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(데이터 시각화를 위한) 데이터 인사이트 : 빅데이터를 바라보는 통찰의 눈 (74회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
Whitney, Hunter 한선용, 역
서명 / 저자사항
(데이터 시각화를 위한) 데이터 인사이트 : 빅데이터를 바라보는 통찰의 눈 / 헌터 휘트니 지음 ; 한선용 옮김
발행사항
서울 :   한빛미디어,   2014  
형태사항
332 p. : 삽화, 도표 ; 24 cm
원표제
Data insights : new ways to visualize and make sense of data
ISBN
9788968480942
서지주기
참고문헌(p. 324-328)과 색인수록
일반주제명
Information visualization Data structures (Computer science) information organization Data mining
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No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
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No. 2 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.312 2014z3 등록번호 121229724 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 3 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.312 2014z3 등록번호 121234885 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 4 소장처 의학도서관/자료실(3층)/ 청구기호 006.312 2014z3 등록번호 131048611 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B
No. 5 소장처 의학도서관/자료실(3층)/ 청구기호 006.312 2014z3 등록번호 131050079 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B
No. 6 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 006.312 2014z3 등록번호 151336633 도서상태 대출중 반납예정일 2021-10-05 예약 예약가능 R 서비스
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No. 2 소장처 의학도서관/자료실(3층)/ 청구기호 006.312 2014z3 등록번호 131050079 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B
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No. 1 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 006.312 2014z3 등록번호 151336633 도서상태 대출중 반납예정일 2021-10-05 예약 예약가능 R 서비스

컨텐츠정보

책소개

시각화를 통했을 때 우리가 데이터의 이면을 어떻게 볼 수 있는지, 유용한 정보와 종합적 조망을 제공한다. 개괄적 주제부터 중요한 세부 사항까지, 모두를 놓치지 않도록 꼼꼼히 설명한다.

데이터 시각화는 여전히 발전하는 분야이기에 이 분야에 활발히 공헌 중인 사람들의 아이디어와 업적을 이 책에 많이 인용했으며, 그중에서도 비즈니스 분석/보건/게임/보안/네트워크 모니터링 분야의 사례를 보면 최신 데이터 시각화를 간접적으로 나마 느낄 수 있을 것이다.

시각화를 통해 데이터의 이면을 바라볼 수 있는 통찰을 키워주는 데이터 시각화의 교과서

이 책의 특징과 장점
데이터 시각화에 대한 개요를 설명하는 교양서
오래된 사례부터 최신 사례까지 다양한 사례를 볼 수 있다.

어떤 독자를 위한 책인가?
데이터를 분석해서 비즈니스에 활용하고자 하는 사람
데이터 과학자
빅데이터 관련 개발자

도서 특징
데이터 시각화의 교과서
『데이터 시각화를 위한 데이터 인사이트』는 시각화를 통했을 때 우리가 데이터의 이면을 어떻게 볼 수 있는지, 유용한 정보와 종합적 조망을 제공한다. 개괄적 주제부터 중요한 세부 사항까지, 모두를 놓치지 않도록 꼼꼼히 설명하는 이 책은 데이터 시각화의 교과서라 할 수 있다. 데이터 시각화는 여전히 발전하는 분야이기에 이 분야에 활발히 공헌 중인 사람들의 아이디어와 업적을 이 책에 많이 인용했으며, 그중에서도 비즈니스 분석/보건/게임/보안/네트워크 모니터링 분야의 사례를 보면 최신 데이터 시각화를 간접적으로 나마 느낄 수 있을 것이다.


정보제공 : Aladin

저자소개

헌터 휘트니(지은이)

생명 과학, 의학, 정보 공학, 해양 생물학 등의 다양한 분야에서 유용하고 쓰기 편리한 인터페이스 디자인을 개발해 온 UX 디자이너다. UX 디자인 외에도 데이터 시각화를 포함해 다양한 방면의 글을 써 온라인과 오프라인으로 발행했으며, 다양한 기술과 입장을 가진 사람들이 서로 토의하면서 데이터를 더 많은 사람이 사용할 수 있게, 더 흥미롭게 표현하는 방법을 찾아내려 노력하고 있다. UCLA에서 영문학, UCSC에서 생물학으로 학사 학위를 받은 뒤 UCLA에서 신경심리학 대학원 과정을 수료했다. 이렇게 다양한 방면을 공부하면서 오랫동안 인문학과 과학의 접점을 고민해왔다. http://www.hunterwhitney.com

한선용(옮긴이)

웹 표준과 자바스크립트에 관심이 많은 번역가. 2008년부터 웹 관련 일을 했으며, ‘WCAG 2.0을 위한 일반적 테크닉’ 등의 문서를 번역해 웹에 올렸습니다. 번역서로 『나의 첫 파이썬(2판)』(2020), 『파이썬으로 웹 크롤러 만들기(2판)』(2019), 『자바스크립트를 말하다』(2014), 『데이터 시각화를 위한 데이터 인사이트』(2014), 『모던 웹을 요리하는 초간편 HTML5 Cookbook』(2012), 『Head First jQuery』(2012), 『jQuery Mobile』(2012), 『자바스크립트 성능 최적화』(이상 한빛미디어, 2011), 『CSS 완벽 가이드』(2021), 『CSS 핵심 실용 가이드』(이상 웹액츄얼리코리아, 2021), 『자바스크립트 프로그래밍』(2013), 『처음 배우는 jQuery』(2012), 『에릭 마이어의 CSS 노하우』(이상 인사이트, 2011) 등이 있습니다.

