래에 회사에 도움이 될지 해가 될지 어떻게 알겠나 생각한다면, 관상과 사주까지 동원한 면접은 오히려 다른 회사보다 통계적 과학적 접근을 했다고 말할 수도 있는 것이 된다.

인사관리 경험이 전혀 없는 나는, 저자의 살아있는 각종 경험 이야기를 보고서야, 사람관리, 특히 과학적인 인재관리가 얼마나 어려운 일인지 알 수 있었다. 공채로 뽑은 직원을 잘 뽑았는지, 잘못 뽑았는지, 수치로 만드는 게 왜 어려운지, 한 사람의 성과를 어떻게 점수 매기는 것이 좋은지, 임원은 어떻게 평가할지, 처음엔 별거 아닐 거라 생각했던 모든 것들이 조금만 깊게 들어가도 머리가 아플 정도로 복잡했다. 왜 인사관리에 심리학자, 통계학자, 데이터학자가 등장할 수밖에 없는지 알 수 있었다. 수학처럼 1+1=2 라는 결론을 도출하기에는 너무나 많은 변수가 있었고, 정량적으로 측정할 수 없는 요소들이 많았다. 이는 초반에 말했던 기계가 감히 사람을 측정해라는 불쾌감을 잊게 만들었다. 오히려 그동안 너무 원시적으로 사람을 관리해 온 게 아니었나 하는 생각이 들었다. 

솔직히 내가 이 책을 본 목적은 단순히 인공지능을 어떻게 이용해서 면접을 보는 것인지 알고리즘이나 프로그램, 시스템 환경같이 속 알맹이만 알고 싶었다. 그런데 오히려 그건 그리 중요하지 않았다. 인사관리 전반에 대한 이해와 함께 사람의 심리가 더 큰 부분이었다. 게다가 미래에 돌발할 수 있는 갖가지 변수들은 계량할 수 없는 요소여서, 결국 일반적인 통계적 추측을 뛰어넘을 수 없음을 알 수 있었다. 구글이 승진 예측 모형을 거부한 이유도 이러한 요소들이 있었기 때문이었다.

만일 어떻게 어떻게 해서 과학적인 인재경영 시스템을 만들었다 해도, 이게 모든 회사에 적용될 수 있는 것이 아니라는 것도 문제다. 인공지능 딥러닝도 결국 데이터 학습을 하는데, 이게 조직의 편견과 주관도 학습을 한다는 것이다. 세부적 요소도 결국에는 사람이 건드리는 부분이라서, 사람이 효율을 위해 IT 도구를 이용하는 정도인 것이지, 애니나 영화에 나오는 거처럼 컴퓨터가 알아서 모든 것을 하는 것이 아니라는 것이다.

책을 읽다 보니, 과학화의 필요성에 의구심이 드는 반대 사례도 떠올랐다. 이름 쓴 종이를 선풍기로 날려 인사관리하고, 직원이 신입사원을 뽑는 일본의 미라이 공업 말이다. 이렇게 어처구니없는 인재경영을 해도, 창업 이후 연속 흑자에 이익률 경쟁업체 5배라고 하니 말이다. 

결국 그동안 많은 연구가 있었어도, 인재경영 과학화의 길은 아직 멀었다는 것을 의미한다. 그러나 분명히 우리 앞에 다가올 미래이다. 그리고 저자가 마지막 에필로그에 적었듯이 기술의 논리에 모든 생각이 함몰되지 않고 '인간 존재 가치' '인간의 영역'을 주체적으로 고민해 나가야 한다는 점도 잊지 않아야 한다.

'인재경영, 데이터사이언스를 만나다'를 보면서, 인사 파트가 이렇게 많은 통계적 지식이 필요하다는 것에 놀랐다. 데이터과학이 인재관리에 이렇게 쓰인다는 것을 제대로 맛도 볼 수 있었다. 그리고 자연스럽게 많은 생각을 하게 해준 점도 좋았다. 내가 오너라면, 내가 인사담당자라면 하는 상상도 해보고, 삼국지의 유비와 조조를 비교하며 어떤 인재관리 스타일이 좋은 건가도 생각해 봤다. 과거, 현재, 미래를 종합적으로 생각해보게 만든 책이었다. 

