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빅쿼리를 활용한 데이터 웨어하우스 구축

단계별로 배우는 구글 클라우드 관리형 데이터 분석
데이터 과학
마크 무케티 저자(글) · 백진욱 번역
에이콘출판 · 2021년 10월 19일 출시
2.5 (1개의 리뷰)
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책 소개

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구글의 BigQuery(빅쿼리) 기술을 바탕으로 리포팅과 대시보드 기능을 지원하는 데이터 웨어하우스를 구축하는 방법을 설명한다. BigQuery를 사용해 설계, 빌드, 로드, 검색, 유지하는 방법을 단계별로 진행하면서 데이터 웨어하우스를 구축할 수 있다. 유용하면서도 확장 가능하며 유지보수가 쉬운 모던 데이터 분석 시스템을 어떻게 만드는지에 대한 궁금증을 해결해준다. 그리고 BigQuery 머신러닝 기능을 사용해 데이터를 예측하고 조직의 데이터 문제를 해결하는 방법을 설명한다.

작가정보

저자(글) 마크 무케티

Mark Mucchetti
의료 및 전자 상거래 분야의 업계 기술 리더다. 인텔 8088에서 BASIC 및 터보 C를 시작으로 지금은 클라우드에서 Node.js를 사용하는 등 30년 이상 컴퓨터 작업과 소프트웨어를 작성해왔다. 그동안 기술에 대한 깊은 애정과 관리 기술로 세계적 수준의 플랫폼을 만드는 엔지니어링 그룹을 구축하고 성장시켜왔다. 데이터베이스, 릴리스 엔지니어링, 프론트엔드 및 백엔드 코딩, 프로젝트 관리 분야에서도 일했다. 로스앤젤레스 지역에서 기술 임원으로 일하면서 기술 팀원들이 최고의 잠재력을 갖고 업무 목표를 달성할 수 있도록 지도하고 있다.

번역 백진욱

카네기멜론 대학에서 컴퓨터공학 학사와 석사를 취득했다. 삼성전자에 다니다가 마이뮤직테이스트를 공동 창업해 8년간 CTO 포지션으로 일했다. 행파이브를 비롯한 여러 스타트업의 테크니컬 컨설팅을 해왔으며, 딜리버스라는 물류 스타트업을 공동 창업해 다시 한번 열정을 불태우고 있다. 데이터와 클라우드 기술의 결합에 의한 혁신에 많은 관심이 있고 조직에 DataOps와 MLOps를 적용하는 것에 흥미를 갖고 있다.

작가의 말

데이터(data)와 정보(information)는 서로 다른 개념이다. 데이터 웨어하우스 기술로 방대한 양의 원시 데이터를 수집하고 변환해 조직이 사용할 수 있는 정보를 유추할 수 있다. 구글 BigQuery는 입문자도 사용할 수 있는 서버리스, 글로벌 접근성, 보안성까지 추가된 데이터 웨어하우스다. 이 책을 읽고 초기 디자인, 설치, 데이터 가져오기, 스트리밍, 유지 보수, 시각화와 혁신적 기능까지 경험할 수 있다. 이미 알고 있는 데이터베이스, 웨어하우스 혹은 분석에 도움을 주는 정보들도 얻을 수 있다. 어떤 방식으로 진행을 하더라도 BigQuery를 사용해 정보가 지식으로 변환하는 여정의 마지막 단계로 나아가는 데 도움을 줄 수 있다.

목차

  • 1부. 웨어하우스 구축

    1장. BigQuery 살펴보기
    __구글 클라우드 플랫폼
    __GCP 시작
    __GCP 사용
    ____Cloud Console
    ____Command Line Interface
    ____프로그래밍 방식 액세스
    __BigQuery Cloud Console
    ____SQL 쿼리
    ____유용한 정보
    __웨어하우스 디자인
    __데이터 저장소로서의 BigQuery
    ____행 지향 접근
    ____열 지향 접근
    __데이터 웨어하우스로서의 BigQuery
    __주요 질문
    ____기초
    ____확장성
    __데이터 정규화
    __요약

