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빅데이터 기초 : 개념, 동인, 기법

빅데이터 기초 : 개념, 동인, 기법 (14회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
Erl, Thomas Khattak, Wajid, 저 Buhler, Paul, (Computer scientist), 저 조성준, 역 이혜진, 역 안용대, 역 이제혁, 역 전성환, 역 문지형, 역 김도형, 역 정민기, 역 신동민, 역
서명 / 저자사항
빅데이터 기초 : 개념, 동인, 기법 / Thomas Erl, Wajid Khattak, Paul Buhler 지음 ; 조성준 [외]옮김
발행사항
서울 :   시그마프레스,   2017  
형태사항
iv, 225 p. : 삽화, 도표 ; 24 cm
원표제
Big data fundamentals : concepts, drivers & techniques
ISBN
9788968669774
일반주기
본 표제는 표지표제임  
부록: 사례연구 결론  
공역자: 이혜진, 안용대, 이제혁, 전성환, 문지형, 김도형, 정민기, 신동민  
색인수록  
일반주제명
Big data Data mining Decision making --Data processing
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No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 006.312 2017z12 등록번호 111791243 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.312 2017z12 등록번호 121252693 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
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No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 006.312 2017z12 등록번호 111791243 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
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No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.312 2017z12 등록번호 121252693 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M

컨텐츠정보

책소개

빅데이터를 매우 실무적 차원에서 접근한 도서이다. 이론적인 기술보다는 기업에서 빅데이터에 왜 관심이 있는지, 어떠한 비즈니스 문제를 해결하는 데 도움이 되는지, 이를 위해 기업은 전략적, 전술적, 오퍼레이션적 관점에서 무엇을 해야 하는지, 그리고 탑 매니저, 현업 부서, IT 부서 각자의 역할과 책임은 무엇인지에 대해 상세히 기술하였다.

‘빅데이터 기초’는 빅데이터를 매우 실무적 차원에서 접근한 도서이다.
무엇보다 이론적인 기술보다는 기업에서 빅데이터에 왜 관심이 있는지, 어떠한 비즈니스 문제를 해결하는 데 도움이 되는지, 이를 위해 기업은 전략적, 전술적, 오퍼레이션적 관점에서 무엇을 해야 하는지, 그리고 탑 매니저, 현업 부서, IT 부서 각자의 역할과 책임은 무엇인지에 대해 1, 2, 3, 4장에서 상세히 기술하였다.
빅데이터의 저장과 처리가 현실적으로 매우 중요한 만큼 이 부분에 5, 6, 7장의 3개 장을 할애하였고, 머신러닝과 같은 애널리틱스에 대해서도 8장에서 핵심적인 내용을 소개하였다. 이 과정 각각마다 가상의 실손보험회사의 구체적인 사례를 통해 생생한 비즈니스 현장을 경험하게 해준다. IT에 대한 기술적인 지식이 전혀 없는 독자들도 전반부에서 빅데이터가 무엇이고 왜 필요한지 알 수 있으며, 데이터베이스에 대한 기초적인 지식만 있는 독자들도 후반부에서 빅데이터 구현 방법에 대한 핵심적인 지식을 얻을 수 있다.


정보제공 : Aladin

저자소개

토마스 얼(지은이)

가장 인기 있는 IT 작가이자 아키투라 교육(Arcitura Education)의 창업자다. 「서비스 테크놀로지 매거진(Service Technology Magazine)」의 편집자며, '토마스 얼의 프렌티스 홀 서비스 기술 시리즈'의 시리즈 에디터다. 전 세계적으로 17만 5,000부 이상 판매된 이 책들은 글로벌 베스트셀러가 됐고, 이전에 IBM, 마이크로소프트, 오라클, 인텔, 액센츄어, IEEE, HL7, MITRE, SAP, 시스코, HP 같은 주요 IT 조직의 책임급 이상 인력들에 의해 검증 및 보증됐다. 아키투라 교육의 CEO로서 CloudSchool.com™ 및 SOASchool.com®과의 협력 하에 전 세계적으로 인정받는 클라우드 전문가 인증(CCP, Cloud Certified Professional)과 SOA 전문가 인증(SOACP, SOA Certified Professional) 같은 인증 프로그램을 위한 커리큘럼을 개발해왔으며, 이러한 인증 프로그램을 통해 전 세계적으로 수천만 명의 IT 전문가를 통해 업체 중립적으로 업계의 공식 인증을 받아왔다. 20여 개 이상의 국가를 순회하며 연사이자 강사로 활동하고, 서비스 기술 심포지움이나 가트너 행사 같은 국제 컨퍼런스에 정기적으로 참석해왔다. 「월 스트리트 저널」과 「CIO 매거진」을 비롯한 다수의 출판물에 100개 이상의 기사와 인터뷰를 게재했다.

Wajid Khattak(지은이)

Arcitura Education Inc.의 빅데이터 연구원이자 트레이너이다. 연구 분야는 빅데이터 엔지니어링 및 아키텍처, 데이터 과학, 기계 학습, 분석 및 SOA이다. 그는 비즈니스 인텔리전스 보고 솔루션 및 GIS 분야에서 광범위한 .NET 소프트웨어 개발 경험을 보유하고 있다. Wajid는 2003년 Birmingham City University에서 소프트웨어 엔지니어링 학사학위를 수석으로 취득했고, 동일한 대학에서 2008년 소프트웨어 엔지니어링 및 보안 분야 석사학위를 취득했다. 그는 MCAD & MCTS(Microsoft), SOA 아키텍트, 빅데이터 과학자, 빅데이터 엔지니어 및 빅데이터 컨설턴트(Arcitura) 인증을 보유하고 있다.