데이터 과학을 위한 통계, 데이터 과학 입장에서 다룬 통계 책

데이터 과학을 위한 통계 - 데이터 분석에서 머신러닝까지 50가지 핵심 개념
피터 브루스.앤드루 브루스 지음, 이준용 옮김 / 한빛미디어 / 2018년 10월

현재 IT 대세 빅데이터와 인공지능에서 꼭 필요한 공부가 있는데, 그게 바로 통계다. 이 분야에서 통계는 선택이 아닌 필수이자 기본으로 갖추어야 할 기본 능력인 것이다. 그런데 통계 공부가 참 쉽지 않다. 배워야 할 것들이 많다 보니, 학습 분량도 많은 데다, 단순히 계산만 잘한다고 통계를 잘한다고 할 수 없다. 분석 목적에 맞는 올바른 통계 방법을 적용할 줄 아는 다양한 실무 경험도 필요하다. 자칫 잘못하면, 전혀 엉뚱한 결과를 도출할 수 있기 때문이다. 특히 데이터 과학을 하는 사람은 통계학, 정보기술, 적용 분야 등을 아우르는 전문지식이 있어야 한다. 이는 통계학을 연구하는 수학자와는 통계학을 보는 입장이 다른 것이다.

'데이터 과학을 위한 통계'는 바로 그런 차이를 담은 책이다. 데이터 과학자를 대상으로 하는 책으로 통계의 핵심 개념을 전반적으로 총정리 해놓았으며, 데이터 과학의 관점에서 통계학을 다루고 있다.

따라서 책 처음부터 수학으로서 통계보다는 데이터 분석이라는 입장에서 통계의 역사를 보고 있으며, 통계학자와 데이터 과학자들이 쓰는 용어 차이와 개념을 곳곳에서 이야기하고 있고, 심지어 비슷해 보이는 컴퓨터 과학과 정보공학에서의 그래프라는 용어가 어떻게 다르게 쓰이는지도 말하고 있다. 이게 왜 중요하냐 할 수 있지만, 이는 기구 설계 단위로 미터법을 쓸 것이냐 인치법을 쓸 것이냐 하는 것과 같이 가장 기본적인 단위를 맞춰 같은 생각을 공유하는 것과 같은 것이다. 책 곳곳에 CAUTION으로 이런 차이에 주의를 주고 있는데, 비슷한 분야에 같은 단어, 같은 용어인데도, 다른 의미를 가지는 것을 보면, 신기할 정도다. 용어의 혼동을 피하기 위해서 주의 깊게 봐야 할 부분인 것이다.

이런 용어 정리처럼 '데이터 과학을 위한 통계'에는 잘못된 통계 이해에 관한 부분도 말하고 있다. 통계적 유의성에 나오는 p값이 그 예일 수 있다. 심리학 저널 경우 p값 사용을 금지까지 할 정도였다. 통계의 잘못된 이해로 잘못된 논문 결과를 야기한 것이다. 이를 바로잡기 위해 미국통계협회에서 연구자와 저널 편집자를 위해 성명서까지 낼 정도다. 이처럼 책에서는 기존의 통계학 책에서 볼 수 없었던 실무 차원에 도움이 되는 전문적인 내용들이 담겨 있다. 

그런데 '데이터 과학을 위한 통계'를 보기 위해서는 기본적으로 R 프로그래밍 언어를 알고 있어야 한다. R에 대한 별다른 설명없이 바로 R 코드를 이용한 각종 예제들이 나오기 때문이다. 어려운 것들은 아니지만, R을 전혀 모를 경우, 책을 온전히 이해하는 데 걸림돌도 될 수 있고, 읽는 재미도 반감할 수 있다.

또 한 가지는 이 책은 통계를 기본부터 가르쳐주는 책이 아니다. '데이터 분석에서 머신러닝까지 50가지 핵심 개념'이라는 부제에 나와 있듯이 이 책은 통계를 기초부터 알려주는 책이라기 보다, 기존에 알고 있는 통계 지식을 전체적으로 정리하고 점검하는 용도의 책이라고 보면 맞다. 통계 용어, 공식, 개념 설명, 적용 사례, 그래프 보는 법, 샘플과 같은 것들이 잘 나와 있지만, 주요 핵심 개념 위주라서 학습서처럼 익히기에는 한계가 있다. 물론 독자의 통계 학습에 도움을 주기 위해, 각 단원마다 '더 읽을 거리'를 두어, 관련된 각종 책과 논문을 언급해 놓고 있다는 점은 이 책이 가진 한계를 보완하기 위한 저자의 꼼꼼한 배려라고 볼 수 있다.