    2장. 웨어하우스 프로젝트 시작
    __시작에 앞서
    __핵심 질문
    ____제한적인 리소스는 무엇인가?
    ____조직의 업무 분야는 무엇인가?
    ____조직의 차별점은 무엇인가?
    ____필요한 데이터를 알려줄 수 있는 사람은 누구인가?
    ____고객에게 필요한 데이터를 파악하고 있는 사람은 누구인가?
    ____핵심 객체는 무엇인가?
    ____핵심 관계는 무엇인가?
    ____시간은 어떤 역할을 하는가?
    ____비용은 어떤 역할을 하는가?
    __일반적인 고려사항
    __업무 승인
    ____관계자 인터뷰
    ____갈등 해결
    ____문서 산출물
    ____비즈니스 수용
    ____결정 기록
    __설계 방식 선택
    ____트랜잭션 저장소
    ____스타/눈송이 스키마
    ____NoSQL
    ____BigQuery
    __BigQuery 모델
    ____프로젝트
    ____데이터 세트
    ____테이블
    __요약

    3장. 데이터 모델
    __데이터 모델
    __수집 속도
    __과거 데이터의 가치
    __데이터 모델 생성
    __데이터 세트 생성
    __테이블 생성
    ____소스
    ____파일 형식
    ____대상
    ____스키마
    ____모드
    ____파티션 및 클러스터 설정
    ____고급 옵션
    ____파티셔닝
    ____클러스터링
    __BigQuery 데이터 읽기
    ____BigQuery UI
    ____bq 커맨드 라인
    ____BigQuery API
    ____BigQuery Storage API
    __요약

    4장. BigQuery 비용 관리
    __BigQuery 모델
    __BigQuery 비용 모델
    ____스토리지 가격
    ____주문형 가격
    ____정액제
    ____BigQuery 예약
    __비용 최적화
    ____연간 약정
    ____테이블 분할
    ____로딩 vs 스트리밍
    ____쿼리 작성
    ____쿼리 비용 확인
    __GCP 예산 도구
    ____GCP 요금 계산기
    ____주문형 모델 제한 설정
    ____예약 할당량 설정
    ____BigQuery에 결제정보 로드
    __요약

    2부. 웨어하우스 채우기

    5장. 웨어하우스 데이터 로드
    __로딩과 마이그레이션
    ____파일
    ____Google Cloud Storage
    ____타사 이전 솔루션
    ____Java Database Connectivity
    ____Document-Based Storage/NoSQL
    ____외부 데이터 소스
    __요약

    6장. 데이터 웨어하우스 스트리밍
    __장점과 단점
    ____데이터 일관성
    ____데이터 가용성
    ____스트리밍 사용 조건
    __스트리밍 코드 작성
    ____Google App Engine
    ____발생할 수 있는 문제
    __고급 스트리밍 기능
    ____시간순으로 분할
    ____수집순으로 분할
    ____템플릿 테이블
    __요약

    7장. Dataflow
    __주요 개념
    ____Driver Program
    ____파이프라인
    ____Directed-Acyclic Graph
    ____PCollection
    ____PTransform
    __파이프라인 구축
    ____준비
    ____튜토리얼
    ____Google Dataflow Runner
    __Dataflow Templates
    __Dataflow SQL
    ____주요 개념 확장
    ____Dataflow SQL 확장
    ____Dataflow SQL 파이프라인 작성
    ____Dataflow SQL 작업 배포
    __요약

    3부. 웨어하우스 사용

    8장. 웨어하우스 관리
    __질문과 계획
    __회고
    __로드맵
    ____제품 결함
    ____기술 부채
    ____유지보수
    ____범위 축소
    ____시스템화
    ____낙관적인 확장성
    ____우선순위
    __푸시-풀 전략
    __데이터 고객 유형
    ____데이터 분석가
    ____엔지니어
    ____임원 및 경영진
    ____영업직
    __요약

