1장. 빅데이터 분석하기<br/>__1.1 데이터 과학의 어려움<br/>__1.2 아파치 스파크란<br/>__1.3 이 책에 관하여<br/><br/>2장. 스칼라와 스파크를 활용한 데이터 분석<br/>__2.1 데이터 과학자를 위한 스칼라<br/>__2.2 스파크 프로그래밍 모델<br/>__2.3 레코드 링크<br/>__2.4 스파크 셸과 SparkContext 시작하기<br/>__2.5 클러스터에서 클라이언트로 데이터 가져오기<br/>__2.6 클라이언트에서 클러스터로 코드 가져가기<br/>__2.7 튜플을 사용한 데이터 구조화와 케이스 클래스<br/>__2.8 집계<br/>__2.9 히스토그램 만들기<br/>__2.10 연속 변수에 대한 요약 통계량<br/>__2.11 요약 통계량을 계산하는 재사용 가능한 코드 만들기<br/>__2.12 간단한 변수 선택과 점수 매기기<br/>__2.13 한 걸음 더 나아가기<br/><br/>3장. 오디오스크로블러 데이터셋으로 음악 추천하기<br/>__3.1 데이터셋<br/>__3.2 교차 최소 제곱 추천 알고리즘<br/>__3.3 데이터 준비하기<br/>__3.4 첫 번째 모델 만들기<br/>__3.5 추천 결과의 추출 검사하기<br/>__3.6 추천 품질 평가하기<br/>__3.7 AUC 계산하기<br/>__3.8 하이퍼파라미터 선택하기<br/>__3.9 추천 결과 만들기<br/>__3.10 한 걸음 더 나아가기<br/><br/>4장. 의사 결정 나무로 산림 식생 분포 예측하기<br/>__4.1 회귀로 돌아와서<br/>__4.2 벡터와 특징<br/>__4.3 학습 예제<br/>__4.4 의사 결정 나무와 랜덤 포레스트<br/>__4.5 Covtype 데이터셋<br/>__4.6 데이터 준비하기<br/>__4.7 첫 번째 의사 결정 나무<br/>__4.8 의사 결정 나무 하이퍼파라미터<br/>__4.9 의사 결정 나무 튜닝하기<br/>__4.10 범주형 특징 다시 살펴보기<br/>__4.11 랜덤 포레스트<br/>__4.12 예측하기<br/>__4.13 한 걸음 더 나아가기<br/><br/>5장. K-평균 군집화로 네트워크 이상 감지하기<br/>__5.1 이상 감지<br/>__5.2 K-평균 군집화<br/>__5.3 네트워크 침입<br/>__5.4 KDD 컵 1999 데이터셋<br/>__5.5 첫 번째 군집화하기<br/>__5.6 k 선정하기<br/>__5.7 R에서 시각화<br/>__5.8 특징 정규화<br/>__5.9 범주형 변수<br/>__5.10 엔트로피와 함께 레이블 활용하기<br/>__5.11 군집화하기<br/>__5.12 한 걸음 더 나아가기<br/><br/>6장. 숨은 의미 분석으로 위키백과 이해하기<br/>__6.1 단어-문서 행렬<br/>__6.2 데이터 구하기<br/>__6.3 파싱하여 데이터 준비하기<br/>__6.4 표제어 추출<br/>__6.5 단어빈도-역문서빈도(TF-IDF) 계산하기<br/>__6.6 특이값 분해<br/>__6.7 중요한 의미 찾기<br/>__6.8 낮은 차원 표현에 대한 의문과 고찰<br/>__6.9 단어와 단어 사이의 연관도<br/>__6.10 문서와 문서 사이의 연관도<br/>__6.11 단어와 문서 사이의 연관도<br/>__6.12 여러 개의 단어로 질의하기<br/>__6.13 한 걸음 더 나아가기<br/><br/>7장. 그래프엑스로 동시발생 네트워크 분석하기<br/>__7.1 네트워크 분석 사례: MEDLINE의 인용 색인<br/>__7.2 데이터 구하기<br/>__7.3 스칼라 XML 라이브러리로 XML 문서 파싱하기<br/>__7.4 MeSH 주요 주제와 주제들의 동시발생 분석하기<br/>__7.5 그래프엑스로 동시발생 네트워크 구성하기<br/>__7.6 네트워크의 구조 이해하기<br/>__7.7 관련성 낮은 관계 필터링하기<br/>__7.8 작은 세상 네트워크<br/>__7.9 한 걸음 더 나아가기<br/><br/>8장. 뉴욕 택시 운행 데이터로 위치 및 시간 데이터 분석하기<br/>__8.1 데이터 얻기<br/>__8.2 스파크에서 시간과 지리 데이터 다루기<br/>__8.3 JodaTime과 NScalaTime을 이용한 시간 데이터<br/>__8.4 Esri Geometry API와 Spray를 사용한 지리 데이터<br/>__8.5 뉴욕 택시 운행 데이터 준비하기<br/>__8.6 스파크에서 세션화하기<br/>__8.7 한 걸음 더 나아가기<br/><br/>9장. 몬테카를로 시뮬레이션으로 금융 리스크 추정하기<br/>__9.1 금융 분야 전문 용어<br/>__9.2 VaR 계산 방법<br/>__9.3 우리의 모델<br/>__9.4 데이터 구하기<br/>__9.5 전처리하기<br/>__9.6 요인 가중치 결정하기<br/>__9.7 표본추출하기<br/>__9.8 다변량 정규분포<br/>__9.9 실험 실행하기<br/>__9.10 수익 분포 시각화하기<br/>__9.11 결과 평가하기<br/>__9.12 한 걸음 더 나아가기<br/><br/>10장. BDG 프로젝트와 유전체학 데이터 분석하기<br/>__10.1 모델링과 저장소를 분리하기<br/>__10.2 ADAM CLI를 이용한 유전체학 데이터 처리<br/>__10.3 ENCODE 데이터로부터 전사인자 결합 부위 예측하기<br/>__10.4 1000 게놈 프로젝트에서 유전자형 질의하기<br/>__10.5 한 걸음 더 나아가기<br/><br/>11장. 파이스파크와 썬더로 신경 영상 데이터 분석하기<br/>__11.1 파이스파크 소개<br/>__11.2 썬더 라이브러리 개요와 설치<br/>__11.3 썬더로 데이터 읽어 들이기<br/>__11.4 썬더를 이용해서 신경 세포 유형 분류하기<br/>__11.5 한 걸음 더 나아가기<br/><br/>부록 A 스파크 더 깊숙히<br/>__A.1 직렬화<br/>__A.2 어큐뮬레이터<br/>__A.3 스파크와 데이터 과학자의 작업흐름<br/>__A.4 파일 형식<br/>__A.5 스파크의 하위 프로젝트들<br/><br/>부록 B MLlib 파이프라인 API<br/>__B.1 단순한 모델링을 넘어서<br/>__B.2 파이프라인 API<br/>__B.3 문서 분류 예제 검토

