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	acorn PACKT(총208건) Go 마스터하기 : 실습 예제와 함께 배우는 네트워크, 동시성, 테스트, gRPC 및 제네릭     40,500원 (10%↓) 핵심을 정리한 Swift 3 : 기본 문법부터 옵셔널, 클로저, 동시성과 병렬성까지     27,000원 (10%↓) 함수형 파이썬 프로그래밍 : 파이썬으로 배우는 쉬운 함수형 프로그래밍     27,000원 (10%↓) 하이브 핵심정리 : 하둡 기반 대용량 데이터 저장, 관리의 핵심 솔루션     18,000원 (10%↓) 따라하며 배우는 하둡과 빅데이터 분석 실무     27,000원 (10%↓) 빅데이터 처리와 분석을 위한 하둡 맵리듀스 프로그래밍     31,500원 (10%↓) 하둡 맵리듀스 최적화와 튜닝 : MapReduce 성능 최적화를 위한 Hadoop 클러스터 구성과 튜닝     12,600원 (10%↓) 프로젝트로 완성하는 Go 프로그래밍 : Go 언어를 활용한 마이크로서비스 구축 가이드     29,700원 (10%↓) 프랙티컬 머신 러닝 : 실무에 직접 적용할 수 있는 빅데이터 환경을 고려한 첨단 현대 머신 러닝     31,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 네트워크 프로그래밍 : 개발자와 관리자를 위한 효율적인 네트워크 애플리케이션 개발     27,000원 (10%↓) 파이썬으로 배우는 인공지능 : 현실 세계와 지능적으로 상호 작용하는 인공지능 애플리케이션 만들기     36,000원 (10%↓) 파이썬으로 배우는 데이터 과학 : 파이썬의 주요 패키지부터 머신 러닝, 시각화에 이르기까지     27,000원 (10%↓) 파이썬으로 배우는 대규모 머신 러닝 : 대규모 데이터 분석과 처리를 위한 다양한 머신 러닝 기법 활용     31,500원 (10%↓) 파이썬으로 배우는 금융 분석 : 금융의 기초 개념 이해부터 예제를 통한 계산 활용까지     34,200원 (10%↓) 파이썬으로 구현하는 고급 머신 러닝 : 딥러닝을 포함한 최신 고급 머신 러닝 기술과 파이썬 활용     29,700원 (10%↓) 파이썬과 자연어 처리 : 파이썬과 함께하는 NLP 애플리케이션 만들기     25,200원 (10%↓) 파이썬과 기계 학습(acorn+PACKT 시리즈) : scikit-learn을 활용한     12,600원 (10%↓) 파이썬 분산 컴퓨팅 : 분산 컴퓨팅 기초부터 테스팅과 디버깅까지     18,000원 (10%↓) 파이썬 병렬 프로그래밍 : threading, multiprocessing, PP, Celery, asyncio 모듈 이해와 활용     12,600원 (10%↓) 파이썬 모의 해킹과 침투 테스팅     18,000원 (10%↓) 티샤크를 활용한 네트워크 트래픽 분석 : 와이어샤크의 커맨드라인 버전 TShark     10,800원 (10%↓) 테스트 주도 머신 러닝 : TDD 기법을 활용한 머신 러닝 알고리즘 구현     18,000원 (10%↓) 타이타늄 모바일 앱 프로그래밍 : 자바스크립트를 이용한 빠른 네이티브 애플리케이션 개발     27,000원 (10%↓) 코틀린 프로그래밍 : 상세한 가이드로 코틀린 기능과 친숙해지기     27,000원 (10%↓) 5가지 실전 게임으로 배우는 코코스2d x 모바일 2D 게임 개발     22,500원 (10%↓) 코코스2D 게임 프로그래밍 : 스마트폰을 위한 오픈소스 모바일 게임엔진 Cocos2d     29,700원 (10%↓) 코로나 SDK 모바일 게임 프로그래밍     31,500원 (10%↓) 코드이그나이터 MVC 프로그래밍 : PHP 기반 웹사이트를 위한 CodeIgniter 프레임워크     19,800원 (10%↓) 컨스트럭트 게임 툴로 따라하는 게임 개발 입문 : 한 번도 게임을 만들어보지 않은 초보를 위한     25,200원 (10%↓) 카산드라 따라잡기 : 150가지 예제로 배우는 NoSQL 카산드라 설계와 성능 최적화     27,000원 (10%↓) 추천 엔진을 구축하기 위한 기본서 : R, 파이썬, 스파크, 머하웃, Neo4j를 이용해 추천 엔진 구축 시작하기     29,700원 (10%↓) 초보자를 위한 아파치 스파크 2 : 스칼라와 파이썬을 활용한 대규모 분산 데이터 처리 애플리케이션 개발     27,000원 (10%↓) 초보자를 위한 RStudio 마스터 : RStudio 설치부터 웹 애플리케이션, R 패키지 개발까지     27,000원 (10%↓) 중급 개발자를 위한 MEAN 스택 공략 : MongoDB, Express, AngularJS, Node.js 풀스택 애플리케이션 구축     31,500원 (10%↓) 빠르고 쉽게 웹사이트를 만드는 제이쿼리 툴즈 UI 라이브러리     11,700원 (10%↓) 작고 강력한 Underscore.js : TDD 기법을 이용한 Underscore.js 라이브러리 학습     22,500원 (10%↓) 자바스크립트로 시작하는 로보틱스 : 아두이노와 Johnny-Five를 활용한     16,200원 (10%↓) 자바스크립트 언락 : 전문가의 통찰력을 통해 코드의 성능을 향상시키고     18,000원 (10%↓) 자바스크립트 JSON 쿡북 : 데스크탑, 서버, 웹, 모바일 애플리케이션에서 활용하는 80가지 레시피     18,000원 (10%↓) 자바 람다 배우기 : 람다에 대해 이해하고 활용하기     10,800원 (10%↓) 자바 딥러닝의 핵심 : 자바만 알면 초보자도 딥러닝을 마스터할 수 있다     22,500원 (10%↓) 자바 개발자를 위한 스칼라 프로그래밍     27,000원 (10%↓) 일래스틱서치 모니터링 : 정제된 커뮤니티의 경험     16,200원 (10%↓) 익스프레스 프레임워크로 하는 노드 웹 앱 프로그래밍 : 템플릿 언어로 코드 생성의 자동화와 구조화가 간편한     22,500원 (10%↓) 이클립스 환경에서의 안드로이드 프로그래밍     15,120원 (10%↓) 이클립스 4 플러그인 개발     31,500원 (10%↓) 유쾌한 파이썬 : 데이터 수집 분석 통계 은닉 암호화 기술     21,600원 (10%↓) 유니티로 배우는 안드로이드 게임 개발 : 3D/2D 안드로이드 게임 개발 마스터     27,000원 (10%↓) C# 실전 예제로 배우는 유니티3D 게임 스크립트     21,600원 (10%↓) 유니티 애니메이션 에센셜 : 유니티 C# 스크립트로 애니메이션 기초부터 고급까지     18,000원 (10%↓) 멀티플레이 게임 제작을 위한 유니티 네트워크 게임 만들기     25,200원 (10%↓) 유니티 게임 레벨 디자인 : 유니티 5로 만드는 멋진 3D 게임 월드     22,500원 (10%↓) 유니티 게임 개발을 위한 절차적 콘텐트 생성 : PCG 기술을 사용한 유니티 RPG 게임 개발     27,000원 (10%↓) 유니티 게임 AI 프로그래밍 : 유니티 5로 구현하는 게임 제작에 필요한 인공지능 기술     23,400원 (10%↓) 2D & 3D 게임 UI 제작을 위한 유니티 NGUI 게임 프로젝트     31,500원 (10%↓) 손쉽고 간편한 게임 GUI 제작을 위한 유니티 NGUI 게임 개발     22,500원 (10%↓) 유니티 