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하둡과 스파크를 활용한 실용 데이터 과학
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하둡과 스파크를 활용한 실용 데이터 과학

대규모 데이터 분석을 위한 효율적 설계와 구축 가이드

오퍼 멘델리비치, 케이시 스텔라, 더글라스 에드라인 공저 / 이춘오 | 길벗 | 2017년 08월 17일 리뷰 총점10.0 정보 더 보기/감추기
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하둡과 스파크를 활용한 실용 데이터 과학

품목정보

품목정보
출간일 2017년 08월 17일
쪽수, 무게, 크기 320쪽 | 610g | 183*235*13mm
ISBN13 9791160502213
ISBN10 1160502218

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책소개

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목차

상세 이미지

상세 이미지 1

저자 소개

저 자 소 개
오퍼 멘델리비치 렌드업(Lendup)의 데이터 과학 VP로, 머신러닝과 고급 분석 그룹을 이끌고 있다. 이전에는 호튼웍스의 데이터 과학 디렉터를 역임하며 의료, 금융, 리테일 등 여러 산업에 하둡과 스파크를 전파하였다. 케이시 스텔라 호튼웍스의 수석 데이터 과학자며, 아파치 메트론이라는 사이버 보안 오픈 소스 프로젝트의 분석과 데이터 과학팀을 이끌고 있다. 이전에는 의료 정보학 스타트업인 익스플로리스(E...
역자 : 이춘오
학계에서 성공할 꿈을 품고 KAIST 정보통신공학부 학사와 데이터마이닝 & 머신러닝 분야로 박사 학위를 받았지만, 학자보다는 실무자의 길에 더 큰 매력을 느껴 지금은 일반 기업에 다닌다. 삼성전자를 거쳐 현재 SK 플래닛에 재직하며, 빅데이터 플랫폼 개발과 운영 그리고 데이터 분석 업무를 수행해왔다. 최근에는 데이터 과학 애플리케이션의 기획과 제안(즉, PPT 작성), 그리고 프로토타입 개발을 맡고 있다.

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출판사 리뷰


데이터 과학과 하둡 & 스파크로 안내하는 완벽한 가이드

데이터 과학과 현대 하둡 생태계의 정수를 소개한다.
하둡과 스파크가 대규모 데이터 과학 문제를 해결할 수 있는 효과적인 플랫폼으로 진화해 온 과정과 그 이유를 설명한다. 더불어 데이터 과학의 응용 사례를 포괄적으로 다루며, 데이터 입수, 데이터 개조 그리고 시각화의 여러 단계에 대한 실용적인 가이드라인을 제시한다.

데이터에 대한 기초 지식을 다진 다음, 구체적인 응용 사례에 집중한다.
머신러닝, 감성 분석을 위한 예측 모델링, 문서 분석을 위한 군집화, 이상 탐지 그리고 자연어 처리에 이르는 다양한 응용 사례를 접할 수 있다.

마지막으로 데이터 과학의 실무자가 되고 싶은 당신에게
하둡과 스파크로 어떻게 데이터 과학 과제의 ROI를 끌어올릴 수 있는지에 대한 비즈니스 지향의 가이드라인을 제시한다.

이 책에서 배우는 것들
? 데이터 과학이란 무엇이고 어떻게 진화를 거듭했는지, 데이터 과학자의 커리어를 계획하는 방법
? 빅데이터의 특징(규모, 다양성, 속도)이 데이터 과학 활용에 어떤 영향을 주었는지
? HDFS, 맵리듀스, YARN, 스파크를 아우르는 하둡과 하둡 생태계
? 하이브와 스파크를 활용한 데이터 입수 방법
? 데이터 품질과 데이터 전처리, 데이터 준비 그리고 모델링 방법
? 대규모 데이터셋에서 통찰을 도출하는 데이터 시각화 방법
? 머신러닝: 분류, 회귀, 군집화 그리고 이상 탐지
? 예측 모델링을 위한 알고리즘과 하둡 도구
? 군집 분석과 유사도 함수들
? 대규모 이상 탐지 시스템
? 데이터 과학을 인간의 언어에 적용하는 자연어 처리 방법

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