★ 스파크 실전편! 실무와 가장 가까운 경험을 제공한다.<br/>이 책은 기능과 API를 단조롭게 나열하지 않는다. 현실과 동떨어진, 예제를 위한 예제를 따라 하지도 않는다. 대신 우리 주변에서 찾을 수 있고 우리 삶과 밀접한 실제 데이터를 가져와 함께 분석하고 다듬어본다. 그것도 하나가 아니라 9가지다. 음악 추천부터 이상 감지, 교통, 금융, 영상 데이터 등. 관심 가는 장을 먼저 봐도 좋고, 차례대로 천천히 따라 해봐도 좋다. 그럼 가장 진보한 분석 도구인 스파크로 다 함께 데이터의 바다를 항해해보자!<br/><br/>★ 현실 세계 데이터셋과 스파크의 만남<br/>1. 오디오스크로블러(AudioScrobbler) 데이터셋으로 음악 추천하기<br/>2. 의사 결정 나무로 산림 식생 분포 예측하기<br/>3. K 평균 군집화로 네트워크 이상 감지하기<br/>4. 숨은 의미 분석으로 위키백과 이해하기<br/>5. 그래프엑스(GraphX)로 동시발생 네트워크 분석하기<br/>6. 뉴욕 택시 운행 데이터로 위치 및 시간 데이터 분석하기<br/>7. 몬테카를로 시뮬레이션으로 금융 리스크 추정하기<br/>8. BDG 프로젝트와 유전체학 데이터 분석하기<br/>9. 파이스파크(PySpark)와 썬더(Thunder)로 신경 영상 데이터 분석하기

