반디앤루니스 인터넷서점
전체

로고이미지

검색

  • ▼
HOT ISSUE

네비게이션 실시간 인기 책

    빅데이터 컴퓨팅 기술 - IT CookBook 164

    미리보기

    빅데이터 컴퓨팅 기술 - IT CookBook 164

    시리즈 : IT COOKBOOK 한빛교재시리즈 [241]

    • 박두순 외 저
    • 한빛아카데미
    • 2014년 08월 04일
    • 정가
      22,000원
    • 판매가
      22,000원 [0% 할인]
    • 결제 혜택
      무이자
    • 적립금
      0원 적립 [0%P]

      NAVER Pay 결제 시 네이버페이 포인트 5% 적립 ?

    • 배송구분
      업체배송(반디북)
    • 배송료
      무료배송
    • 출고예정일

      출고예정일 안내

      ※ 출고예정일은 도서 재고상황에 따라 변동될 수 있습니다.

      close

      2024년 05월 17일(금)

      ※ 출고예정일은 도서 재고상황에 따라 변동될 수 있습니다.

    수량
    바로 구매 쇼핑카트 담기 위시리스트
    회원리뷰
    - [0]
    ISBN: 9791156641148 344쪽 180 x 230 (㎜)

    지금 이책은

    이 분야의 베스트셀러

    이 책과 함께 구매한 책

    이 책이 속한 분야

    이 책의 시리즈

    전체 선택 쇼핑카트 담기
    시리즈 IT COOKBOOK 한빛교재시리즈 (241)
    시리즈 전체보기

    책 소개

    상품문의 / 정보수정 요청 >

    출판사 리뷰

    출판사 서평
    도서 장점
    ① 빅데이터에 대한 명확한 개념 정리를 바탕으로 빅데이터 처리 과정의 전체적인 그림을 그려준다.
    ② 다양한 빅데이터 컴퓨팅 기술을 처리 과정별로 소개하여 빅데이터 기술을 상황에 맞게 활용할 수 있도록 했다.
    ③ IT 관련 종사자와 IT 관련 학과 학생들을 대상으로 빅데이터 기술에 대하여 명확하게 개념을 정리할 수 있도록 도와준다.
    ④ 적절한 그림과 도표를 삽입하여 내용을 좀 더 쉽게 이해할 수 있도록 했다.
    도서 특징(책 표지글)
    방대한 빅데이터 컴퓨팅 기술을 명쾌하게 정리한다!
    방대한 빅데...
    도서 장점
    ① 빅데이터에 대한 명확한 개념 정리를 바탕으로 빅데이터 처리 과정의 전체적인 그림을 그려준다.
    ② 다양한 빅데이터 컴퓨팅 기술을 처리 과정별로 소개하여 빅데이터 기술을 상황에 맞게 활용할 수 있도록 했다.
    ③ IT 관련 종사자와 IT 관련 학과 학생들을 대상으로 빅데이터 기술에 대하여 명확하게 개념을 정리할 수 있도록 도와준다.
    ④ 적절한 그림과 도표를 삽입하여 내용을 좀 더 쉽게 이해할 수 있도록 했다.
    도서 특징(책 표지글)
    방대한 빅데이터 컴퓨팅 기술을 명쾌하게 정리한다!
    방대한 빅데이터 관련 업무에 필요한 역량을 갖추고자 하나 어떤 기술이 있고 이 중 어떤 것을 익혀야 할지 갈피를 잡지 못하는 학생들과, 그들을 지도하는 교육 종사자를 위한 책이다. 새로 등장하는 수많은 빅데이터 기술에 대한 탐색과 이해의 기회를 제공해 줄 것이다. 또한 현직에 종사하는 실무자가 새로운 기술에 휩쓸리지 않고 적절한 기술을 취사선택하거나, 기업의 의사결정권자가 빅데이터 기술을 도입하기 위해 기술 전반에 대한 그림을 그리는 데도 도움이 될 것이다.