C# 스크립팅 마스터하기 : 고급 C# 팁과 기법을 통해 배우는 프로 게임 개발     31,500원 (10%↓) 유니티 5.x 게임 개발의 시작 : 인기 장르 프로젝트를 통해 배우는 유니티 5.x 게임 개발     27,000원 (10%↓) 유니티 5 메카님 캐릭터 애니메이션 : 좀비 액션 어드벤처 게임 프로젝트로 배우는     27,000원 (10%↓) 웹을 위한 머신 러닝 : 머신 러닝을 활용한 영화 추천 및 감성 분석 웹 애플리케이션 개발     27,000원 (10%↓) 웹 해킹을 위한 칼리 리눅스 : 공격부터 방어, 보고서 작성까지 웹 모의해킹 가이드     31,500원 (10%↓) 웹 개발자 레퍼런스 가이드 : 모던 웹 개발을 위한 프레임워크     45,000원 (10%↓) 워드프레스(WordPress) 사이트 제작과 플러그인 활용 : 100가지 실용 예제로 강력하고 견고하게 만드는     27,000원 (10%↓) 오픈플로우를 활용한 SDN 입문 : 네트워크 애플리케이션 개발 플랫폼 실습 가이드     16,200원 (10%↓) 오픈소스 JBoss로 확장형 대용량 시스템 만들기 세트     64,800원 (10%↓) 오파 웹 애플리케이션 개발 : 클라이언트와 서버 개발을 Opa 하나로 끝내는     10,800원 (10%↓) 엔진엑스로 운용하는 효율적인 웹사이트 : 웹개발자와 시스템관리자를 위한 105가지 실전 예제     22,500원 (10%↓) 언리얼 엔진 4 게임 개발 에센셜 : 처음부터 시작하는 언리얼 엔진 4 개발     22,500원 (10%↓) 언리얼 엔진 4 AI 프로그래밍 에센셜 : 블루프린트로 인공지능 게임 만들기     21,600원 (10%↓) 게임 기획자와 아티스트를 위한 언리얼 UDK 게임 디자인     36,000원 (10%↓) 앤서블 마스터하기 : 앤서블의 고수가 되는 방법     27,000원 (10%↓) 안드로이드 카드보드 VR 프로젝트 : 구글 카드보드 SDK를 이용한 가상현실 앱 개발     27,000원 (10%↓) 안드로이드 음성 인식 애플리케이션 개발 : 구글 음성 인식 API와 다중 모달 인터페이스를 이용한     14,400원 (10%↓) 안드로이드 웨어 애플리케이션 개발 : 안드로이드 웨어 앱 개발 기초부터 테스트, 배포까지     21,600원 (10%↓) 안드로이드 비동기 프로그래밍 : 멀티코어 프로세서를 이용한 반응형 앱 개발     16,200원 (10%↓) 안드로이드 데이터베이스 프로그래밍     22,500원 (10%↓) 안드로이드 NDK 프로그래밍 : JNI와 C/C++ 라이브러리를 활용한 네이티브 안드로이드 애플리케이션     31,500원 (10%↓) 아파치 플링크 : 분산 환경에서 스트리밍 데이터 처리를 위한 플랫폼     27,000원 (10%↓) 아파치 톰캣 7 따라잡기     27,000원 (10%↓) 백박스 리눅스를 활용한 모의 침투 : 사이버 보안 감사에 필요한 모의 침투 도구와 활용     22,500원 (10%↓) 아파치 Flume 따라잡기 : 하둡 기반 분산 로그 수집과 스트림 데이터 처리를 위한     13,500원 (10%↓) 아파치 Camel 따라잡기 : 다재다능한 EIP기반 오픈소스 통합 프레임워크     36,000원 (10%↓) 아이폰 애플리케이션 성능 튜닝     27,000원 (10%↓) 실전 예제로 배우는 비동기 메시징 시스템 구축 세트     52,200원 (10%↓) 실전 예제로 배우는 반응형 웹 디자인 : 부트스트랩, 스켈레톤, 파운데이션 반응형 프레임워크     27,000원 (10%↓) 실전 예제로 배우는 AWS Lambda : 서버리스 애플리케이션 구축 방법     