    9장. 웨어하우스 쿼리
    __BigQuery SQL
    ____기본 문법
    ____추가 구문
    ____이전 데이터 액세스
    __집합과 교차
    ____UNION ALL/DISTINCT
    ____INTERSECT
    ____EXCEPT
    __조인
    ____CROSS JOIN
    ____INNER JOIN
    ____OUTER JOIN
    ____USING
    ____셀프 조인
    __하위 쿼리
    ____WITH절
    __중첩 데이터
    ____UNNEST
    __파티션
    ____수집 시간 파티션 테이블
    ____날짜/타임스탬프 파티션 테이블
    ____정수 범위 파티션 테이블
    __날짜 함수
    ____협정 세계시
    ____일반 사용 사례
    __그룹핑
    ____ROLLUP
    ____HAVING
    __집계 함수
    __BigQuery GIS
    ____GEOGRAPHY의 개념
    ____GIS 함수
    ____시각화
    __기타 함수들
    __요약

    10장. 예약 작업
    __BigQuery의 예약 쿼리
    ____쿼리 예약하기
    ____쿼리 검토
    __Cloud Scheduler
    ____이름
    ____빈도
    ____대상
    ____상태
    ____명령줄 사용
    ____스케줄링 모범 사례
    __다른 예약 방법
    ____Cloud Tasks
    ____Cloud Composer
    ____BigQuery Transfer Service
    __요약

    11장. GCP의 서버리스 함수
    __장점
    ____관리
    ____확장성
    ____비용
    ____가용성
    __단점
    ____지연
    ____리소스 제한
    ____이식성
    ____관리
    __BigQuery와 Cloud Functions
    __함수 작성
    ____함수 이름
    ____리전
    ____트리거
    ____인증
    ____변수, 네트워킹, 고급 설정
    ____코드
    ____소스코드
    ____Cloud Functions 배포
    __Cloud Functions 호출
    ____HTTP 트리거
    ____Cloud Pub/Sub 트리거
    ____Cloud Storage 트리거
    ____Cloud Firestore
    ____직접 트리거
    ____Firebase 트리거
    __Cloud Scheduler
    __실제 애플리케이션 예제
    ____제안하는 디자인
    __요약

    12장. Cloud Logging
    __로그와 분석의 연관성
    ____Abigail’s Flowers 예제
    __Cloud Logging
    ____로그 탐색기
    ____Cloud Logging 쿼리
    __BigQuery 로그 싱크
    ____싱크
    ____싱크 생성
    __측정항목과 알림
    ____측정항목 생성
    ____로그 기반 측정항목
    ____측정항목 내보내기
    ____알림
    __피드백 루프
    __요약

    4부. 웨어하우스 유지 및 관리

    13장. 고급 BigQuery 기능
    __분석 함수
    ____정의
    ____윈도우 프레임
    ____파티션
    ____실행 순서
    ____숫자 함수
    ____윈도우 프레임 문법
    ____탐색 함수
    ____집계 분석 함수
    __BigQuery 스크립팅
    ____블록
    ____변수
    ____Comments 주석
    ____IF/THEN/ELSEIF/ELSE/END IF
    ____제어 흐름
    __저장 프로시저, 사용자 정의 함수, 뷰
    ____저장 프로시저
    ____사용자 정의 함수
    ____자바스크립트 사용자 정의 함수
    ____뷰
    ____구체화된 뷰
    __요약

    14장. 데이터 거버넌스
    __데이터 거버넌스 정의
    ____가용성
    ____컴플라이언스
    ____일관성
    ____비용 관리
    ____의사 결정
    ____성능
    ____품질
    ____보안
    ____사용성
    __거버넌스 전략
    __책임과 역할
    ____고위 경영진
    ____거버넌스 위원회
    ____주제 전문가
    ____데이터 분석가
    ____데이터 엔지니어
    __기록 시스템
    ____Golden Record
    ____단방향 데이터 흐름
    __보안
    ____인증
    ____권한
    ____암호화
    ____분류
    ____데이터 손실 방지
    ____감사
    __데이터 수명 주기
    ____수집에서 사용 가능 상태까지
    ____활성 데이터 및 품질 측정
    ____폐기
    __거버넌스 정책 수정
    __로드맵
    __승인
    __Google Cloud Data Catalog
    ____개요
    ____BigQuery
    ____외부 연결
    ____개인 식별 정보
    __요약

    15장. 장기적인 전략 수립
    __비즈니스 변화
    ____큰 비즈니스 변화
    ____핵심 성과 지표
    ____타임라인
    ____접근 방법
    ____데이터 프로그램 품의서
    __자연적인 성장
    ____변화 제어
    ____소스 제어 관리
    ____데이터 보존 고려사항
    ____개인 정보 보호법
    ____비용 관리
    ____만료 기간
    ____장기 스토리지
    __데이터 조작 언어
    __중단 시간
    ____코드 프리즈
    ____단계적 성능 저하
    __BigQuery 생태계
    __요약