    부/장별 내용 요약
    ? 1부 빅데이터 개요(1장)
    -. 빅데이터의 개념을 명확히 정리한 후 빅데이터를 처리하는 과정에 대한 전체적인 그림을 그려준다.
    ? 2부 빅데이터 컴퓨팅 기술(2~7장)
    -. 빅데이터 컴퓨팅 기술을 빅데이터를 처리하는 과정에 따라 단계적으로 소개한다. 구체적인 예를 언급할 때는 가장 많이 사용되는 하둡을 기반으로 설명하고, 이 과정별 기술을 통합적으로 지원하는 기술인 빅데이터 플랫폼 기술도 소개한다.
    ? 3부 빅데이터 기술 개발 현황과 실제 구현 예(8~9장)
    -. 빅데이터 기술 개발의 현황과 활용 예를 소개한다. 그리고 하둡을 이용하여 간단한 추천 시스템을 직접 구현하는 과정을 단계별로 설명한다.

    저자 소개

    박두순 외

    ∙ 박두순: 순천향대학교 컴퓨터소프트웨어공학과 교수
    ∙ 문양세: 강원대학교 컴퓨터학부 교수
    ∙ 박영호: 숙명여자대학교 멀티디미어과학과 교수
    ∙ 윤찬현: KAIST 전기 및 전자공학과 교수
    ∙ 정영식: 동국대학교 멀티디미어공학과 교수
    ∙ 장형석: 충북대학교 비즈니스데이터융합학과 교수.