27,000원 (10%↓) 실전 IoT 네트워크 프로그래밍 : 라즈베리파이와 C#을 활용한 사물인터넷 통신프로토콜과 서비스플랫폼 이해     31,500원 (10%↓) 실무 예제로 배우는 ReactJS 완전정복 : ReactJS를 사용하여 핵심 프로젝트 개발하기     22,500원 (10%↓) 시스템 관리자를 위한 Puppet 3 : 클라우드 환경을 위한 최적의 관리 도구     22,500원 (10%↓) 스프링 웹 서비스 개발 : 예제로 배우는 웹 서비스 엔드포인트 구성과 테스팅     27,000원 (10%↓) 스파크 2.0으로 하는 고속 스마트 빅데이터 분석과 처리 : 표준 SQL과 진화한 데이터 표현 지원     27,000원 (10%↓) 스칼라 동시성 프로그래밍 : 복잡한 동시성 프로그램을 스칼라로 쉽게 개발하는 방법     31,500원 (10%↓) 스위프트로 만드는 게임 개발 : 스위프트를 활용한 게임 개발부터 출시까지     22,500원 (10%↓) 스위프트 데이터 구조와 알고리즘 : 프로그래밍의 튼튼한 기초     27,000원 (10%↓) 스마트 IoT 프로젝트 : 스마트 온도 조절기, 자율 주행 자동차 로봇 포함 다양한 사물 인터넷 구현     22,500원 (10%↓) 손에 잡히는 실전 비즈니스 인텔리전스 : Power BI, 엑셀, D3.js, R, 파이썬, Qlik, Tableau, Microsoft SQL Server     27,000원 (10%↓) 웹 디자이너를 위한 손쉬운 제이쿼리     27,000원 (10%↓) 서버리스 웹 애플리케이션 구축 : AWS 서비스, 서버리스 프레임워크 소개부터     27,000원 (10%↓) 생활 속 문제를 통해 배워보는 머신 러닝 : 파이썬 머신 러닝 블루프린트     27,000원 (10%↓) 아파치 Storm을 이용한 분산 실시간 빅데이터 처리     27,000원 (10%↓) 보안 향상을 위한 무선 모의 침투 테스트 : 칼리 리눅스 기반 모의 해킹     18,000원 (10%↓) 모바일 애플리케이션 침투 테스팅 : iOS/안드로이드 애플리케이션의 동작 원리와 예제를 중심으로     27,000원 (10%↓) 모바일 게임 디자인과 개발 가이드     27,000원 (10%↓) 머신 러닝과 통계 : 파이썬과 R로 배우는 머신 러닝     31,500원 (10%↓) 머신 러닝 인 자바 : 자바 기반 머신 러닝     22,500원 (10%↓) 매트랩 영상처리 프로그래밍 : 기본 영상처리부터 예술 과학, 비디오 처리, 시공간 처리까지     27,000원 (10%↓) 매트랩 그래픽과 데이터 시각화 : 데이터의 다양한 특성과 용도에 맞춘 시각화 방법     27,000원 (10%↓) 마젠토2 개발자 가이드 : 전 세계적으로 가장 인기 있는 최신 전자상거래 플랫폼     31,500원 (10%↓) 마리아DB 시작하기 : 실전 예제로 살펴보는 마리아DB의 강력한 기능     13,500원 (10%↓) 리액트 정복하기 : 컴포넌트와 라이프사이클 기반     22,500원 (10%↓) 리액트 디자인 패턴과 모범 사례 : 유연하고 빠르며 유지관리하기 쉬운 애플리케이션 개발하기     27,000원 (10%↓) 리눅스에서 하는 스위프트 개발 : 기본 문법부터 클로저, 프로토콜, HTTP 통신까지     31,500원 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• [아파치 Mahout 프로그래밍]는 대용량 데이터를 처리하는 기계 학습용 라이브러리이다. 이 책은 기계학습이나 머하웃에 대한 사전 지식이 없는 독자라도 쉽게 따라 할 수 있도록 실제 사례와 다양한 예제를 제공한다.