    5부. 데이터 리포팅과 시각화

    16장. 리포팅
    __리포팅
    __리포팅과 데이터 대중화
    ____역사
    ____회색시장 데이터
    ____리포팅을 통한 대중화
    ____역사는 반복된다
    __제품 관점의 리포팅
    ____B2B의 관점
    ____리포팅 시스템 품의
    ____제품 관리
    __요구사항 정의
    ____플랫폼
    ____보고서
    ____로드맵
    __솔루션 분포
    ____Google Cloud Platform
    ____서드 파티
    ____그 외의 방법
    __요약

    17장. 대시보드와 시각화
    __시각화
    ____시각화 기능
    __대시보드
    ____시각화와 대시보드
    ____대시보드 계층
    ____사용 사례
    ____접근성
    ____신선함
    ____관련 측정항목
    ____주요 비즈니스 변화
    ____커뮤니티
    __대시보드 구축
    ____하드웨어
    ____소프트웨어
    ____유지보수
    __요약

    18장. Google Data Studio
    __데이터 스튜디오 보고서와 BigQuery
    ____데이터 소스
    ____BigQuery 커넥터
    ____보고서 준비
    ____보고서 생성
    ____차트 작성
    ____보고서 보기 옵션
    __추가 기능
    ____데이터 스튜디오 탐색기
    ____데이터 혼합
    ____계산된 필드
    ____커뮤니티 추가 기능
    ____Google 애널리틱스
    __BigQuery BI Engine
    __요약

    6부. 데이터의 잠재력 향상

    19장. BigQuery ML
    __배경 지식
    ____인공지능
    ____머신러닝
    ____통계와의 관계
    ____윤리
    __BigQuery ML 개념
    ____비용
    ____지도 학습과 비지도 학습
    ____모델 유형
    ____수행 절차
    __예제
    ____k-평균 군집화
    ____분류
    __요약

    20장. Jupyter Notebook과 공개 데이터 세트
    __심연의 가장자리
    __Jupyter Notebook
    ____노트북 설정
    ____노트북 인터페이스
    ____Python 데이터 분석
    __BigQuery 연결
    ____커널에 데이터 추가하기
    ____BigQuery 데이터 추가
    __dataframe 탐색
    ____둘러보기
    ____개별 값 탐색
    ____다중 값 탐색
    ____다음 단계
    ____매직 명령어
    __AutoML Tables
    ____데이터 세트 가져오기
    ____학습 설정
    ____모델 학습
    ____모델 평가
    ____예측
    ____추가 분석
    __데이터 인사이트 퍼널
    __요약

    21장. 결론
    부록 A. Cloud Shell과 Cloud SDK
    부록 B. 데이터 프로젝트 품의서 샘플

출판사 서평

◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈
◆ 프로젝트와 조직을 위한 데이터 웨어하우스 설계
◆ 다양한 외부 및 내부 소스에서의 데이터 로드
◆ 복잡한 워크플로를 위한 구글 클라우드 플랫폼 서비스 통합
◆ 조직 성장에 대응하는 데이터 웨어하우스 유지 및 확장
◆ 웨어하우스 데이터 분석, 리포팅 및 대시보드 생성

