HOME > 상세정보

상세정보

구글 빅쿼리 애널리틱스 : 구글 빅쿼리 개발팀 멤버가 직접 집필한 (4회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
Tigani, Jordan Naidu, Siddartha, 저 최명근, 역 심지현, 역
서명 / 저자사항
구글 빅쿼리 애널리틱스 : 구글 빅쿼리 개발팀 멤버가 직접 집필한 / 조던 티가니, 싯다르타 나이두 지음 ; 최명근, 심지현 옮김
발행사항
서울 :   에이콘,   2016  
형태사항
642 p. : 삽화 ; 24 cm
총서사항
에이콘 데이터 과학 시리즈 = Data science series
원표제
Google BigQuery analytics
ISBN
9788960778436 9788960774469 (Set)
일반주기
색인수록  
일반주제명
Web usage mining
000 00000cam c2200205 c 4500
001 000045874875
005 20160624165352
007 ta
008 160624s2016 ulka 001c kor
020 ▼a 9788960778436 ▼g 94000
020 1 ▼a 9788960774469 (Set)
035 ▼a (KERIS)BIB000014058148
040 ▼a 241050 ▼c 241050 ▼d 211009
041 1 ▼a kor ▼h eng
082 0 4 ▼a 006.3 ▼a 005.745 ▼2 23
085 ▼a 006.3 ▼2 DDCK
090 ▼a 006.3 ▼b 2016z4
100 1 ▼a Tigani, Jordan
245 1 0 ▼a 구글 빅쿼리 애널리틱스 : ▼b 구글 빅쿼리 개발팀 멤버가 직접 집필한 / ▼d 조던 티가니, ▼e 싯다르타 나이두 지음 ; ▼e 최명근, ▼e 심지현 옮김
246 1 9 ▼a Google BigQuery analytics
260 ▼a 서울 : ▼b 에이콘, ▼c 2016
300 ▼a 642 p. : ▼b 삽화 ; ▼c 24 cm
440 0 0 ▼a 에이콘 데이터 과학 시리즈 = ▼x Data science series
500 ▼a 색인수록
630 0 0 ▼a Google Analytics
630 0 0 ▼a Google BigQuery
650 0 ▼a Web usage mining
700 1 ▼a Naidu, Siddartha, ▼e
700 1 ▼a 최명근, ▼e
700 1 ▼a 심지현, ▼e
900 1 0 ▼a 티가니, 조던, ▼e
900 1 0 ▼a 나이두, 싯다르타, ▼e
945 ▼a KLPA

소장정보

No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.3 2016z4 등록번호 121236994 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M

컨텐츠정보

책소개

에이콘 데이터 과학 시리즈. 이 책은 빅쿼리를 언제, 어떻게 사용하는지 설명하며, 유용한 인사이트를 얻을 수 있도록 돕는다. 먼저 기본적인 빅쿼리 개념을 다진 후, 빅쿼리 API와 쿼리 작성법, 빅쿼리의 동작 방식을 다양한 모범 사례와 예제를 통해 설명한다. 또한 태블로나 엑셀 등 다른 시스템과의 통합도 다룬다. 특히 이 책이 제공하는 앱엔진 앱과 웹 애플리케이션 예제는 사용자 애플리케이션 개발을 시작하는 데 유용할 것이다.

