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빅데이터 시각화 : 하둡, R, D3.js, 태블로, 파이썬, 스플렁크로 배우는 빅데이터 시각화

Miller, James D

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자료유형단행본
서명/저자사항빅데이터 시각화 : 하둡, R, D3.js, 태블로, 파이썬, 스플렁크로 배우는 빅데이터 시각화 / 제임스 밀러 지음 ; 최준규, 강형건 옮김
개인저자Miller, James D.
최준규, 역
강형건, 역
발행사항서울 : 에이콘, 2020
형태사항327 p. : 삽화 ; 24 cm
총서명에이콘 데이터 과학 시리즈
원서명Big data visualization :learn effective tools and techniques to separate big data into manageable and logical components for efficient data visualization
ISBN9791161753706
일반주기 색인수록
본서는 "Big data visualization : learn effective tools and techniques to separate big data into manageable and logical components for efficient data visualization. 2017."의 번역서임
일반주제명Big data
Information visualization
언어한국어

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No. 등록번호 청구기호 소장처/자료실 도서상태 반납예정일 예약 서비스
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출판사 제공 책소개

출판사 제공 책소개 일부

★ 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 ...

출판사 제공 책소개 전체

★ 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.
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