이 책은 현재 절판입니다. 그간 읽어주신 분들께 감사를 드립니다.
IT 관련 잡지와 인터넷에 등록된 기사들 중에서 빅 데이터의 최근 동향,
당면한 이슈들을 해결할 수 있는 기사,
그리고 빅 데이터의 응용과 미래에 관해 다양한 현장의 이야기를 모아 엮은 책!
출판사 제이펍
원출판사 O’Reilly Media
원서명 Big Data Now: 2012 Edition (원서 ISBN: 9781449356712)
저자명 오라일리 미디어
역자명 배장열
출판일 2013년 7월 31일
페이지 212쪽
판 형 신국판 변형(152*215), 반양장(soft cover)
정 가 13,000원
ISBN 978-89-94506-70-8 (03320)
키워드 big data / 하둡 / 기계 학습 / 머신러닝 / 데이터 마이닝 / 트렌드 / 미래전략
분야 컴퓨터 / IT 비즈니스, 경제경영 / IT경영
관련 사이트
관련 포스트
■ 2013/07/22 - [출간전 책소식] - 빅데이터, 과연 유행어로 그칠 것인가?
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관련 도서
■ 머신러닝 인 액션: 기계 학습 알고리즘으로 데이터 마이닝하기
■ 몽고디비 인 액션: 빅 데이터 시대의 초고의 NoSQL 데이터베이스
샘플 PDF(차례, 옮긴이 머리말, 책 소개, 1장 빅 데이터의 최근 동향)
정오표 페이지
■ (등록되는 대로 링크를 걸어드리겠습니다)
도서구매 사이트(가나다순)
도서 소개
빅데이터, 과연 유행어로 그칠 것인가?
요즘 분야를 막론하고 '빅 데이터'를 내세우지 않는 곳이 없다. 빅 데이터가 무엇인지, 어떻게 활용할지, 한 번도 고심해보지 않은 사람들의 입을 타고 빅 데이터가 뜻 없는 유행어가 되었다고 어떤 이는 말한다. 그렇다면 실제 빅 데이터는 어떻게 활용되고 있으며 그 문제와 한계는 무엇일까?
전문가들의 인터뷰를 통해 빅 데이터의 '현재'를 알아보자!
이 책은 오라일리 미디어가 직접 엮은 기사 모음집이다. 그만큼 전문적인 시각으로 빅 데이터를 해석해 줄 것이다. 빅 데이터가 우리들의 이슈를 해결하는 데 적절한 도구가 되어줄지, 현장의 사람들로부터 여과 없이 들어보기로 하자.
이 책의 주요 내용
* 빅 데이터의 최근 동향 – 빅 데이터의 구조와 정의에 관한 필수 정보
* 빅 데이터의 도구와 기법, 전략 - 빅 데이터 이론이 관련 제품으로 승화하기 위한 전문적인 안내
* 빅 데이터의 응용 - 데이터의 부정적인 면도 함께 고려한 빅 데이터의 실제 사례
* 빅 데이터의 미래 - 빅 데이터가 진화할 모습 및 산업 전반에 걸쳐 차지할 역할에 대한 구상
* 빅 데이터와 의료 서비스 - 데이터와 의료 서비스가 만날 때 일어나는 가능성을 파헤치는 특별 지면
저자 소개
오라일미 미디어
오라일리 미디어(O'Reilly Media)는 팀 오라일리가 설립한 미국의 출판사다. 주로 컴퓨터 프로그래밍과 관련된 서적의 출판으로 세계적으로 이름이 높다. 특히 오라일리에서 출판된 책은 특이하게도 다양한 동물의 목각 세밀화를 표지로 하고 있어 출판사의 트래이드 마크가 되었다.
오라일리 출판사는 출판뿐만 아니라 매해 오픈소스 공동체를 위한 콘퍼런스를 열고, 온라인 서비스를 제공하고 있으며, 또한 오라일리 네트워크는 특정 시스템이나 언어 사용자들의 흥미를 끄는 기사들을 "ONJava.com", "Perl.com", "MacDevCenter" 등을 통해 공개한다.
오라일리는 28년을 최장 저작권 기한으로 삼는 원칙을 유지하고 있으며, 현재의 저작권 독점을 가능케 하는 미국의 저작권법보다 훨씬 짧은 것이다.