★ 요약 ★

구글의 새로운 빅데이터 분석 플랫폼, 빅쿼리

빅데이터 분석은 개인과 기업을 막론하고 요즘 최고의 화두다. 구글 빅쿼리를 활용하면 대량의 데이터에 복잡한 쿼리를 던지고 빠른 시간 내에 답을 얻을 수 있다. 이 책은 빅쿼리를 언제, 어떻게 사용하는지 설명하며, 유용한 인사이트를 얻을 수 있도록 돕는다. 먼저 기본적인 빅쿼리 개념을 다진 후, 빅쿼리 API와 쿼리 작성법, 빅쿼리의 동작 방식을 다양한 모범 사례와 예제를 통해 설명한다. 또한 태블로나 엑셀 등 다른 시스템과의 통합도 다룬다. 특히 이 책이 제공하는 앱엔진 앱과 웹 애플리케이션 예제는 사용자 애플리케이션 개발을 시작하는 데 매우 유용할 것이다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 빅쿼리 API를 통한 인증과 커뮤니케이션 방법
■ 데이터를 서비스로 가져오고 내보내는 방법
■ 간단한 쿼리들로 강력한 쿼리를 구성하는 방법
■ 구글 클라우드 플랫폼과 외부 도구로 서비스를 사용하는 법
■ 현재의 모범 사례와 기술을 보여주는 실제 예제
■ 빅데이터 분석에 많이 쓰이는 언어인 파이썬으로 작성된 웹 애플리케이션 예제
■ 이 책에서 사용하는 안내 웹사이트와 공개 데이터셋 제공

★ 이 책의 대상 독자 ★

이 책은 빅쿼리로 데이터를 분석하려는 데이터 과학자와 사용자의 데이터 파이프라인에 빅쿼리를 통합하려는 개발자, 빅쿼리가 사용하기 적합한 도구인지 결정하려는 기술 평가자를 대상으로 한다.

★ 이 책의 구성 ★

빅쿼리 기본(1장~4장): 빅쿼리를 시작하는 방법과 서비스에서 사용하는 기초적인 개념을 설명한다. 빅쿼리에 익숙하다면 이 부는 건너뛰어도 되지만, 주요 개념에 대한 기반을 확고히 다지는 데 도움이 될 것이다.

기초 빅쿼리(5장~8장): HTTP 하단 및 상단 클라이언트에서 API를 사용하는 방법과 SQL 쿼리 작성법을 설명한다. 특히 8장에서는 다양한 API를 사용하는 앱엔진 앱을 설명하며, 이러한 API가 실제 시나리오에서 얼마나 유용한지 살펴본다.

고급 빅쿼리(9장~11장): 빅쿼리 동작 방식을 상세히 설명하고, 고급 쿼리 기술과 방법, 데이터 관리 전략을 제안한다. 또한 동작할 듯한 쿼리가 왜 오류를 반환하는지 설명하고, SQL로 표현하기 어려운 쿼리를 생성한다.

빅쿼리 애플리케이션(12장~14장): 다른 시스템과 빅쿼리를 통합하는 방법을 알아본다. 예를 들어, 태블로로 데이터를 시각화하는 방법, 마이크로소프트 엑셀에서 빅쿼리 테이블에 쿼리하는 방법, 사용자의 구글 애널리틱스 데이터에 쿼리하는 방법을 살펴본다.


정보제공 : Aladin

저자소개

조던 티가니(지은이)

15년 이상의 전문적인 소프트웨어 개발 경험이 있으며, 빅쿼리 개발에 지난 4년을 쏟았다. 구글에 입사하기 전에 불운한 스타트업을 많이 거쳤으며, 스타트업 경험은 꼭 큰 회사여야만 빅데이터를 할 수 있는 건 아니라는 사실을 깨닫게 해줬다. 이전에는 마이크로소프트 리서치와 윈도우 커널 팀에서 근무했다. 코드를 작성할 때 빼고는 대개 조깅이나 축구를 즐긴다. 현재 아내 테간과 함께 시애틀에서 살고 있으며 둘 다 걸어서 출근한다.

싯다르타 나이두(지은이)

물리학 박사 취득 후 구글에 입사했다. 구글에서는 광고 타깃팅과 신문 디지털화, 그리고 지난 4년 동안은 빅쿼리 개발에 힘썼다. 구글에서 해온 일은 데이터 분석과 모델링, 대량의 데이터 처리 등 대부분 데이터 중심이었다. SQL 기법을 연구하지 않을 때는 다양한 주방 제품을 만들고 써 보는 걸 좋아한다. 현재 아내 닛띠야, 아들 비바안과 함께 시애틀에 거주 중이며, 가족들은 그의 주방 취미 생활을 별로 좋아하지 않는다. 여행을 하지 않을 때는 항상 다음 여행을 계획한다.