'데이터 과학을 위한 통계'는 화려한 풀컬러로 지루한 수학책의 단조로움을 피하고 있다.  그만큼 코드나 그래프를 보기 편하다. 그리고 각 파트마다 '용어 정리'란이 있어서, 꼭 익히고 점검할 용어를 강조해놨다. 이 부분을 제대로 보지 않으면, 내용 이해가 제대로 안될 수 있으므로 몇 번이고 다시 봐야 할 부분이다. '주요 개념'에서는 각 소단원 내용을 정리하고 있어 다시 한번 핵심 정리하게 하고 있으며, 'TIP', 'NOTE', CAUTION'을 통해 추가 정보나 보강 설명을 하고 있다.

여러 예제와 함께 간결한 설명으로 되어 있는 '데이터 과학을 위한 통계'는 통계를 전체적으로 훑어보기 좋은 책이다. 특히 인공지능, 머신러닝, 빅데이터 등과 관련된 데이터 과학을 공부하거나 그쪽에 일하는 사람들에겐 통계 지식 정리와 함께 바른 통계 적용에 좀 더 실질적인 도움을 주는 책이라 생각한다. 

아빠가 들려주는 R 통계, 의학도, 각종 연구자에게 다양한 도움을 주는 책

아빠가 들려주는 R 통계 - 샤방샤방 R Shiny 통계
김지형 지음 / 북앤에듀 / 2020년 1월

날이 갈수록 중요한 위치를 차지하고 있는 학문이 통계인 거 같다. 빅데이터니 인공지능이니 하는 요즘 화두인 분야를 일단 제쳐 두더라도, 통계는 이공계통뿐만 아니라, 경제, 경영, 심리, 행정 등 다양한 문과 영역에서도 아주 중요한 역할을 하고 있다. 연구자에게 있어서, 통계는 자신의 연구를 중명하기 위한 대표적인 수단이기도 하다.

그러다 보니, 통계 관련 소프트웨어들이 주목을 받고 있는데, 최근 각광을 받는 것이 바로 막강한 데이터 분석 능력을 가진 R이다. R 사용자가 많아지면서, R을 지원하는 다양한 프로그램들도 많이 생기고 있다. 그중 Shiny 샤이니는 R의 기능을 확장하여 빠르고 쉬운 대화형 웹 앱 제작을 쉽게 제작 가능케 하는 패키지이다.

이번에 본, '아빠가 들려주는 R 통계'는 R과 Shiny를 이용한 다양한 통계 분석 방법과 그래프 보는 법을 알려주는 책이다. 그런데 이 책은 의학도, 의학 연구자에 특화된 책이라는 특징을 가지고 있다. 김지형 저자 역시 정형외과 의사이다. 그래서 그런지 책 속 통계 샘플들이 중에 의료적인 것들이 많이 보인다. 반면 저자가 지은 책들을 보면, 의학자 보다 통계학자가 아닌가 할 정도로 통계에 관련된 많은 책을 쓴 것을 알 수 있다. 그만큼, 저자가 의학과 수학적 식견을 같이 갖추고 있다는 의미일 것이다.

우선 책 제목이 '아빠가 들려주는 R 통계'이다 보니, 이 책이 R 입문이나 통계 초보 책이 아닐까 생각하시는 분이 있을 것이다. 미안하지만, 절대적으로 틀린 생각이다. t-test, ANOVA가 처음 들어 보는 단어라면, 이 책의 파트 1도 이해하기 힘들다. 게다가 R, 샤이니도 접해본 적이 없다면, 더더욱 책을 바로 덮게 될 것이다. '아빠가 들려주는 R 통계'에는 R 설치나 샤이니 설치, 기본 사용법 그런 내용이 없다. 따라서, 통계 공부도 하고 R 입문 수준을 벗어난 분들이 봐야 하는 책이다. 

그런데 왜 책 제목에 아빠가 나와서 혼동을 주나 할 수 있을 것이다. 처음엔 나도 왜 그런지 이해가 안 됐다. 하지만 책을 읽어 가면서 점점 알 수 있었다. 볼수록 엄청 친절한 책이었다. 그래프 보는 방법도 일일이 알려주고 각각의 의미, 어떤 분석이 어떤 연구에 적용하면 좋은 지, 실수하기 쉬운 부분 같은 것들을 꼭 집어 자세히 알려주어, 마치 어린 자식의 질문에 이해하기 쉽게 알려주려고 땀을 뻘뻘 흘리며 설명하는 자상한 아빠 이미지가 그려졌기 때문이다.

