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그래프 데이터 실무 가이드
book

그래프 데이터 실무 가이드

by Denise Gosnell, Matthias Broecheler
May 2025
Beginner to intermediate content levelBeginner to intermediate
420 pages
6h 55m
Korean
O'Reilly Media, Inc.
Book available
Content preview from 그래프 데이터 실무 가이드

13장. 에필로그

이 작품은 AI를 사용하여 번역되었습니다. 여러분의 피드백과 의견을 환영합니다: translation-feedback@oreilly.com

그래프 사고와 이를 복잡한 문제에 적용하는 이 여정에 여러분과 함께하게 되어 매우 영광입니다. 여러분은 복잡한 문제를 해결하기 위한 새로운 사고 방식, 그 사고를 공식화하기 위한 새로운 이론, 그리고 그 사고를 실제 솔루션 구축에 적용하기 위한 여러 가지 새로운 기법과 기술을 배웠습니다.

레오나르도 다빈치는 "개발자는 코드 샘플이 순식간에 표현할 수 있는 것을 말로 설명하기 전에 잠과 배고픔을 이겨내야 한다"라고 말했습니다.

모든 공예와 마찬가지로 그래프 사고는 지속적인 연습을 통해 숙달할 수 있습니다. 새로운 크래프트를 시작하는 방법을 보여드리기 위해 노트북과 예시 문제를 준비했습니다. 이 노트북을 계속 가지고 놀면서 각자의 문제에 맞게 조정해 보세요.

이 책의 프레임워크를 여러분이 직면하는 문제에 적용해 보시기 바랍니다. 이 책의 첫 장에서는 어떤 문제가 그래프 사고의 혜택을 받을 수 있는지 추론하는 방법을 보여드렸습니다. 우리가 살펴본 기준은 딱딱하고 빠른 규칙이 아니라 그래프 사고에 적합한 특성을 가진 문제를 식별하기 위한 대략적인 가이드라인일 뿐입니다. 시간이 지남에 따라 이러한 의사 결정을 뒷받침하는 직관을 키우게 될 것입니다.

처음 시작할 때는 표 형식의 데이터라는 관계형 렌즈를 통해 데이터 문제를 생각하는 것이 더 자연스럽고 편안하게 느껴질 것입니다. 특히 데이터의 관계와 연결 구조가 당면한 문제에 중요한 경우, 다른 관점을 채택하는 불편함을 극복하고 그래프 사고를 시도해 보세요.

데이터를 표현하는 데 있어 관계적 관점이 잘못된 것은 아니며, 그래프 사고가 더 낫다고 주장하려는 것이 아닙니다. 두 관점은 서로 다르며, 특정 종류의 문제에서는 그래프 사고가 해결책을 찾는 데 더 쉽고 효과적일 수 있습니다. 복잡한 문제는 종종 두 관점의 조합이 필요한 하위 문제로 세분화해야 하기 때문에 두 관점을 모두 숙달하는 것이 문제 해결에 매우 중요합니다.

문제에 그래프 사고를 적용하기 시작할 때, 이 책의 후반 장에서 설명한 '선 개발, 후 제작' 접근 방식을 따르는 것이 좋습니다. 즉, 데이터를 그래프로 탐색하는 것부터 시작하여 적절한 그래프 기법을 적용하고 다듬는 과정을 빠르게 반복한 다음, 이러한 기법을 프로덕션에 사용하기 위해 세밀하게 조정하는 과정을 깊이 있게 파고드는 것입니다. 4장부터 12장까지는 가장 일반적인 연결된 데이터 문제인 이웃 탐색, 트리 분기, 경로 찾기, 협업 필터링, 엔티티 해결에 그래프 사고를 적용하기 위해 이러한 사고방식에 접근하는 방법을 안내합니다.

이러한 기술을 다양한 방식으로 조합하고 조립하여 특정 애플리케이션에 적합한 솔루션을 구축할 수 있는 레고 블록이라고 생각하면 됩니다.

어디로 가야 할까요?

그래프 사고에 대해 알아야 할 것이 이것뿐인가요?

아직 시작에 불과합니다.

그래프 사고는 컴퓨터 과학, 물리학, 수학, 생물학 등 다양한 분야와 연관되어 ...

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