심지현(옮긴이)

이화여대 컴퓨터공학과를 졸업하고, KAIST 대학원 전산과에서 데이터베이스 전공으로 석사 학위를 취득했다. 데이터베이스 외에 온톨로지(Ontology), 개인화 검색 등을 연구했으며 졸업 후 네이버에서 검색 서버 설계 및 개발 실무 경험을 쌓다가 현재는 검색 연구실에서 검색 모델링과 추천 시스템 관련 연구를 진행 중이다.

최명근(옮긴이)

구글 클라우드 플랫폼팀에서 아시아 지역 세일즈 엔지니어링을 책임지고 있다. 자바 개발자로 시작하여 마이크로소프트에서 기업 비즈니스 애플리케이션, 그중에서도 익스체인지 서버 전문 기술 엔지니어로 근무했다. MBA를 마친 후에는 구글에 입사해 현 역할을 맡기 전까지 기업용 구글 앱스 및 검색 서비스를 담당했다.

정보제공 : Aladin

목차

1부 빅쿼리 기본 
01장 구글의 빅데이터 역사 
__빅데이터 스택 1.0 
__빅데이터 스택 2.0(그리고 이후) 
__오픈소스 스택 
__구글 클라우드 플랫폼 
____클라우드 처리 
____클라우드 스토리지 
____클라우드 애널리틱스 
__문제 명시 
____빅데이터의 의미 
____왜 빅데이터인가 
____빅데이터 처리에 새로운 방법이 필요한 이유 
____수 초 내에 테라바이트를 읽는 방법 
____맵리듀스의 문제점 
____빅데이터에 질문하고 빠르게 대답을 얻는 방법 
__요약 

02장 빅쿼리 기초 
__빅쿼리의 의미 
____빅데이터에 SQL 쿼리 
____클라우드 스토리지 시스템 
____분산 클라우드 컴퓨팅 
____서비스형 애널리틱스 
____빅쿼리는 ...이 아니다 
____빅쿼리 기술 스택 
____구글 클라우드 플랫폼 
____빅쿼리 서비스 역사 
__빅쿼리 센서 애플리케이션 
____센서 클라이언트 안드로이드 앱 
____빅쿼리 센서 앱엔진 앱 
____애드혹 쿼리 실행 
__요약 

03장 빅쿼리 시작 
__프로젝트 생성 
____구글 API 콘솔 
____무료 버전 제한과 결제 
__첫 쿼리 실행 
____데이터 로딩 
__명령행 클라이언트 사용 
____설치와 설정 
____클라이언트 활용 
____서비스 계정 접근 
__구글 클라우드 스토리지 설치 
__개발 환경 
____파이썬 라이브러리 
____자바 라이브러리 
____그 밖의 도구 
__요약 

04장 빅쿼리 객체 모델의 이해 
__프로젝트 
____프로젝트명 
____프로젝트 결제 
____프로젝트 접근 제어 
____프로젝트와 앱엔진 
__빅쿼리 데이터 
____빅쿼리 내 명명 
____스키마 
____테이블 
____데이터셋 
__잡 
____잡 컴포넌트 
__빅쿼리 결제와 한도 
____저장 비용 
____처리 비용 
____쿼리 RPC 
____TableData.insertAll( ) RPC 
__단대단 애플리케이션을 위한 데이터 모델 
____프로젝트 
____데이터셋 
____테이블 
__요약 

2부 기초 빅쿼리 
05장 빅쿼리 API 
__구글 API 소개 
____API 접근 인증 
____SOAP-Less 사용자를 위한 RESTful 웹 서비스 
____구글 API 설명서 
____공통 연산 
__빅쿼리 REST 컬렉션 
____프로젝트 
____데이터셋 
____테이블 
____테이블 데이터 
____잡 
____빅쿼리 API 여행 
____빅쿼리의 오류 처리 
__요약 