아빠의 사랑은 항상 넘쳐난다. 이 책도 그런 의욕이 넘쳐난다. 8개의 파트에 왕초보 통계부터 시작해서, 설문 조사 연구, 탐색적 분석, 단변수 분석, 다변수 분석, 결정나무와 판별 분석 등 무척 많은 것들을 담았다. 통계 사전이라는 느낌까지 든다. 게다가 이것들을 저자의 블로그와 연동해서 직접 실습해볼 수 있게 모조리 담았다. 책에 보이는 웹 주소들이 바로 그것들이다.

실습에 나오는 각종 시각화된 자료들은 자신의 연구나 문서 목적에 맞게 약간만 수정하면 되는 것들이 많으므로 일종의 탬플릿 역할도 해준다. 게다가 문서화하는데 도움 되게 csv, pdf 파일 등을 활용하는 방법, 문서화 힌트도 있고, 편리함을 주는 소프트웨어 도구에 관한 것들도 중간중간 알려주고 있어서 통계 툴에 익숙하지 않은 독자들을 전방위적 서포트를 해주고 있다.

내가 보기에 '아빠가 들려주는 R 통계'는 적어도 중급 수준의 책이라 생각한다. 그렇기 때문에 준비된 사람들에게는 친절한 아빠로 느껴질 거고, 준비가 덜 된 사람들에게는 꼰대 아빠처럼 느껴질 것이다.

하지만 분명한 것은 '아빠가 들려주는 R 통계'가 폭넓고 다양한 내용을 담고 있고, 저자의 노하우와 조언을 아낌없이 하고 있어, 각종 연구자나 통계 업무를 하는 분들에게 많은 도움이 되어 줄 것이라 생각한다.

에듀테크 FOR 클래스룸, 알기 쉬운 원격수업 도구 모음 책

한 권으로 끝내는 원격교육, 온라인 수업 도구의 모든 것 : 에듀테크 FOR 클래스룸 ㅣ FOR 클래스룸 시리즈
박찬 외 지음 / 다빈치books / 2020년 8월

코로나19의 거센 폭풍으로 인해,  사람들의 라이프 스타일이 많이 바뀌고 있는데, 갑작스러운 변화로 인해, 여러 가지 문제들이 발생하고 있다. 그중 학부모 입장에서 교육 쪽은 참 답답하기만 하다. 코로나 혼란으로 인해, 아이들의 교육이 제대로 이뤄지지 않고 있기 때문이다. 초중고뿐만 아니라, 대학 교육까지 정상적으로 이뤄지지 않고 있다. 학생과 교사 모두 혼란에 빠져 있고, 실습이 필요한 학과는 이러지도 저러지도 못하는 상황에 빠져 있다. 이 정도면, 일 년이 날아가는 게 아닌가 하는 걱정이다.

그렇다고 교육을 포기할 수 없기에, 현재 전국적으로 비대면 수업이 이뤄지고 있다. 교육 방송 수업, 원격 수업, 인터넷 수업과 같은 것들을 진행하고 있다. 문제는 이것들이 전에도 있었던 교육 수단이긴 하지만, 전통적인 수업과는 차이가 있고, 사람들이 선호하는 방식이 아니라는 것이 문제다. 학생, 교사 양쪽 다 낯선 방법인 것이다.

이처럼 우리에게 아직 낯선 교육 방법을 같이 고민하고 있는 책이 바로 '에듀테크 FOR 클래스룸'이다. 4차 산업혁명 시대에 걸맞은 디지털 교육 기술인 에듀테크를 설명하고 있고, 현재 에듀테크의 상황과 관련된 서비스 프로그램에 대한 것들을 알려주고 있다. 아울러 이러한 교육 서비스 기술 사용법과 함께 어떻게 활용하면, 효과적이며, 어떤 점을 주의해야 하는지, 여러 전문가의 조언을 들을 수 있는 책이다.

본격적인 각종 교육테크 관련 서비스 설명에 앞서, 공통적으로 미리 알아두면 좋은 내용을 책 맨 앞쪽에 정리해놨다. 여기에는 에듀테크의 개념과 함께, 현재 국내 상황이 알기 쉽게 정리되어 있고, 블렌디드 러닝, 프립트 러닝의 개념, 성공적인 온오프라인 학습을 위한 팁과 같은 것들이 설명되어 있다.