버클리에서 스파크 프로젝트를 시작한 이래로, 나는 단순히 빠른 병렬 시스템을 구축한다는 사실보다는 점점 더 많은 사람이 대규모 컴퓨팅을 사용할 수 있게 돕는다는 점에 흥분해왔다. 데이터 과학 전문가 네 명이 스파크 기반의 고급 분석에 대해서 쓴 이 책을 읽는 것이 즐거운 이유가 바로 여기에 있다. 샌디, 유리, 션 그리고 조시는 오랫동안 스파크로 작업해왔으며, 그만큼 충실한 설명과 예제를 이 책에 담아냈다.

이 책에서 가장 마음에 드는 부분은 실제 응용 사례와 현실 세계의 데이터셋을 가져와 예제 중심으로 설명하는 점이다. 독자의 PC에서 직접 실행해볼 수 있는 아홉 개의 개별 빅데이터 예제를 제공한 책은 흔치 않은데, 저자들은 이런 예제들을 모아서 스파크로 실습할 수 있도록 모든 것을 세팅해두었다. 게다가, 핵심 알고리즘만 다룬 것이 아니라, 정말로 좋은 결과를 얻는 데 필요한 데이터 준비와 모듈 튜닝의 복잡한 사항까지 다루고 있다. 독자는 이들 예제에서 터득한 개념을 자신의 문제를 푸는 데 곧바로 적용할 수 있을 것이다.

오늘날 빅데이터 처리는 의심할 여지 없이 컴퓨터로 할 수 있는 가장 흥미로운 분야이며, 빠르게 진화하고 새로운 아이디어들이 도입되는 분야이기도 하다. 나는 독자들이 이 흥미로운 새로운 분야로 들어서는 데 이 책이 도움이 될 거라 기대한다.
-마테이 자하리아, 스파크 창시자, 『러닝 스파크』 저자

아파치 스파크는 빅데이터 영역에서 가장 핫한 기술로, 범용적이면서 빠른 대용량 분산 처리를 지원한다. 또한 기초 데이터 분석부터 기계 학습 등의 기능까지 지원하게 되면서 개발자만의 오픈 소스에서 분석가를 위한 오픈 소스로 주목받고 있다. 이 책은 가장 실용적인 데이터를 가져와 스파크로 빅데이터를 분석하는 다양한 방법을 설명한다. 빅데이터에 관심 있거나 관련 분야에 종사하는 개발자와 분석가 모두에게 추천한다.
-이상훈, 한국 스파크 사용자 모임 운영자, 『실시간 분석의 모든 것』 역자

교통, 금융 분야 등의 실제 데이터로 데이터 획득, 전처리, 가중치 결정, 실행, 평가 그리고 시각화까지 해볼 수 있는 스파크 활용서다. 스파크 입문을 넘어 실무에 적용하려 할 때 좋은 참고서다. 자신의 관심 도메인에 맞는 부분만 찾아서 읽어도 좋을 것 같다.
-최홍용, 현대오토에버