    목차

    목차
    1부 빅데이터 개요
    1장 빅데이터 개념과 처리 과정
    1.1 빅데이터 등장 배경
    1.2 빅데이터 개념과 속성
    1.3 빅데이터 처리 과정과 기술
    1.3.1 빅데이터 소스 생성과 수집 기술
    1.3.2 빅데이터 저장 기술
    1.3.3 빅데이터 처리 기술
    1.3.4 빅데이터 분석 기술
    1.3.5 빅데이터 표현 기술
    1.4 빅데이터 활용 분야와 기대 효과
    1.5 빅데이터 시대 준비
    1.6 연습문제
    1.7 참고문헌
    2부 빅데이터 컴퓨팅 기술
    2장 빅데이터 수집 및 통합 기술
    2.1 개요
    2.2 빅데이터 주요 수집 및 통합 기술
    2.2.1 Flume플럼
    2.2.2 Chukwa척와
    2.2.3 Scribe스크라이브
    2.2.4 SQOOPSQl-to-hadOOP; 스쿱
    2.2.5 Kafka카프카
    2.2.6 OpenRefine오픈리파인
    2.2.7 JSONJavaScript Object Notation; 제이슨
    2.2.8 BSONBinary javaScript Object Notation; 비슨
    2.2.9 Thrift쓰리프트
    2.2.10 Protocol Buffers프로토콜 버퍼스
    2.2.11 Avro에이브로
    2.3 연습문제
    2.4 참고문헌
    3장 빅데이터 저장 및 관리 기술
    3.1 개요
    3.2 빅데이터 주요 저장 및 관리 기술
    3.2.1 S3Simple Storage Service
    3.2.2 HDFSHadoop Distributed File System
    3.2.3 DynamoDB다이나모DB
    3.2.4 MongoDBMONGOus DB; 몽고DB
    3.2.5 CouchDBCluster Of Unreliable Commodity Hardware DB; 카우치DB
    3.2.6 Cassandra카산드라
    3.2.7 HBaseHadoop dataBASE; H베이스
    3.2.8 RedisREmote DIctionary System; 레디스
    3.2.9 Riak리악
    3.2.10 Hypertable하이퍼테이블
    3.2.11 ZooKeeper주키퍼
    3.2.12 Voldemort볼드모트
    3.3 연습문제
    3.4 참고문헌
    4장 빅데이터 처리 기술
    4.1 개요
    4.2 빅데이터 주요 처리 기술
    4.2.1 Hadoop하둡
    4.2.2 Pig피그
    4.2.3 Hive하이브
    4.2.4 Cascading캐스캐이딩
    4.2.5 Cascalog캐스칼로그
    4.2.6 Mrjob미스터잡
    4.2.7 S4Simple Scalable Streaming System
    4.2.8 MapR맵알
    4.2.9 Acunu아큐누
    4.2.10 Azkaban아즈카반
    4.2.11 Oozie우지
    4.2.12 Greenplum그린플럼
    4.2.13 EC2Elastic Compute Cloud
    4.2.14 Heroku히로쿠
    4.2.15 R 프로그래밍 언어
    4.2.16 Pipes파이프
    4.2.17 Mechanical Turk미케니컬 터크; Mturk
    4.2.18 Solr/Lucene솔라/루씬
    4.2.19 ElasticSearch엘라스틱서치
    4.2.20 Datameer데이터미어
    4.2.21 InfoSphere BigInsights인포스피어 빅인사이트
    4.2.22 InfoSphere Streams인포스피어 스트림즈
    4.3 연습문제
    4.4 참고문헌
    5장 빅데이터 분석 기술
    5.1 개요
    5.2 텍스트 마이닝 기술
    5.3 오피니언 마이닝 기술
    5.4 리얼리티 마이닝 기술
    5.5 군집화 기술
    5.5.1 계층적 군집화 기술
    5.5.2 분할적 군집화 기술
    5.6 소셜 네트워크 분석 기술
    5.7 그래프 마이닝 기술
    5.8 빅데이터를 처리하는 기존 알고리즘 변형 기술
    5.8.1 도형 세기 알고리즘의 변형
    5.8.2 컬럼 빈도수 측정 프로그래밍 방안
    5.8.3 소셜 네트워크 통계 방안
    5.8.4 네트워크 분석 기법
    5.9 최신 빅데이터 분석 연구
    5.9.1 데이터 마이닝 연관 규칙을 활용한 빅데이터 알고리즘
    5.9.2 빅데이터와 분류 기술
    5.9.3 빅데이터와 군집화
    5.10 빅데이터 주요 분석 기술
    5.10.1 NLTKNatural Language ToolKit
    5.10.2 OpenNLP오픈NLP
    5.10.3 Boilerpipe보일러파이프
    5.10.4 WEKA웨카
    5.10.5 Mahout머하웃
    5.10.6 scikits_learn사이키트런
    5.11 연습문제
    5.12 참고문헌
    6장 빅데이터 표현 기술
    6.1 개요
    6.2 빅데이터 주요 표현 기술
    6.2.1 Tag Cloud태그 클라우드
    6.2.2 Gephi게피
    6.2.3 GraphVizGRAPH VIsualiZation software; 그래프비즈
    6.2.4 Processing프로세싱
    6.2.5 Fusion Tables퓨전 테이블
    6.2.6 Tableau타블로
    6.2.7 TinkerPop팅커팝
    6.2.8 Clustergram클러스터그램
    6.2.9 Spatial Information Flow스페이셜 인포메이션 플로우
    6.3 연습문제
    6.4 참고문헌
    7장 빅데이터 플랫폼 기술
    7.1 개요
    7.2 빅데이터 플랫폼 요소 기술과 구조
    7.2.1 빅데이터 플랫폼 요소 기술
    7.2.2 빅데이터 플랫폼 구조 및 세부 기술
    7.3 빅데이터 플랫폼 관리 기술
    7.3.1 가상화 기술
    7.3.2 클라우드 환경에서 처리 기술
    7.4 빅데이터 워크플로우 컴퓨팅 플랫폼 기술
    7.4.1 그래프 기반 빅데이터 응용
    7.4.2 그래프 기반 빅데이터 처리 기술
    7.5 연습문제
    7.6 참고문헌
    3부 빅데이터 기술 개발 현황과 실제 구현 예
    8장 빅데이터 기술 개발의 현황과 활용
    8.1 개요
    8.2 국내외 빅데이터 기술 개발 현황
    8.2.1 국내 빅데이터 기술 개발 현황
    8.2.2 국외 빅데이터 기술 개발 현황
    8.3 빅데이터 산업체 현황
    8.3.1 EMC
    8.3.2 오라클
    8.3.3 IBM
    8.3.4 SAP
    8.3.5 테라데이타
    8.3.6 마이크로소프트
    8.3.7 코난테크놀로지
    8.3.8 솔트룩스(트루스토리)
    8.3.9 다음소프트(소셜 메트릭스)
    8.3.10 그루터(씨날)
    8.3.11 기타 사업체
    8.4 빅데이터 활용 사례
    8.4.1 공공?정부?과학 분야
    8.4.2 정보 통신 분야
    8.4.3 소셜 미디어 분야
    8.4.4 의료?헬스 케어 분야
    8.4.5 도소매 분야
    8.4.6 제조업 분야
    8.5 연습문제
    8.6 참고문헌
    9장 하둡을 이용한 추천 시스템의 구현
    9.1 개요
    9.1.1 협업 필터링과 연관 규칙을 이용한 추천 시스템과 하둡 에코시스템
    9.1.2 실습 환경 구축
    9.2 협업 필터링 기법과 머하웃을 이용한 구현
    9.2.1 협업 필터링 기법의 원리
    9.2.2 사용자 기반 추천 엔진의 구현
    9.2.3 아이템 기반 추천 엔진의 구현
    9.2.4 협업 필터링 기법에서 추가로 고려할 사항
    9.3 연관 규칙 기법과 피그, 하이브를 이용한 구현
    9.3.1 연관 규칙 기법의 원리
    9.3.2 피그를 이용한 연관 규칙 구현
    9.3.3 하이브를 이용한 연관 규칙 구현
    9.4 추천 시스템의 구현
    9.4.1 데이터 준비하기 : u.data
    9.4.2 전처리하기 : PHP
    9.4.3 단일 아이템 빈도수 구하기 : 샤크
    9.4.4 아이템 (A∩B) 조합의 빈도수 계산하기 : 샤크
    9.4.5 연관 규칙 계산하기 : PHP와 샤크
    9.4.6 데이터 내보내기 : 스쿱
    9.4.7 웹 서비스로 추천 기능 구현하기 : PHP
    9.5 참고문헌
    찾아보기