'에듀테크 FOR 클래스룸'에 처음 나오는 교육 도구는 띵커벨과 카훗이다. 교육 방송처럼 자칫 일방적인 교육이 되기 쉬운 문제점을 보완하는 퀴즈 도구인 것이다. 학생들의 학습효과를 극대화하고, 참여도를 높이기 좋은 도구로 학생과 교사 화면을 실제 사용 화면 모습과 함께 퀴즈 제작 방법을 자세히 알려주고 있다.

학생과 협업 수업할 때는 패들렛과 엔티미터을 활용하여 의견과 자료를 공유하며, 토의할 수 있는 공간을 마련한다. 둘 다 처음 접하는 도구들인데, 읽어보니 교육현장뿐만 아니라, 회사에서 프로젝트를 진행하는데도 무척 유용한 툴이라 생각한다.

비대면 수업과 함께 주목받은 서비스는 ZOOM 줌일 것이다. 교사나 교수들이 현재 많이 애용하고 있는 툴로 원격 수업 대표 프로그램이라 할 수 있다. 이 책에서도 줌에 대한 설명을 가입부터 활용까지 다루고 있고, 이와 유사한 구글 Meet, 카카오TV에 대해서도 알려주고 있다.

그런데 수업을 진행하는 데는 다양한 콘텐츠 자료들이 필요하다. 모든 수업을 교사가 말로만 할 수는 없기 때문이다. 그러다 보니, 책에서는 수업 콘텐츠 가공에 유용한 여러 가지 도구들을 알려 주고 있다. OSB Studio 또는 곰믹스 프로 경우 수업 동영상 편집 또는 방송하는데 활용하게 되고, 인공지능 보이스 더빙 프로그램인 클로바더빙을 이용하는 법, 쉬운 자막 프로그램 브루 사용법, 유튜브 활용, 동영상에 파워포인트를 쓰는 방법, 윈도우 툴 활용법, 구글 플랫폼을 이용한, 프리젠테이션, 설문, 스프레드시트 사용법 같은 것도 이 책을 통해 배울 수 있다. 

게다가 수업자료를 만드는데, 꼭 필요한 사진, 폰트, 이미지, 음원, 심지어 디자인까지 저작권을 피해서 무료로 활용할 수 있는 사이트와 방법도 알려주고 있어, 큰 도움이 된다.

이처럼 '에듀테크 FOR 클래스룸'에는 원격 수업에 필요한 아주 다양한 각종 수업 도구들을 선물세트처럼 알려주고 있다. 또한 도구 활용법들을 하나하나 사진과 함께 화면 캡처 설명을 담아서 하고 있어서, 누구나 쉽게 알 수 있다. 물론 심도 있게 특수한 기능까지는 알기는 힘들 수 있으나, 책 한 권으로 전체적으로 조망할 수 있고 바로 익혀 활용할 수 있다는 점이 이 책의 큰 장점이라 할 수 있다. 

'에듀테크 FOR 클래스룸' 덕분에 전에 몰랐던 많은 프로그램들을 알게 되었고, 좋은 힌트를 얻을 수 있었다. 원격 수업을 준비하는 교사, 교수 모든 분, 교육 비즈니스를 준비하는 분들에게 아주 유용한 책이라 생각한다.

한권으로 파이썬과 드론 날로 먹기, 일거양득, 일석이조인 책

한권으로 파이썬과 드론 날로 먹기
이현종.박재일 지음 / 잇플ITPLE / 2020년 7월

공부라는 단어만 들어도, 바로 거부감을 느끼고 도망치는 아이들이 많다. 한마디로 공부는 재미없다고 한다. 그렇기 때문에 많은 교육현장에서 재미있는 공부를 만들기 위해 온갖 고민과 노력을 하고 있는 것이다.

사실 재미있으면 공부는 쉬워지고 저절로 된다. 깊이 있는 공부도 어렵지 않다.

프로그램도 마찬가지다. 아무리 미래에 꼭 필요한 능력이라고 하지만, 재미가 빠지면, 국영수와 마찬가지 취급을 받을 수밖에 없는 것이다.