◈ 이 책의 구성 ◈
1부, ‘웨어하우스 구축’에서는 백지상태에서 데이터 저장소에 대한 요구 사항을 정하고 구성하는 방법을 설명한다. 몇 가지 예제로 데이터 웨어하우스나 SQL 저장소 없이 BigQuery에서 바로 데이터에 접근하는 방법을 알려준다. 이미 사용하는 데이터 저장소가 있다면 어떤 전략을 채용할지 설명한다. 마지막으로 비용 측면에서 예산과 데이터의 가용성 사이의 절충안을 논의한다.
2부, ‘웨어하우스 채우기’에서는 기존 데이터 소스에서 데이터 웨어하우스로 옮기는 방법인 로딩(loading), 스트리밍(Streaming) 그리고 데이터플로우(Dataflow)를 설명한다. BigQuery에서 바로 로딩과 스트리밍을 관리할 수 있다. 데이터플로우에 한 장을 할애해 확장 가능한 커스텀 데이터 파이프라인을 구성하는 기술을 설명한다.
3부, ‘웨어하우스 사용’에서는 데이터 웨어하우스를 구축한 후 가능한 작업을 기술한다. 8장에서는 처음 BigQuery를 실행한 후 데이터를 다루는 방법에 있어 기초를 세우는 방법을 설명하고 9장에서는 BigQuery에서 SQL을 어떻게 사용하는지를 알려준다.
4부, ‘웨어하우스 유지 및 관리’에서는 데이터 웨어하우스에서 회사에 가치를 부여할 수 있는 데이터를 운영할 수 있다. 다만 데이터도 주기적인 관리가 필요하다. 문제 발생을 예방하기 위한 데이터 관리 전략을 설명한다. 14장에서는 조직에서 큰 스케일의 변화가 있을 때 데이터 웨어하우스에 어떤 변화가 있을지 설명한다.
5부, ‘데이터 리포팅과 시각화’에서는 부가적인 부분을 다룬다. 정보를 리포트로 만들거나 실시간 대시보드를 만들고 분석을 위해 데이터를 어떻게 조직에게 전달하는지를 다룬다.
6부, ‘데이터의 잠재력 향상’에서는 BigQuery의 획기적인 기능인 머신러닝(ML, machine learning) 기능을 설명하고 우리가 다루는 데이터에서 어떻게 사용하는지 설명한다. 공개 데이터 세트를 사용해 기존 데이터와 연동하는 방법도 설명한다.

◈ 옮긴이의 말 ◈
데이터는 어디에나 존재한다. 이제 데이터 분석은 비즈니스에 있어 필수적인 요소다. 대부분의 회사는 분석 스택을 만들면서 많은 시행착오를 겪는다. 그중 가장 먼저 맞닥뜨리는 것은 어떻게 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)를 구축할 것인지에 관한 고민이다.
대부분의 데이터 분석 스택은 데이터 웨어하우스와 같은 중앙저장소에 데이터를 저장한 후 데이터를 변환해 BI 도구 혹은 보고서를 만드는 식으로 구성한다. 데이터 웨어하우스가 대두되기 전에는 프로덕션 DB를 직접 쿼리하는 방식으로 구현했다. 하지만 이런 방법은 프로덕션 성능에 부담을 주게 돼 읽기 전용 복제본을 사용하게 됐다. NoSQL 데이터베이스를 사용할 경우 지원되는 도구와 표준이 부족하기 때문에 SQL 데이터베이스에 로드한 후 분석했다. 최근에는 다양한 데이터 소스를 통합해서 인사이트를 얻어야 하는 복잡한 요구사항의 수용을 위해 데이터 웨어하우스의 존재가 부각됐다. 데이터 웨어하우스를 구축하면 다양한 이벤트, 애플리케이션 데이터, 마케팅 데이터, CRM 데이터, API로 얻을 수 있는 모든 데이터를 한곳에 모아 정제한 다음, 분석과 모델링을 할 수 있게 된다. 하지만 이런 기술은 기업 수준의 투자가 아니면 불가능했다. 그리고 기업들에도 데이터 웨어하우스 운영 및 워크플로 유지보수는 쉬운 일이 아니었다. 하지만 데이터 웨어하우스가 클라우드로 옮겨가면서 개발자들도 손쉽게 접할 수 있는 기술이 됐다.
데이터 웨어하우스는 중앙 분석 데이터 저장소로 분석 쿼리에 최적화된 데이터베이스라고 생각하면 된다. 다음과 같은 이유로 데이터 웨어하우스 사용을 고려하게 된다. 다수의 데이터 소스의 데이터를 결합해 분석이 필요할 때, 분석용 데이터와 트랜잭션 데이터를 분리해야 할 때, NoSQL과 같이 분석 쿼리에 적합하지 않을 때, 자주 쓰이는 분석 쿼리를 최적화할 때다.
하지만 저장소만으로 데이터 웨어하우스는 혼자 분석 스택을 감당할 수 없다. 데이터 웨어하우스를 구축하려면 워크플로와 운영을 포함해 스토리지(추출과 로드), 프로세스(변환과 모델), 접근(시각화와 전달)의 세 가지 기능을 충족해야 한다.
Amazon Redshift, google BigQuery, snowflake, presto와 같은 여러 가지 데이터 웨어하우스가 떠오르고 있다. 하지만 BigQuery는 완전 관리형 서버리스 서비스로 누구나 약정 없이 바로 시작할 수 있다.
이 책을 통해 BigQuery의 기술뿐만 아니라 데이터 엔지니어링에 필요한 여러 가지 GCP 기술들을 접할 수 있다. Cloud Functions, Dataflow, DLP 등 여러 가지 GCP 서비스들을 사용해 데이터 웨어하우스를 구축, 유지, 관리하는 방법을 배울 것이다. 시간이 지남에 따라 퇴색되고 더 나은 도구가 나오더라도 데이터 웨어하우스를 구축하는 방법론과 유지보수를 위한 기초지식을 다루기 때문에 두고두고 여러 번 참고할 수 있을 것이다.
이 책은 기술보다는 사람과의 관계를 강조한다. 데이터 전략 및 수행에 있어 BigQuery는 단순한 도구일 뿐이다. 데이터 웨어하우스 구축을 통해 인사이트를 얻고 비즈니스 예측까지 할 수 있는 기회를 갖고 데이터 주도적인 결정을 할 수 있길 바란다.