정보제공 : Aladin

목차

목차
옮긴이의 글 = 4
지은이의 글 = 6
감사의 글 = 8
CHAPTER 1 테라바이트에서 통찰력으로
 서론 : 더 넓은 관점 = 16
 우리를 똑똑하게 해주는 것들 : 사려 깊은 시각화는 삶에 어떤 도움을 주는가? = 16
 차트를 두려워하지 마십시오 = 20
 데이터의 세계를 보십시오 = 24
 데이터에서 지혜로 = 26
 데이터와 함께하는 하루 = 27
 데이터의 소나기와 가랑비 : 통계학자 존 보슬레이의 관점 = 32
 겉잡을 수 없는 혼란 = 35
 데이터의 라이프사이클 = 37
 데이터가 뭐고 메타데이터는 뭔지 "사실만 말하세요" = 41
 남길 것과 버릴 것 : 저널리즘 교수이자 기술 기업가 렌 셀러스와 대화 = 44
 무엇이 중요한가? = 45
 파급 효과 = 51
 데이터 시각화의 속성 = 59
 스플렁크 CIO 더그 하르와 머신 데이터 우물에 뛰어들기 = 60
 심오한 단순성(단순한 형태로 표현한 복잡한 데이터) = 66
 새로운 것은? = 68
CHAPTER 2 더 아름다운 질문
 질문의 예술 = 71
 좋은 질문 = 73
 워싱턴 DC, 1100개의 불 = 74
 스무 고개 = 77
 패턴, 컨텍스트, 질문 = 78
 무엇을 모르는지도 모를 때 소프트웨어를 어떻게 만들 것인가? = 82
 질문 속의 질문 = 86
 가진 것을 아는 일 = 94
 질문과 메타데이터 = 98
 빠른 질문 = 102
 '개인적인 최선' 찾기(정보과학자 댄 길먼의 작업을 바탕으로) = 104
 비즈니스를 위한 '의문세' 감면 = 105
 좋은 질문 하기 = 111
 초보자의 마음으로 데이터에 접근 = 112
 데이터가 너무 많다고요? = 113
 더 아름다운 질문 = 114
CHAPTER 3 이기는 조합 - 데이터 시각화의 재료 다루기
 잘 어울리는 것들만 = 117
 여러 가지 재료로 무엇을 할지 판단하기 = 118
 상차리기 = 119
 1부 - 데이터 요소를 선택, 저장, 조합하기 = 120
 2부 - 데이터 타입에 맞춘 시각화 = 135
 색깔! = 146
 3부 - 다른 시각화를 함께 쓰기 = 152
 작은 규모의 이기는 협력 = 155
 결론 = 158
CHAPTER 4 경로, 목적, 관점
 이 길을 따라 = 159
 데이터의 줄기 따라가기 = 163
 다시 길 위로 = 164
 뚜렷한 경로, 손에 쥘 수 없는 경로 = 166
 경로와 과정 = 172
 정글에서 희귀 새 찾기 : 포장 명세서 = 172
 시간 여행, 추적, 일깨움 : 시각화 흐름과 데이터 = 179
 데이터와 묘사 경로 = 184
 교차점과 그래프 시각화 = 190
 다리, 네트워크, 역할 = 192
 점에 대한 세련된 설명 = 197
 지도 위의 점 그 이상(패트릭 마이어의 관점) = 199
 데이터 포인트 이상의 것 = 203
 기억해야 할 점 = 207
CHAPTER 5 당신의 시야
 통과하는 것 = 209
 애매한 부분의 인식 = 211
 모든 게 당신의 관점에 달렸습니다 = 214
 데이터 모델 vs. 사용자 모델 = 215
 권한을 주는 vs. 인상적인, 심성 모델 = 217
 UX 디자인과 데이터 이해 = 219
 변화를 아낄 수는 없을까요? = 221
 학습된 인터페이스 vs. 직관적 인터페이스 = 222
 T2 - 기술×훈련 = 226
 당신의 장치에 달렸습니다 = 228
 야구, 바순, 거장의 경지 = 230
 HCI와 슈나이더만의 '황금률'에서 얻은 믿음직한 조언 = 233
 사용편이성과 데이터 시각화 = 234
 톰 소여 소프트웨어 CEO 브렌던 매든과 함께 바라본 사용자 주도 디자인 = 238
 월트 바트만과 함께 하는 조망 : 색깔과 조합 = 240
 요약 = 250
CHAPTER 6 생각하는 기계
 데이터 분석의 음양 = 253
 분석의 대규모화 : 지식, 데이터 마이닝, 기계 학습 = 255
 갱도 진입 = 256
 수동과 자동 = 258
 자동화한 관찰과 사람의 가설 = 258
 블랙박스, 장난감 상자, 상자 바깥 = 261
 직관과 알고리즘 = 262
 관련성과 인과관계에 대한 실망 = 264
 앞으로 올 것들은 어떤 모양일까요? = 266
 어떻게 접을 것인가? = 270
 다중 지능과 데이터 시각화 = 272
 의문, 아이디어, 통찰력 = 274
 사람, 컴퓨터, 협업 = 276
 부분의 합 = 288
CHAPTER 7 뒤늦은 깨달음, 예견, 통찰
 1부 - 데이터에 적응하기 = 289
 보조 맞추기 = 295
 2부 - 데이터 시각화의 새로운 차원 = 307
 3부 - 실시간 = 319
 방 안의 코끼리 = 320
 교차하는 경계 = 323
자료 = 324
INDEX = 329

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