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엔터프라이즈 빅데이터 레이크 : 효율적인 데이터 레이크 도입과 모범 사례
데이터 과학 시리즈(에이콘)1 ㅣ 알렉스 고렐릭, 최영재 ㅣ 에이콘출판 ㅣ The Enterprise Big Data Lake
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  • 발행일
2020년 08월 27일
  • 페이지수/크기/무게
320page/188*235*24/759g
  • ISBN
9791161754437/1161754431
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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
  • 최근 인공지능을 활용한 데이터 분석을 통해 뛰어난 성과를 거두고 있는 기업이 늘고 있다. 이런 성과를 위해 제일 중요한 것은 기업의 데이터를 모아 놓는 것이다. 하지만 오늘날처럼 방대한 양의 데이터가 매일 생성되는 환경에서 기존 방식대로 데이터를 저장하기는 불가능하다. 이 책은 기업의 데이터를 모으고 데이터의 활용을 통해 성과를 달성할 수 있는 방법을 제시한다.
  • ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 데이터 웨어하우스, 빅데이터, 데이터 과학 소개 ■ 다양한 기업의 데이터 레이크 구축 방법 ■ 셀프 서비스 모델 구축 방법과 데이터 제공 모범 사례 탐색 ■ 다양한 데이터 레이크 설계 방법 적용 ■ 다양한 분야의 전문가의 데이터 레이크 구현 방법 ★ 이 책의 대상 독자 ★ ■ 데이터 서비스 및 관리 팀: 최고 데이터 책임자, 데이터 관리자 ■ IT 경영진 및 아키텍트: 최고 기술 책임자, 빅데이터 아키텍트 ■ 분석 팀: 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 분석 담당자 ■ 감사 팀: 최고 정보 보안 책임자, 데이터 보호 책임자, 정보보안 분석가, 규정 준수 담당자 이 책은 첨단 데이터 기술을 개발하면서 세계적인 기업들이 겪는 가장 어려운 데이터 문제를 해결하는 과정에서 얻은 30년간의 경험을 바탕으로 저술했다. 실무자와 업계 전문가들의 논문과 성공 사례로 알 수 있는 세계적인 기업들의 모범 사례를 바탕으로 성공적인 빅데이터 레이크를 설계하고 배포하는 포괄적인 지침을 제공한다. 이처럼 매력적인 신규 빅데이터 기술과 접근 방식이 기업에 어떤 효과를 제공하는지 궁금하다면 이 책이 좋은 출발점이 될 수 있다. 관리자라면 이 책을 한 번 전체적으로 읽고 나서 실무 중에 빅데이터 관련 의문이 생길 때마다 주기적으로 다시 살펴보는 것을 추천한다. 실무자에게는 빅데이터 레이크 프로젝트를 계획하거나 실행할 때 활용할 수 있는 지침이 된다. ★ 옮긴이의 말 ★ 최근에는 사람들에게 도움될 수 있는 성능이 우수하고 신뢰할 수 있는 머신러닝 모델을 만드는 데 관심들이 많습니다. 빅데이터를 활용해서 만드는 머신러닝 모델을 개발하고 모델의 신뢰성을 확보하려면 기반이 되는 데이터가 가장 중요할 수밖에 없습니다. 지금도 뉴스를 보면 자사의 빅데이터를 분석해 좋은 인공지능 모델을 만들고 그런 모델을 활용해서 혁신적인 성과를 거둔 기업의 사례가 보도되고 있습니다. 그런 뉴스를 볼 때마다 부럽다는 생각과 함께 우리도 언젠가는 저렇게 될 것이라는 확신이 듭니다. 기업이 겪고 있는 문제를 해결하는 데 필요한 데이터는 이미 기업 안에 존재한다고 믿습니다. 그것을 어떤 방식으로 저장하고 저장된 데이터를 어떻게 활용하면 좋을지 전략을 짜는 것이 중요합니다. 이 책에서는 기업의 직원들이 데이터 저장을 꺼리는 이유를 따져보고, 기업의 데이터를 효과적으로 저장하고 관리할 수 있는 방법을 알려줍니다. 관리 체계를 구축해 같은 데이터를 중복으로 구매하는 것을 방지하고, 저장한 데이터 중 민감한 데이터는 어떤 방식으로 처리하는 것이 좋을지도 소개합니다. 데이터 베이스 분야는 대부분의 용어가 영어입니다. 국내에서도 활발하게 사용되기 시작한 지 어느 정도 시간이 지났기 때문에 용어를 원문 그대로 사용하는 것이 편한 사람이 많습니다. 이 책을 옮기는 과정 중에도 원문의 의미를 해치지 않는 범위에서 업계에서 흔히 사용하는 용어를 사용하고자 노력했습니다.
  • 1장. 데이터 레이크 소개 __데이터 레이크 성숙도 ____데이터 웅덩이 ____데이터 연못 __성공적인 데이터 레이크 구축 ____올바른 플랫폼 ____올바른 데이터 ____올바른 인터페이스 ____데이터 늪 __성공적인 데이터 레이크 로드맵 ____데이터 레이크 구축 ____데이터 레이크 구조화 ____셀프서비스를 위한 데이터 레이크 설정 __데이터 레이크 아키텍처 ____상용 클라우드 데이터 레이크 ____논리 데이터 레이크 __결론 2장. 역사적 관점 __셀프서비스 데이터 욕구: 데이터베이스의 탄생 __반드시 해야 하는 분석: 데이터 웨어하우스의 탄생 __데이터 웨어하우스 생태계 ____데이터 저장 및 쿼리 ____데이터 로딩: 데이터 통합 도구 ____데이터 정리와 관리 ____데이터 사용 __결론 3장. 빅데이터와 데이터 과학 소개 __하둡: 빅데이터로의 역사적인 움직임을 이끌어내다 ____하둡 파일 시스템 ____맵리듀스 잡에서 처리와 저장의 상호작용 방법 ____읽는 시점 스키마 적용 ____하둡 프로젝트 __데이터 과학 __당신의 분석 조직은 어디에 초점을 맞춰야 하는가? __머신러닝 ____설명 가능성 ____변화 관리 __결론 4장. 데이터 ...
  • 알렉스 고렐릭 [저]
  • 최영재 [저]
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