06장 데이터 로딩 
__벌크 로드 
____바이트 이동 
____데스티네이션 테이블 
____데이터 포맷 
____오류 
____제한과 한도 
__스트리밍 삽입 
__요약 

07장 쿼리 실행 
__빅쿼리 쿼리 API 
____쿼리 API 메소드 
____쿼리 API 기능 
____쿼리 결제와 한도 
__빅쿼리 쿼리 언어 
____쿼리 다섯 개로 알아보는 빅쿼리 SQL 
____표준 SQL과의 차이점 
__요약 

08장 응용 
__애플리케이션 소개 
__모바일 클라이언트 
____감시 서비스 
__로그 컬렉션 서비스 
____로그 트램펄린 
__대시보드 
____데이터 캐싱 
____데이터 변환 
____웹 클라이언트 
__요약 

3부 고급 빅쿼리 
09장 쿼리 실행의 이해 
__배경지식 
__저장 구조 
____콜로서스 파일시스템(CFS) 
____컬럼 IO 
____내구성과 가용성 
__쿼리 처리 
____드레멜 제공 트리 
__구조 비교 
____관계형 데이터베이스 
____맵리듀스 
__요약 

10장 고급 쿼리 
__고급 SQL 
____하위 쿼리 
____테이블 합치기: 암묵적인 UNION과 JOIN 
____분석과 윈도우 함수 
__빅쿼리 SQL 확장 
____EACH 키워드 
____데이터 샘플링 
____반복 필드 
__쿼리 오류 
____너무 큰 결과 
____자원 초과 
__쿼리 기법 
____피벗 
____코흐트 분석 
____병렬 리스트 
____정확한 COUNT DISTINCT 
____최근 평균 
____동시 실행 계산 
__요약 

11장 빅쿼리에 저장된 데이터 관리 
__쿼리 캐싱 
__결과 캐싱 
__테이블 스냅샷 
__앱엔진 데이터스토어 통합 
____간단한 카인드 
____혼합 타입들 
____마지막 생각 
__메타테이블과 테이블 샤딩 
____시간 여행 
____테이블 선택 
__요약 

4부 빅쿼리 애플리케이션 
12장 외부 데이터 처리 
__빅쿼리에서 데이터 가져오기 
____추출 잡 
____TableData.list( ) 
__앱엔진 맵리듀스 
____순차 솔루션 
____기본 앱엔진 맵리듀스 
____빅쿼리 통합 
____하둡과 함께 빅쿼리 사용 
__스프레드시트에서 빅쿼리로 쿼리 
____구글 스프레드시트에서의 빅쿼리 쿼리들(앱스 스크립트) 
____마이크로스트 엑셀에서의 빅쿼리 쿼리들 
__요약 

13장 외부 도구에서 빅쿼리 이용 
__빅쿼리 어댑터들 
____심바 ODBC 커넥터 
____JDBC 연결 옵션들 
____클라이언트측 암호화를 통한 암호화된 빅쿼리 
__빅쿼리에서의 과학적 데이터 처리 툴들 
____R에서의 빅쿼리 
____파이썬 판다와 빅쿼리 
__빅쿼리에서의 데이터 시각화 
____태블로를 이용한 빅쿼리 데이터 시각화 
____빔을 이용한 빅쿼리 데이터 시각화 
____다른 데이터 시각화 옵션들 
__요약 

14장 구글 데이터 소스에 쿼리 
__구글 애널리틱스 
____빅쿼리 접근 설정 
____테이블 스키마 
____테이블 쿼리 
__구글 애드센스 
____테이블 구조 
____빅쿼리 레버리지 
__구글 클라우드 스토리지 
__요약

관련분야 신착자료

Deisenroth, Marc Peter (2020)