기본정보

상품정보
ISBN 9791161755755 ( 1161755756 )
쪽수 548쪽
크기
189 * 236 * 29 mm / 998 g
총권수 1권
시리즈명
데이터 과학
원서명/저자명 Bigquery for Data Warehousing/Mucchetti, Mark

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도서 소득공제 안내

  • 도서소득공제란?

    • 2018년 7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입 및 공연을 관람하기 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다. (추가 공제한도 100만원까지 인정)
      • 총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
      • 현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
      • 시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공
  • 도서 소득공제 대상

    • 도서(내서,외서,해외주문도서), eBook(구매)
    • 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)
      • 제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
      • 상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.
  • 도서 소득공제 가능 결제수단

    • 카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함)
    • 현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 기프트 카드, 실시간계좌이체, 온라인입금
    • 간편결제 : 교보페이, 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO, 토스, CHAI
      • 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
      • 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인 가능합니다.
      • SKpay, 휴대폰 결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가
  • 부분 취소 안내

    • 대상상품+제외상품을 주문하여 신용카드 "2회 결제하기"를 선택 한 경우, 부분취소/반품 시 예치금으로 환원됩니다.

      신용카드 결제 후 예치금으로 환원 된 경우 승인취소 되지 않습니다.

  • 도서 소득공제 불가 안내

    • 법인카드로 결제 한 경우
    • 현금영수증을 사업자증빙용으로 신청 한 경우
    • 분철신청시 발생되는 분철비용

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빅쿼리를 활용한 데이터 웨어하우스 구축
단계별로 배우는 구글 클라우드 관리형 데이터 분석
한달 후 리뷰
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작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 올해 주식 투자를 시작했다. 아무것도 모르고 초심자의 행운으로 분유값 정도를 벌고 나니, 조금 더 공부해보고 싶어져서 『초격차 투자법』을 구매했다.
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
기대가됩니다~
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이 구매자의 첫 리뷰 보기
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하루밤 사이 책한권을 읽은게 처음이듯 하다. 저녁나절 책을 집어든게 잘못이다. 마치 게임에 빠진 아이처럼 잠을 잘수없게 만든다. 결말이 어쩌면 당연해보이는 듯 하여도 헤어나올수 없는 긴박함이 있다. 조만간 영화화되어지지 않을까 예견해 본다. 책한권으로 등의 근육들이 오그라진 느낌에 아직도 느껴진다. 하루밤 사이 책한권을 읽은게 처음이듯 하다. 저녁나절 책을 집어든게 잘못이다. 마치 게임에 빠진 아이 처럼 잠을 잘수없게 만든다. 결말이 어쩌면 당연해보이는 듯 하여도 헤어나올수 없는 긴박함이 있다. 조만간 영화화되어지지 않을까..
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
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