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• ★ 요약 ★ 아파치 머하웃(Apache Mahout)은 대용량 데이터를 처리하는 기계 학습용 라이브러리이다. 이 책은 기계학습이나 머하웃에 대한 사전 지식이 없는 독자라도 쉽게 따라 할 수 있도록 실제 사례와 다양한 예제를 제공한다. 아파치 머하웃을 효율적이고 빠르게 도입하려는 개발자에게 좋은 안내서가 될 것이다. ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 머하웃을 위해 넷빈즈(NetBeans)와 메이븐(Maven)으로 처음부터 전체 개발 환경을 구성 ■ 더 나은 성능을 위한 시퀀스 파일 형식 처리 ■ 스쿱(Sqoop)을 이용한 쿼리와 RDBMS 시스템에 결과 저장 ■ 로지스틱 회귀 분석으로 미래 예측 ■ 나이브 베이즈(Na?ve Bayes) 알고리즘으로 이해해보는 텍스트 마이닝 ■ 클러스터의 생성과 이해 ■ 여러 가지 클러스터링 알고리즘을 평가하기 위한 머하웃 커스터마이징 ■ 실제 데이터 마이닝 문제를 해결하기 위한 맵리듀스(MapReduce) 접근 방법 ★ 이 책의 대상 독자 ★ 머하웃에 관심이 있고 빠른 입문을 원하는 개발자를 위한 책이다. 마하웃에 대한 사전지식이 필요 없고, 소개된 다양한 예제가 숙련된 개발자나 시스템 관리자에게 많은 도움이 될 것이다. ★ 이 책의 구성 ★ 1장, ‘머하웃은 그렇게 어렵지 않다!’: 한 대의 머신에서 바로 사용할 수 있는 개발환경 구성에 대해 설명한다. 1장에서는 하둡이 설치되어 있는지, 포함될 jar 파일들이 준비되어 있는지 등 데이터 마이닝 작업과 관련된 환경에 대한 모든 것을 독자가 아무런 사전지식 없이도 명확히 이해할 수 있게 도울 것이다. 2장, ‘시퀀스 파일 사용하기: 언제 그리고 왜?’: 독자에게 시퀀스 파일을 소개한다. 시퀀스 파일은 하둡과 머하웃을 사용할 때 중요한 개념이다. 대개 머하웃은 일반적으로 사용하는 데이터 세트를 바로 처리할 수 없으므로, 알고리즘을 코딩하기 전에 이러한 특정 파일을 처리하는 방법을 설명한다. 3장, ‘외부 데이터 소스와 머하웃 통합’: 코드뿐만 아니라 커맨드라인 도구를 사용해 RDBMS로부터 데이터를 읽고 쓰는 예제를 자세히 설명한다. 4장, ‘머하웃의 나이브 베이즈 분류기 구현’: 텍스트 문서를 분류하는 데 나이브 베이즈(Na?ve Bayes) 분류기를 사용하는 방법을 깊이 있게 설명한다. 문서 내의 단어를 빈도 벡터로 변환하는 방법도 상세히 설명한다. 4장에서는 자바 코드에서 나이브 베이즈 분류기와 보완 나이브 베이즈 분류기의 사용도 함께 다룬다. 5장, ‘머하웃으로 주식 시장 예측하기’: 기본적으로 로지스틱 회귀와 랜덤 포레스트(Random Forest)라는 두 가지 알고리즘을 다룬다. 