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빅데이터 시각화 : 하둡, R, D3.js, 태블로, 파이썬, 스플렁크로 배우는 빅데이터 시각화
데이터 과학 시리즈(에이콘)1 ㅣ 제임스 밀러, 최준규, 강형건 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Big Data Visualization
  • 정가
28,000원
  • 판매가
25,200원 (10% ↓, 2,800원 ↓)
  • 발행일
2019년 11월 22일
  • 페이지수/크기/무게
328page/188*236*25/777g
  • ISBN
9791161753706/1161753702
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  • 시리즈 도서
데이터 과학 시리즈(에이콘)(총79건)
컴퓨터 비전을 위한 다중 시점 기하학 2/e : 카메라를 위한 수학     58,500원 (10%↓)
컴퓨터 비전 5/e : 원리, 알고리듬, 응용     76,500원 (10%↓)
고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라     36,000원 (10%↓)
데이터의 미학 : 빅데이터 기술에서 데이터 과학자까지 데이터에 관한 모든 것     31,500원 (10%↓)
The R Book(한국어판) : R로 배우는 데이터 분석 기술     49,500원 (10%↓)
  • 상세정보
  • 빅데이터 시각화를 배우고 이를 익히기 위한 도전 과제(접근 속도, 문맥 이해/추가, 데이터 품질 향상, 결과 표시, 이상점 등)를 다룬다. 가장 대중적인 라이브러리에 초점을 두고, 하둡(Hadoop), R, D3.js, 파이썬, 스플렁크, 태블로(Tableau)와 같은 빅데이터 시각화 도구를 소개한다. 또한 데이터 도구 사용 및 기초 분석론과 같은 주제를 통해 데이터가 다양한 변수와 사용 사례에 따라 어떻게 달라지는지 보여준다.
  • ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 빅데이터가 기초 분석론에 미치는 영향 ■ 효과적이고 효율적인 빅데이터 시각화 방법 ■ 빅데이터를 시각화할 때 직면할 수 있는 도전 과제를 해결하는 다양한 접근법 ■ 빅데이터 시각화에 사용되는 개념과 모델 ■ 다양한 사례를 실시간으로 시각화하는 방법 ■ 스플렁크(Splunk)와 태블로 같은 유명 대시보드 시각화 도구 활용법 ■ 태블로와 같은 BI 도구로 시각적인 빅데이터를 통합하는 가치와 과정 ■ 빅데이터에 최적화된 시각화 방법 이해 ★ 이 책의 대상 독자 ★ 데이터 분석가 혹은 빅데이터 분석의 기초 지식을 바탕으로 빅데이터 시각화에 대한 흥미로운 접근 방법을 배우려는 독자를 대상으로 한다. 하둡(Hadoop)과 같은 빅데이터 플랫폼 도구 및 R과 같은 프로그래밍 언어를 어느 정도 알고 있다면 이 책에 나오는 여러 기술을 기반으로 빅데이터 시각화에 특화된 도전 과제를 해결할 수 있는 다양한 접근법을 배울 수 있다. ★ 이 책의 구성 ★ 1장, ‘빅데이터 시각화 소개’에서는 데이터 시각화를 간단히 설명하고 다양한 데이터 시각화 개념을 알아본다. 2장, ‘하둡을 사용한 데이터 접근, 속도, 저장’에서는 대용량 데이터에 접근하고 저장할 때 직면할 수 있는 도전 과제에 관한 설명과 실행 예제를 통해 다양한 해결 방법을 소개한다. 3장, ‘R을 사용한 데이터의 이해’에서는 R을 사용해 빅데이터에 문맥을 추가하는 개념을 설명한다. 4장, ‘빅데이터 품질’에서는 분류된 데이터 품질과 빅데이터로 인해 발생할 수 있는 품질 문제에 관한 설명과 예제를 통해 그 해결 방법을 제공한다. 5장, ‘D3로 결과 표현하기’에서는 빅데이터 분석 프로젝트의 결과를 웹 브라우저와 데이터 기반 문서(D3, Data-Driven Documents)를 활용해 표현할 수 있는 데이터 시각화 절차를 설명한다. 6장, ‘빅데이터를 위한 대시보드-태블로’에서는 대시보드를 구성할 수 있는 데이터 시각화 도구인 태블로(Tableau)에 관한 소개와 실행 예제를 통해 빅데이터 분석 결과를 실시간 대시보드 형태로 표시하는 방법을 설명한다. 7장, ‘파이썬을 사용한 이상점 다루기’에서는 빅데이터 시각화와 관련된 이상점(outliers)과 기타 변칙 사례 처리 방법을 설명하고 파이썬으로 작성된 실행 예제로 효과적인 데이터 처리 방법을 제공한다. 8장, ‘빅데이터 운영 인텔리전스 구축하기 - 스플렁크’에서는 스플렁크(Splunk)를 활용해 빅데이터의 가치를 높일 수 있는 운영 인텔리전스를 구축하는 예제를 제시한다. ★ 옮긴이의 말 ★ 데이터 시각화(data visualization)는 데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하고 전달하는 일련의 과정을 뜻합니다. 그 과정에는 여러 가지 시각화 도구와 언어를 활용하는데 이 책은 데이터 시각화의 기초 지식을 바탕으로 오픈소스인 R, 파이썬, 태블로, 스플렁크 등 다양한 언어와 도구를 다룹니다. 독자 여러분은 이 책에 소개된 내용을 이정표 삼아 각자에게 맞는 시각화 도구를 선택할 수 있을 것입니다.
  • 1장. 빅데이터 시각화 소개 __데이터 시각화의 개념 ____데이터 시각화의 전통적 개념 ____교육 기회 __빅데이터 시각화의 도전 과제 ____빅데이터 ____엑셀을 이용한 데이터 측정 ____빅데이터를 더 높은 수준으로 확대하기 ____3V ____분류 ____시각화 철학 __빅데이터 시각화 접근법 ____접근, 속도, 저장 ____하둡 첫발 딛기 ____문맥 ____품질 __요약 2장. 하둡을 사용한 접근, 속도, 저장 __하둡에 관하여 ____하둡의 대안 ____IBM 오픈 플랫폼 __로그 파일과 엑셀 ____R 스크립팅 예제 ____고려 사항 __하둡과 빅데이터 ____하둡 첫발 딛기 ____하둡 프로젝트를 위한 AWS __실행 예제 1 ____환경 정의 ____시작하기 ____데이터 업로드하기 ____데이터 조작하기 ____결론 __예제 2 ____정렬하기 ____IP 구문 분석하기 __요약 3장 R을 사용한 데이터의 이해 __정의 및 설명 ____비교 ____대조 ____경향 ____산포 __문맥 추가하기 __R에 관하여 ____R과 빅데이터 __실행 예제 1 __R로 파고들기 __실행 예제 2 ____정의 및 설명 ____루핑 사용하지 않기 ____비교 ____대조 ____경향 ____산포 __요약 4장. ...
  • 제임스 밀러 [저]
  • 최준규, 강형건 [저]
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