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100 | 1 | ▼a 심준식 |
245 | 1 0 | ▼a 빅데이터, 인공지능을 만나다 : ▼b digital transformation / ▼d 심준식, ▼e 우재현 저 |
260 | ▼a 서울 : ▼b 한국금융연수원, ▼c 2020 | |
300 | ▼a 268 p. : ▼b 삽화, 도표 ; ▼c 25 cm | |
440 | 0 0 | ▼a KBI 디지털금융시리즈 |
500 | ▼a 감수: 이승준 | |
504 | ▼a 참고문헌: p. 261-268 | |
700 | 1 | ▼a 우재현, ▼e 저 |
945 | ▼a KLPA |
Holdings Information
No. | Location | Call Number | Accession No. | Availability | Due Date | Make a Reservation | Service |
---|---|---|---|---|---|---|---|
No. 1 | Location Main Library/Monographs(3F)/ | Call Number 006.312 2020z2 | Accession No. 111831217 | Availability Available | Due Date | Make a Reservation | Service |
Contents information
Book Introduction
KBI 디지털금융시리즈. 데이터를 바라보는 관점부터, 데이터 종류에 따라 달라지는 분석 방법을 차근차근 쉽게 설명한다. 또한 회사 빅데이터 실무자가 빅데이터 분석 플랫폼을 어떻게 구축하고 운영해야 하는지도 알려준다. 한 발짝 더 나아가 프로그래밍을 전혀 모르는 사람도 python 예제를 통해 인공지능을 이용한 빅데이터 분석과정을 실제 경험할 수 있도록 도와주는 빅데이터 분석 이론 및 실습서다.
이 책은 데이터를 바라보는 관점부터, 데이터 종류에 따라 달라지는 분석 방법을 차근차근 쉽게 설명한다. 또한 회사 빅데이터 실무자가 빅데이터 분석 플랫폼을 어떻게 구축하고 운영해야 하는지도 알려준다. 한 발짝 더 나아가 프로그래밍을 전혀 모르는 사람도 python 예제를 통해 인공지능을 이용한 빅데이터 분석과정을 실제 경험할 수 있도록 도와주는 빅데이터 분석 이론 및 실습서다.
엑셀로도 충분히 할 수 있는 분석을 R이나 Python을 사용하며 빅데이터 분석을 하고 있다고 착각하는 경우가 종종 있다. 빅데이터 분석 언어를 배웠을 뿐, 빅데이터를 분석하는 방법을 알지 해서일 것이다. 사실 빅데이터 분석을 잘하기 위해서는 어떤 언어를 사용하는지보다, 어떻게 데이터에 접근할 것인지 그 방식이 더 중요하다. 프로그래밍 언어나 도구보다는 데이터에 접근하는 방식과 결과를 내기까지의 과정이 더 중요하다.
회사에서 빅데이터의 분석을 통해 업무에 도움이 되는 인사이트를 도출하기 위해서는 빅데이터 분석을 담당하는 데이터과학자뿐만 아니라 어떤 과제를 빅데이터 분석의 주제하여 인사이트를 도출할지를 기획하는 비즈니스 업무 지식을 가진 빅데이터 기획담당자의 역할이 중요하다. 그리고 빅데이터 플랫폼을 효율적으로 잘 설계하기 위해서는 빅데이터 플랫폼을 잘 이해하는 아키텍처가 필요하고, 플랫폼 구축 이후에는 이를 운영할 IT 담당자의 지원도 필요할 것이다.
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Author Introduction
심준식(지은이)
저자는 대일외고 출신으로, 미국 오클라호마대학에서 경제학을 전공하고, 고려대학교 정보보호대학원에서 ‘빅데이터 분석’으로 석사학위를 취득했다. 국내외 기업을 위한 빅데이터 컨설팅을 다수 수행했다. 고려대학교 사이버국방학과 박사과정에서 블록체인과 암호화폐를 연구했다. 현재 KPMG 삼정회계법인 디지털본부의 이사로서 블록체인, 빅데이터, 인공지능(AI)등 디지털기술을 활용한 전략 컨설팅 업무를 하고 있으며, 금융감독원의 ‘블록체인 발전포럼’ 자문위원으로도 활동 중이다. 미국공인회계사(CPA licensed in Washington)이며, 해병대 재정 장교로 복무했다. 고려대학교 암호화폐연구센터 연구원으로서 블록체인 기술과 중앙은행 디지털화폐(Central Bank Digital Currency)를 주제로 연구해왔다. 삼일PwC 회계법인과 딜로이트 안진회계법인에서 다양한 컨설팅 업무를 수행하며 전문가로서의 경력을 활발히 이어왔다. 특히 딜로이트에서는 스타트업 자문그룹의 블록체인 팀을 맡아, 블록체인 도입 컨설팅 및 기술 기반 스타트업의 경영전략 수립 및 기술 자문업무를 총괄했었다. 