두 알고리즘은 일반적인 데이터 세트를 분석해 미래 가치를 예측할 수 있는 가능성을 보여준다. 6장, ‘머하웃의 캐노피 클러스터링’: 머하웃 프레임워크 내에서 가장 많이 사용되는 알고리즘인 빅데이터 클러스터 분석 및 분류 작업을 설명하기 시작한다. 6장에서는 실제 사례를 들어 일반적인 중심 주변의 데이터를 집계하기 위한 캐노피 클러스터링의 사용법을 설명한다. 7장, ‘머하웃의 스펙트럼 클러스터링’: 머하웃에서 사용할 수 있는 클러스터링 알고리즘의 분석이 계속된다. 7장에서는 그래프의 형태로 서로 연결되어 정보를 분류하는 매우 효율적인 방법인 스펙트럼 클러스터링의 사용법을 설명한다. 8장, ‘K평균 클러스터링’: 맵리듀스 방법과 순차적 방법의 K평균 클러스터링, 두가지를 설명하고 주제별로 텍스트 문서를 분류한다. 자바 코드뿐만 아니라 커맨드라인에서 이 알고리즘을 실행하는 방법도 설명한다. 9장, ‘머하웃의 소프트 컴퓨팅’: 빈발 패턴 마이닝이라는 옛 문헌 알...고리즘을 설명한다. 이 알고리즘은 고객이 이전에 구매한 제품으로부터 함께 판매해야 하는 항목을 예상할 수 있다. 또한 텍스트 분류를 위한 잠재 디리클레 알고리즘(Latent Dirichlet algorithm)도 설명한다. 10장, ‘머하웃의 유전 알고리즘 구현’: 외판원 문제(TSP, Traveling Salesman Problem)를 해결하고 규칙을 추출하기 위해 머하웃의 유전 알고리즘을 설명한다. 이 알고리즘들을 사용하는 다른 버전의 머하웃 사용법도 살펴볼 것이다. ★ 저자 서문 ★ 모바일 디바이스의 확산과 맞물린 소셜 네트워크 웹사이트의 증가는 지난 10년간 데이터를 처리하는 방식을 크게 바꾸었다. 이를 뒷받침하기 위해 2012년 큐미(Qmee)가 실험한 ‘60초 동안 인터넷에서 일어나는 일들’이라는 연구 결과를 참조하겠다. 결과는 http://blog.qmee.com/qmee-online-in-60-seconds/에서 확인할 수 있다. 실험 결과, 60초 동안 트위터에는 27만 8,000건의 트윗이 업데이트되고 페이스북에는 초당 4만 1,000건의 게시물이 생성됐으며 유튜브에는 72시간 분량의 동영상이 업로드됐다. 이 웹사이트들은 규모가 굉장히 클 뿐만 아니라 심지어 국제적인 사이트여서 일반적으로 수집한 로그만 하더라도 수백만 개의 레코드가 된다. 이러한 대용량 정보를 관리하기 위한 새로운 프레임워크는 기본적으로 다른 컴퓨터와 계산 작업의 공유를 허용하도록 코딩되어 있다. 하둡(Hadoop)은 계산 작업들이 여러 하드웨어 인프라 사이에 분배될 수 있게 하는 아파치 솔루션이다. 수십억 건의 데이터 레코드를 분석하는 경우, 대부분 데이터 간의 새로운 관계를 발견하기 위해 정보를 추출하는 것을 목적으로 한다. 전통적으로, 데이터 마이닝 알고리즘은 이러한 목적으로 개발됐다. 그러나 매우 큰 데이터 세트를 가지고 적당한 시간 내에 데이터 마이닝 작업을 할 방법이 없다. 