역자 소개
배장열
현재 교육용 스마트폰 앱 기획, 개발에 몰두하고 있는 옮긴이는 대학에서 기계를, 대학원에서 컴퓨터를 전공했다. 학교를 졸업하고 Software Localization을 몇 년간 했고, 몇 군데 대학에서 시간강사를 했다. 그러다 가르치는 일에 재미가 들려 한동안 강사 일을 했다. 지금은 좋은 책을 소개하는 데 조금이나마 도움이 되고자 번역 일에도 많은 정성을 기울이고 있다. 옮긴 책으로는 《인스파이어드》(2013년), 《아론 힐리가스의 오브젝티브-C 프로그래밍》(2012년), 《프로 안드로이드 미디어》(2011년), 《아이폰과 안드로이드 기반의 크로스 플랫폼 앱 개발》(2011년) 등이 있다.
차례
1장 빅 데이터의 최근 동향
빅 데이터란 무엇인가? 14
빅 데이터는 어떤 모습인가? 16
실제 응용 23
아파치 하둡이란 무엇인가? 27
하둡의 핵심: MapReduce 28
하둡을 받치는 기둥: HDFS, MapReduce 29
프로그래밍 능력의 향상: Pig, Hive 29
데이터 액세스 향상하기: HBase, Sqoop, Flume 31
조정과 워크플로: Zookeeper, Oozie 33
관리 및 배포: Ambari, Whirr 33
기계 학습: Mahout 34
하둡 사용하기 34
빅 데이터가 큰 이유는 무엇인가 ; 디지털 신경계 35
외골격에서 신경계까지 35
변화의 로드맵 37
다가오는 디지털 신경계, 그 준비는? 39
2장 빅 데이터의 도구, 기법, 전략
대단한 데이터 제품 디자인하기 42
목표 기반 데이터 제품 43
모델 어셈블리 라인: 의사결정 최적화 사례 45
추천 시스템의 드라이브트레인 접근법 52
평생 고객 가치 최적화하기 56
물리적 데이터 제품의 베스트 프랙티스 59
데이터 제품의 미래 65
대단한 기계 학습 제품을 만들려면 무엇이 필요한가 67
기계 학습의 발전 추이 68
흥미로운 문제는 손만 뻗는다고 해서 잡히는 것이 아니다 70
문제 정의하기 72
3장 빅 데이터의 응용
스프레드시트에 얽힌 이야기 76
대시보드에 관한 단상 79
전체 인터뷰 79
천문학 문헌 마이닝하기 80
로버트 심프슨과의 인터뷰: 프로젝트의 배경과 앞으로의 과제 86
틈새 과학 90
데이터의 어두운 면 91
디지털 출판 93
개인 정보 보호 95
4장 빅 데이터에서 주시해야 할 것들
빅 데이터는 우리 세대의 인권 문제: 그러나 우린 그런 줄도 모르고 있다 100
빅 데이터의 세 가지 종류 107
기업 BI 2.0 108
토목공학 110
고객 관계 최적화 112
곤두박질 114
자동화 과학, 딥 데이터, 정보의 역설 114
(반)자동화 과학 115
딥 데이터 119
정보의 역설 122
빅 데이터 솔루션의 난제 126
시각화 비평의 균형 잡기 130
시각화 생태계 131
니즈의 비합리: 패스트푸드와 근사한 저녁 식사 사이 133
비평의 성장 137
최종 생각 141
5장 빅 데이터와 의료 서비스
의료 서비스 분야의 워너메이커 문제 해결하기 144
한층 효율적인 의료 산업을 위해 148
더 많은 데이터, 더 많은 데이터 소스 153
치료 결과에 비용 지급하기 155
데이터를 사용 가능하게 하기 158
우리가 원하는 의료 시스템 구축하기 163
파자드 모스타샤리 박사의 e환자를 위한 건강 정보 인프라 구축 165
존 윌뱅크스, 건강 데이터 공용체의 리스크와 보상에 대해 논하다 171
에스더 다이슨이 바라본 건강 데이터, ‘선점하는 의료 서비스’와 차세대 신성장 동력 182
데이터와 케어 제공자의 결합은 아툴 가완데 박사에게 의료 분야의 희망이다 192
의료 서비스 제공자가 듣지 말아야 할 의료 개혁의 5대 요소 204
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