그런데 프로그래밍을 누구나 재미있게 익힐 수 있는 좋은 수단을 하나 발견했다. 바로 '한권으로 파이썬과 드론 날로 먹기'라는 책을 이용하는 것이다. 다들 드론은 잘 알고 있을 것이다. 장난감으로도 많이 접할 수 있고, 직접 경험하지 못했을지라도 방송으로는 많이 봤을 것이다. 윙윙거리며 하늘 날아다니는 드론을 상상하는 것만으로도 뭔가 재미가 느껴지지 않나? 이런 드론이란 재미 요소를 골치 아픈 파이썬 학습에 접목된 책이 '한권으로 파이썬과 드론 날로 먹기'인 것이다.

파이썬과 드론을 전혀 모르는 생초보, 입문자에게 적합한 책으로 초등생부터 성인까지 볼 수 있는 수준이다. 그리고 책 속에 나오는 드론은 로보링크의 드론을 기준으로 하고 있으며, 잇플 홈페이지 안에 있는 잇플샵, 로보링크에서 별도로 구입이 가능하다.

잇플은 주로 학교나 학원 같은 곳에서 쓸 수 있는 교재를 주로 출판하고 있는 곳인 만큼 이 책도 강의를 염두에 두고 작성되어 있다고 할 수 있다. 물론 학원 다니지 않고 혼자서도 충분히 공부할 수 있게 잘 설명되어 있다.

참고로 전에 나온 책은 스크래치를 이용했는데, 이번에는 새롭게 파이썬으로 구성되었다. 스크래치 학습이 필요하다면, '한권으로 코딩과 드론 날로 먹기'를 보면 된다.

책 내용은 207쪽으로 되어 있어 읽는데 부담 없고, 크게 드론 기초 3챕터, 파이썬 기초 3챕터, 드론 파이썬 코딩과 부록 3챕터, 이렇게 3, 3, 3 구성으로 되어 있다. 

챕터 1에서는 드론의 정의, 형태, 가치, 드론의 원리, 구조 등을 알려 주는데, 복잡한 설명은 피하고, 꼭 알고 넘어가야 할 중요 내용들 위주로 다루고 있다. 비행 원리의 경우, 실제로는 무척 복잡한 부분이지만, 여기서는 가장 중요한 것만 다루고 있고, 우리가 잘못 알고 있는 양력에 관한 상식도 바로잡아주고 있다. 많은 분들이 베르누이 원리로만 알고 있는데, 그것만으로는 양력이 충분하지 않고, 설명이 안 되는 비행도 생긴다. NASA에서도 잘못된 이론으로 나온다. 베르누이와 함께 뉴턴의 법칙, 작용과 반작용의 법칙이 적용된다. 같은 내용을 다른 드론 책에서도 봤는데, 이 책처럼 깔끔하게 설명이 되어 있지 않았다.

챕터 4부터는 파이썬에 관해 배운다. 파이썬을 만든 이가 누구인지 알아보고, 파이썬 설치, IDLE 실행, 에디터 창 사용법, 클래스, 자료형, 입출력, 모듈, 조건문, Tkinter 사용법, 터틀 그림 등을 간단한 코딩과 함께 배운다.

챕터 7, 8에서는 앞에서 배운 것을 기초로 해서, 파이썬을 통한 드론 제어를 해보는데, e_drone 패키지 설치, 제어 함수, 센서값 읽기, 드론 LED 제어, 패턴 비행 방법을 알아본다. 

마지막 챕터 9는 부록 편으로 드론 대회, 항공 안전법, 조정 퀵 매뉴얼, 오류 메시지 정리 등이 정리되어 있다.

책 전체가 올 컬러로 되어 있고, 다양한 사진과 일러스트 그림들이 많아서 이해하기 쉽다. 파이썬 코드도 코드와 실행 결과를 보기 쉽게 구성되어 있어 역시 쉽게 이해할 수 있다.

하나하나 설명이 잘되어 있어, 마음만 먹으면 단시간에 파이썬과 드론에 대해 파악할 수 있는 책이다.

'한권으로 파이썬과 드론 날로 먹기'는 일거양득, 일석이조라는 사자성어와 딱 맞는 책이다. 책 하나로 파이썬과 드론이라는 두 마리 토끼를 잡을 수 있는 책인 것이다. 무엇보다 지루하지 않게, 드론을 날려가며 놀면서 파이썬 프로그래밍을 공부할 수 있어 더욱 좋은 거 같다.