머하웃은 하둡에 의해 캡슐화된 맵리듀스 패러다임을 이용해 큰 데이터 세트에 데이터 마이닝 알고리즘을 적용하기 위해 만들어진 데이터 마이닝 프레임워크다. 머하웃은 코더에게 하위 레벨 인터페이스로서 하둡 인프라를 사용해 데이터 마이닝 작업에 바로 사용할 수 있는 프레임워크를 제공한다. 이 책에서는 몇 가지 실제 사례를 가지고 머하웃을 사용해 데이터 마이닝 방법과 데이터 마이닝으로의 다양한 접근 방법을 소개한다. 핵심 아이디어는 머하웃을 사용하면 비이론적인 접근 방식으로 데이터를 분류하고 클러스터링하고 예측할 수 있다는 것이다. 이 책은 코드 중심이므로, 일부 특정 인수를 깊이 있게 이해하고자 몇 가지 자료를 참조하긴 하지만 이론적 배경을 너무 깊숙이 파고들지는 않을 것이다. 이 책을 내면서 직면한 문제는 다음과 같다. ▶ 경험상 머하웃은 학습 곡선이 매우 높다. 맵리듀스 방법론을 사용한 알고리즘은 순차적인 접근 방식과는 완전히 다르기 때문이다. ▶ 데이터 마이닝 알고리즘 자체가 이해하기에 쉽지 않고 거의 대부분의 개발자가 갖추지 않은 기술을 요구한다. 그래서 독자가 데이터 마이닝에 관한 깊은 배경지식이 없더라도 모든 코드의 의미와 목적을 파악할 수 있도록 코드 중심의 접근 방식을 제안했다. 이러한 접근 방식의 결과는 독자가 평가할 것이며, 독자가 이 책을 읽으면서 우리가 책을 쓰는 동안 느꼈던 것 이상의 즐거움을 찾기를 바란다. ★ 옮긴이의 말 ★ 하둡은 이제 특정 엔지니어의 기술이 아닌, IT에 관련된 대부분 사람들이 들어봤을 정도로 보편화됐다. 내가 처음 하둡을 접한 건, 2009년 ‘Virtual Globe’ 프로젝트를 수행할 때였다. 당시 프로젝트에서는 하나의 영상만 하더라도 수 기가바이트에 이르는 대용량 고해상도 항공 영상을 다뤘기 때문에 이를 저장하기 위한 수단으로서 하둡에 관심을 갖게 됐다. 그리고 자연스럽게 ‘하둡’ 하면 바로 떠오르는 하둡 기반의 분산 처리 프레임워크인 맵리듀스를 접하게 됐다. 머하웃은 맵리듀스를 이용해 빅데이터 분석용 마이닝 알고리즘을 제공하는 프레임워크다. 이 책은 ‘Apache Mahout Cookbook’이라는 원제처럼 독자가 데이터 마이닝에 관한 배경지식이 많지 않더라도 예제를 따라 하며 빠르게 머하웃을 사용하도록 돕는 것을 목표로 한다. 따라서 독자에게 데이터 마이닝에 관한 지식을 요구하진 않지만 기본적으로 리눅스와 자바, vi 편집기를 쓸 수 있는 어느 정도 숙련된 개발자라고 가정한다. 그러나 이런 것들을 모른다고 해서 책을 포기할 필요는 없다. 나 역시, 8년 이상을 윈도우 기반의 C/C++ 개발만 해왔기 때문에 하둡의 진입장벽은 높았다. 하지만 그만큼 학습할 가치가 충분하다고 자신한다. 그리고 아직 하둡과 맵리듀스에 친숙하지 못한 독자에게는 머하웃의 소스 코드를 열어볼 것을 권한다. 머하웃의 소스를 분석하는 것만으로도 하둡과 맵리듀스뿐만 아니라 데이터 마이닝까지 세 마리 토끼를 동시에 잡을 수 있을 것이다.
