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| 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 저 |
| 700 | 1 | ▼a 최명근, ▼e 역 |
| 700 | 1 | ▼a 심지현, ▼e 역 |
| 900 | 1 0 | ▼a 티가니, 조던, ▼e 저 |
| 900 | 1 0 | ▼a 나이두, 싯다르타, ▼e 저 |
| 945 | ▼a KLPA |
Holdings Information
| No. | Location | Call Number | Accession No. | Availability | Due Date | Make a Reservation | Service |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ | Call Number 006.3 2016z4 | Accession No. 121236994 | Availability Available | Due Date | Make a Reservation | Service |
Contents information
Book Introduction
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.
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Author Introduction
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.
Table of Contents
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