Paul Buhler(지은이)

민간, 정부, 학계에서 활동한 경험 많은 전문가이다. 그는 서비스 지향 컴퓨팅 개념, 기술 및 구현 방법론 분야의 존경받는 연구원이자 개발자이며 교육자이다. XaaS에서 그의 작업은 자연스럽게 클라우드, 빅데이터 및 IoE 영역까지 확장됐다. Buhler 박사의 최근 연구는 반응형 디자인 원칙과 목표 기반 실행을 활용하여 비즈니스 전략과 프로세스 실행 간의 격차를 줄이는 데 중점을 두고 있다. Modus21의 수석 과학자인 Buhler 박사는 기업 전략과 비즈니스 아키텍처와 프로세스 실행 프레임워크의 최신 경향을 조율하는 역할을 한다. 또한 College of Charleston에서 대학원 및 학부 컴퓨터 과학 과정을 가르치는 겸임교수를 맡고 있다. Buhler 박사는 University of South Carolina에서 컴퓨터공학 박사학위를 취득했다. 그는 Johns Hopkins University에서 컴퓨터과학 석사학위를 취득했고, Citadel에서 컴퓨터과학 학사학위를 취득했다.

조성준(옮긴이)

미국 메릴랜드대학교 컴퓨터과학 박사(머신러닝 전공) 현재 서울대학교 산업공학과 교수

이혜진(옮긴이)

미국 코넬대학교 경제학과 석사 졸업 현재 서울대학교 산업공학과 박사과정(데이터마이닝 전공)

안용대(옮긴이)

KAIST 산업및시스템공학과 학사 졸업 현재 서울대학교 산업공학과 박사과정(데이터마이닝 전공)

이제혁(옮긴이)

KAIST 산업및시스템공학과 석사 졸업 현재 서울대학교 산업공학과 박사과정(데이터마이닝 전공)

전성환(옮긴이)

미국 에모리대학교 컴퓨터과학과, 수학과 학사 졸업 현재 서울대학교 산업공학과 박사과정(데이터마이닝 전공)

문지형(옮긴이)

서울대학교 화학생물공학부 학사 졸업 현재 서울대학교 산업공학과 석사과정(데이터마이닝 전공)

김도형(옮긴이)

고려대학교 산업공학과 학사 졸업 현재 서울대학교 산업공학과 석사과정(데이터마이닝 전공)

정민기(옮긴이)

KAIST 산업및시스템공학과 학사 졸업 현재 서울대학교 산업공학과 석사과정(데이터마이닝 전공)

신동민(옮긴이)

서울대학교 지구과학교육과 학사 졸업 현재 서울대학교 산업공학과 석사과정(데이터마이닝 전공)

정보제공 : Aladin

목차

목차
제1부 빅데이터의 기초 = 1
 제1장 빅데이터의 이해 = 3
  개념과 용어 = 6
  빅데이터 특성 = 14
  다양한 유형의 데이터 = 18
  사례연구 배경 = 22
  사례연구 = 26
 제2장 빅데이터 도입을 위한 사업 동기 및 동인 = 29
  시장 역학 = 31
  비즈니스 아키텍처 = 33
  비즈니스 프로세스 관리 = 36
  정보통신기술 = 37
  만물인터넷 = 42
  사례연구 = 44
 제3장 빅데이터 채택과 계획 고려사항 = 47
  조직의 전제조건 = 49
  데이터 조달 = 49
  사생활 침해 = 50
  보안 = 51
  출처 = 51
  제한된 실시간 지원 = 53
  성능을 저해하는 요인들 = 53
  별도의 거버넌스 요구사항 = 53
  별도의 방법론 = 54
  클라우드 = 55
  빅데이터 분석 수명주기 = 55
  사례연구 = 72
 제4장 엔터프라이즈 기술과 빅데이터 비즈니스 인텔리전스 = 77
  온라인 트랜잭션 처리 = 79
  온라인 분석 처리 = 80
  추출 변환 적재 = 80
  데이터 웨어하우스 = 81
  데이터 마트 = 82
  전통적 비즈니스 인텔리전스 = 83
  빅데이터 비즈니스 인텔리전스 = 84
  사례연구 = 88
제2부 빅데이터 저장과 분석 = 91
 제5장 빅데이터 저장에 대한 개념 = 93
  클러스터 = 95
  파일 시스템 및 분산 파일 시스템 = 96
  NoSQL = 97
  샤딩 = 97
  복제 = 99
  샤딩 및 복제 = 105
  CAP 정리 = 108
  ACID = 111
  BASE = 115
  사례연구 = 120
 제6장 빅데이터 처리에 대한 개념 = 123
  병렬 데이터 처리 = 125
  분산 데이터 처리 = 125
  하둡 = 126
  작업부하 처리 = 127
  클러스터 = 129
  일괄 처리 방식 = 129
  실시간 처리 방식 = 142
  사례연구 = 148
 제7장 빅데이터 저장 기술 = 151
  온디스크 저장 장치 = 153
  인메모리 저장 장치 = 169
  사례연구 = 185
 제8장 빅데이터 분석 기법 = 187
  정량적 분석 = 189
  정성적 분석 = 190
  데이터마이닝 = 190
  통계적 분석 = 191
  기계 학습 = 196
  의미 분석 = 201
  시각화 분석 = 204
  사례연구 = 211
부록 : 사례연구 결론 = 213
찾아보기 = 216

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