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• 1장 머하웃은 그렇게 어렵지 않다! __소개 __자바와 하둡 설치 __메이븐과 넷빈즈 개발 환경 설정 __기본 추천 시스템 코딩 2장 시퀀스 파일 사용하기: 언제 그리고 왜? __소개 __커맨드라인에서 시퀀스 파일 만들기 __코드에서 시퀀스 파일 생성하기 __코드에서 시퀀스 파일 읽기 3장 외부 데이터 소스와 머하웃 통합 __소개 __외부 데이터 소스를 하둡 분산 파일 시스템(HDFS)으로 임포트하기 __HDFS에서 RDBMS로 데이터 익스포트하기 __RDBMS를 다루는 스쿱 잡 생성하기 __스쿱 API를 사용해 데이터 임포트하기 4장 머하웃의 나이브 베이즈 분류기 구현 __소개 __머하웃 문서 분류기를 이용한 간단한 이용 사례 __코드에서 나이브 베이즈 분류기 사용 __커맨드라인에서 보완 나이브 베이즈 사용 __보완 나이브 베이즈 분류기 코딩 5장 머하웃으로 주식 시장 예측하기 __소개 __로지스틱 회귀를 위한 데이터 준비 __로지스틱 회귀를 이용한 GOOG 움직임 예측 __자바 코드에서 적응적 로지스틱 회귀 사용 __대용량 데이터 세트에 로지스틱 회귀 사용 __랜덤 포레스트를 사용해 시장의 움직임 예측 6장 머하웃의 캐노피 클러스터링 _..._소개 __커맨드라인 기반 캐노피 클러스터링 __파라미터를 사용한 커맨드라인 기반 캐노피 클러스터링 __자바 코드에서 캐노피 클러스터링 사용 __사용자 정의 클러스터링 거리 함수 사용 7장 머하웃의 스펙트럼 클러스터링 __소개 __커맨드라인에서 EigenCut 사용 __자바 코드에서 기본 EigenCut 사용 __데이터에서 유사도 행렬 생성 __영상 분할에 스펙트럼 클러스터링 응용 8장 K평균 클러스터링 __소개 __자바 코드에서 K평균 클러스터링 사용 __K평균 클러스터링을 이용한 교통사고 클러스터링 __맵리듀스를 이용한 K평균 클러스터링 __커맨드라인에서 K평균 클러스터링 사용 9장 머하웃의 소프트 컴퓨팅 __소개 __머하웃의 빈발 패턴 마이닝 __빈발 패턴 마이닝을 위한 지표 생성 __자바 코드에서 빈발 패턴 마이닝 사용 __주제 생성을 위한 LDA 사용 10장 머하웃의 유전 알고리즘 구현 __소개 __GA 사용을 위한 머하웃 설정 __그래프에서 유전 알고리즘 사용 __자바 코드에서 유전 알고리즘 사용
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• 피에로 지아코멜리(Piero Giacomelli) [저]

• 1986년 자신의 첫 번째 PC인 코모도르64로 처음 컴퓨터를 시작했다. 컴퓨터에 대한 깊은 애정에도 불구하고 수학을 전공했고, 1997년이 되어서야 자바를 시작으로 소프트웨어 산업에 뛰어들었다.
  자바, 닷넷, PHP를 사용하는 여러 소프트웨어 프로젝트를 수행했는데, JBoss와 아파치 기술의 열혈 팬일 뿐만 아니라 마이크로소프트의 기술도 많이 사용한다.
  항공 우주, ISP, 섬유/플라스틱 제조, e-헬스 등 다양한 산업 분야에서 소프트웨어 개발자나 IT 관리자로 일했다. 또한 FP7 EU 프로그램의 유럽연합(EU) 투자를 받는 CHRONIOUS, I-DONTFALL, FEARLESS, CHROMED 같은 프로젝트에 소속되어 있다.
  최근 몇 년 동안 과학 저널에 몇 개의 논문을 발표했고 IARIA(International Academy Research and Industry Association)에서는 최고 논문상도 수상했다. 2012년에는 아파치 HornetQ 프레임워크를 위한 가이드북인 [HornetQ Messaging Developer's Guide](팩트 출판사)를 집필했다. 결혼하여 두 명의 자녀를 뒀으며, 여가 시간에는 아이들과 함께 장난감을 가지고 놀면서 유년 시절을 회상한다고 한다.

• 배경숙 [저]

• 영상 처리와 패턴 인식을 전공하고 영상 인식 분야에서 경력을 쌓았다. 2010년부터 현재까지 SK C&C에서 빅데이터 프로젝트를 수행하며 맵리듀스, 머하웃(Mahout), 하이브(Hive), 스쿱(Sqoop) 등을 사용했다. 특히, 영상에 빅데이터 기술을 결합한 동영상 검색, 분류 등에 관심이 많다.

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