    배송 시 유의사항

    - 반디앤루니스에서 구매하신 도서는 물류 대행 위탁업체 웅진 북센을 통해 배송됩니다.
     (배송 포장에 "웅진 북센"으로 표기될 수 있습니다.)

    - 구매한 상품의 품질과 배송 관련 문의는 반디앤루니스로 문의 바랍니다.

    - 천재지변 및 택배사의 사정에 따라 배송이 지연될 수 있습니다.

    - 결제(입금) 완료 후 출판사 및 유통사의 사정으로 품절 또는 절판 되어 상품 구입이 어려울 수 있습니다. (별도 안내 예정)

    - 도서산간지역의 경우 추가 배송비가 발생될 수 있습니다.

    반품/교환

    상품 설명에 반품/ 교환 관련한 안내가 있는 경우 그 내용을 우선으로 합니다. (업체 사정에 따라 달라질 수 있습니다)

    반품/교환

    반품/교환
    반품/교환 방법 홈 > 고객센터 > 자주찾는질문 “반품/교환/환불” 안내 참고 또는 1:1상담게시판
    반품/교환 가능 기간 반품,교환은 배송완료 후 7일 이내, 상품의 결함 및 계약내용과 다를 경우 문제발견 후 30일 이내에 신청가능
    반품/교환 비용 변심 혹은 구매착오의 경우에만 반송료 고객 부담(별도 지정 택배사 없음)
    반품/교환 불가 사유
    • 소비자의 책임 사유로 상품 등이 손실 또는 훼손된 경우
    • 소비자의 사용, 포장 개봉에 의해 상품 등의 가치가 현저히 감소한 경우
    • 복제가 가능한 상품 등의 포장을 훼손한 경우 : 예)만화책, 잡지, 화보집 등
    • 시간의 경과에 의해 재판매가 곤란한 정도로 가치가 현저히 감소한 경우
    • 전자상거래등에서의 소비자보호에 관한 법률이 정하는 소비자 청약철회 제한 내용에 해당되는 경우
    • 해외주문 상품(해외 원서)의 경우(파본/훼손/오발송 상품을 제외)
    소비자 피해보상
    환불지연에 따른 배상
    • 상품의 불량에 의한 반품, 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은
      소비자 분쟁해결 기준(공정거래위원회고시)에 준하여 처리됨
    • 대금 환불 및 환불지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의
      소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리함
    반품/교환 주소 경기도 파주시 문발로 77, 웅진북센(반디앤루니스)
    • 회사명 : (주)서울문고
    • 대표이사 : 김홍구
    • 개인정보 보호책임자 : 김홍구
    • E-mail : bandi_cs@bnl.co.kr
    • 소재지 : (06168) 서울 강남구 삼성로 96길 6
    • 사업자 등록번호 : 120-81-02543
    • 통신판매업 신고번호 : 제2023-서울강남-03728호
    • 물류센터 : (10881) 경기도 파주시 문발로 77 반디앤루니스
    copyright (c) 2016 BANDI&LUNI'S All Rights Reserved