이스포츠 스타트업 ‘ESC EVER(現 BBQ 올리버스)’를 Co founder로서 설립하여 소속팀을 이스포츠 국내 1부 프로리그에 진출시키기도 했다. 주요 연구분야로는 빅데이터 분석 및 활용, 기업의 블록체인 기술 도입, 국가 단위 디지털화폐 발행, 디지털 자산 토큰화이다. 주요 저서로는 디지털 금융인력을 위한 블록체인 기본서 ‘블록체인, 디지털에 가치를 더하다’가 있다. 대일외국어고등학교 졸업 University of Oklahoma 경제학 학사 고려대학교 정보보호대학원 빅데이터 분석 및 응용 석사 고려대학교 일반대학원 사이버국방학과 박사수료(블록체인 및 암호화폐 연구) (전) 딜로이트 안진회계법인 스타트업 자문그룹 이사 (전) 삼일 PwC 회계법인 리스크 어드바이저리 (전) ESC Ever(e스포츠 리그오브레전드 프로팀) Co Founder (전) ASPN SAP FI Consultant (전) 해병대 재정장교 중위 (현) 삼정 KPMG 회계법인 디지털본부 Director (현) 금융감독원 '블록체인 발전포럼' 자문위원 (현) 미국공인회계사(CPA Licensed in Washington, U.S) (현) 고려대학교 정보보호대학원 암호화폐연구센터 연구원 (현) 스페셜경제 자문위원 (현) Techstars Korea Startup Mentor E-mail: jssim985@gmail.com
우재현(지은이)
저자는 서울대학교 석사과정 당시 암호학을 만나 암호 프로그램과 해킹을 연구하고 우리은행에서 인터넷뱅킹 보안 업무를 담당했다. 이후 삼성SDS에서 삼성그룹 보안을 관리하다가 보안을 더 깊이 파헤치기 위해 박사과정을 진학한 후 우연히 마주친 딥러닝을 계기로 파이썬을 공부하게 되고 관련된 강의를 시작하면서 초보자들이 어떻게 데이터 분석과 인공지능 프로그래밍을 쉽게 잘 이해하게 할지를 고민하고 있다. 스타트업 기업인 메이플러스의 대표이사와 슈파스의 CTO로 활동하며, 드론과 CCTV, 의료영상 분야에서 인공지능을 연구하고 서비스를 준비한다. 현재도 공공기관과 학 계, 기업들 위주로 꾸준히 자문활동을 진행 중에 있으며 대학원에서는 빅데이터와 인공지능을 강의하면서 각종 교재와 github의 소스코드 위주로 데이터 처리과정을 설명 하고 있다. 서울대학교 기계공학과 학사 서울대학교 전기컴퓨터공학부 석사(암호학) 고려대학교 정보보호대학원 박사(멀티미디어 보안) (전) 우리은행 인터넷뱅킹 보안 (전) 삼성SDS 삼성그룹 보안 (전) 비플라이소프트 인공지능팀장 (전) 고려대학교 빅데이터응용 및 보안학과 겸임교수 (현) 메이플러스 대표이사 (현) 슈파스디자인 의료AI CTO (현) 단국대학교 인공지능공학과 겸임교수 (현) 가톨릭대학교 의료인공지능학과 겸임교수 E-mail: jaehyeon.woo@gmail.com

Table of Contents
Part 1. 빅데이터 프로세스와 거버넌스 1장 디지털 트랜스포메이션 1절 디지털 트랜스포메이션 개요 2절 디지털 트랜스포메이션의 특징 3절 디지털 트랜스포메이션과 경영혁신 2장 빅데이터의 개요 1절 빅데이터란 무엇인가 2절 빅데이터의 활용 가능성 3장 빅데이터 프로세스 주요 단계 및 솔루션 1절 빅데이터 프로세스 개요 2절 빅데이터 수집 3절 빅데이터의 저장 4절 빅데이터 처리 5절 빅데이터 분석 4장 빅데이터 리포팅 및 모델링 프로세스 1절 기업들의 빅데이터 플랫폼 구축 2절 빅데이터 리포팅 프로세스 3절 빅데이터 모델링 프로세스 5장 빅데이터 거버넌스 1절 빅데이터 컴플라이언스 2절 빅데이터 컴플라이언스 조직 3절 빅데이터 시스템 권한 관리 6장 메타데이터 및 품질 관리 1절 메타데이터 2절 데이터의 품질 관리 7장 빅데이터와 프라이버시 1절 프라이버시의 역사 2절 디지털 시대의 프라이버시 3절 데이터 3법 개정안의 의미 4절 프라이버시를 보호하는 기법, 차등 정보보호 8장 빅데이터 적용 사례 1절 금융권의 빅데이터 활용 2절 은행 사례 3절 카드사 사례 4절 보험사 사례 5절 핀테크 기업 사례 Part 2. 인공지능 시대의 빅데이터 분석 기술 1장 데이터 분석을 위한 설치와 프로그래밍 기초 1절 python 기초 2절 데이터 분석 기초 예제와 실습 3절 데이터 분석의 종류와 kaggle 소개 2장 빅데이터 분석의 이론과 프로그래밍 1절 분류기 알고리즘 2절 군집화 알고리즘 3절 정확도 4절 효율성 개선 5절 시계열 데이터 분석 6절 GitHub에서 소스코드 검색 7절 국내외 데이터 공유 사이트 3장 인공지능(AI) 프로그래밍 맛보기 1절 인공지능(AI)의 범위와 역사 2절 인공지능(AI) 프로그래밍