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    빅데이터 기초

    빅데이터 기초 개념, 동인, 기법

    원제 : Big Data Fundamentals: Concepts, Drivers & Te

    • Thomas Erl, Wajid Khattak, Paul Buhler 저
    • 조성준 외 역
    • 시그마프레스
    • 2017년 09월 05일
    • 정가
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    ISBN: 9788968669774 240쪽 172 x 245 (㎜)

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    출판사 리뷰

    ‘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 대해...
    ‘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.

    저자 소개

    Thomas Erl, Wajid Khattak, Paul Buhler

    Thomas Erl은 Prentice Hall Service Technology Series from Thomas Erl의 시리즈 편집자, Arcitura Education의 설립자이자 가장 많이 읽히는 IT 도서의 이다. 그의 책은 전 세계적으로 20만 권이 넘게 팔려서 국제적인 베스트셀러가 되었으며 IBM, Microsoft, Oracle, Intel, Accenture, IEEE, HL7, MITER, SAP, CISCO, HP 등 주요 IT 기업의 선임 회원들에게 공식적으로 채택되어 왔다. Arcitura Education Inc.의 CEO로서 Thomas는 국제적으로 인정받는 BDSCP(Big Data Science Certified Professional), CCP(Cloud Certified Professional), SOACP(SOA Certified Professional) 인증 프로그램에 대한 커리큘럼 개발을 주도했다. 이들 프로그램은 전 세계 수천 명의 IT 전문가가 획득한 공급업체에 중립적인 산업 인증 프로그램이다. Thomas는 연사와 강사로 20개국 이상을 방문했다. Thomas는 The Wall Street Journal과 CIO Magazine을 포함한 수많은 저서에 100개가 넘는 기사와 인터뷰를 실었다.

    역자 소개

    조성준 외

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    목차

    제1부빅데이터의 기초
    제1장빅데이터의 이해
    제2장빅데이터 도입을 위한 사업 동기 및 동인
    제3장빅데이터 채택과 계획 고려사항
    제4장엔터프라이즈 기술과 빅데이터 비즈니스 인텔리전스
    제2부빅데이터 저장과 분석
    제5장빅데이터 저장에 대한 개념
    제6장빅데이터 처리에 대한 개념
    제7장빅데이터 저장 기술
    제8장빅데이터 분석 기법
    부록사례연구 결론

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