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호튼웍스 데이터 과학팀이 알려주는 실용 데이터 과학

이 책은 하둡과 스파크를 활용해 대규모 데이터 분석을 수행하고자 하는 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 비즈니스 이해 관계자를 대상으로 한다. 데이터 엔지니어링 전 과정을 파악하고, 핵심 개념을 개괄적으로 배우고, 실용적 구현 사례를 학습한다. 하둡을 손쉽게 시작할 수 있도록 호튼웍스의 가상 머신 샌드박스를 사용해 실습한다.

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

1부 하둡을 활용한 데이터 과학의 개요

1장 데이터 과학
__1.1 데이터 과학이란 무엇인가?
__1.2 데이터 과학의 예: 검색 광고
__1.3 데이터 과학의 간략한 역사
____1.3.1 통계학과 머신 러닝
____1.3.2 인터넷 거인들이 가져온 혁신
____1.3.3 현대 기업의 데이터 과학
__1.4 데이터 과학자가 되는 길
____1.4.1 데이터 엔지니어
____1.4.2 응용과학자
____1.4.3 데이터 과학자로 전직하는 방법
____1.4.4 데이터 과학자가 갖춰야 할 소프트 스킬
__1.5 데이터 과학팀 구성하기
__1.6 데이터 과학 프로젝트의 생명 주기
____1.6.1 적절한 질문
____1.6.2 데이터 입수
____1.6.3 데이터 정제: 데이터 품질 관리
____1.6.4 데이터 탐색과 모델 특징 변수 설계
____1.6.5 모델 구축과 튜닝
____1.6.6 운영 시스템에 배포
__1.7 데이터 과학 프로젝트의 관리
__1.8 요약

2장 데이터 과학의 활용 사례
__2.1 빅데이터: 변화의 원동력
____2.1.1 규모: 더 많은 데이터의 활용
____2.1.2 다양성: 더 많은 데이터 유형
____2.1.3 속도: 더 빠른 데이터 유입
__2.2 비즈니스 활용 사례
____2.2.1 제품 추천
____2.2.2 고객 이탈 분석
____2.2.3 고객 세분화
____2.2.4 영업 리드 우선순위 결정
____2.2.5 감성 분석
____2.2.6 이상 거래 탐지
____2.2.7 유지 보수 예측
____2.2.8 장바구니 분석
____2.2.9 데이터 기반 의료 진단
____2.2.10 환자의 재입원 예측
____2.2.11 변칙 접근 탐지
____2.2.12 보험 위험 분석
____2.2.13 유정/가스정의 생산량 예측
__2.3 요약

3장 하둡과 데이터 과학
__3.1 하둡이란 무엇인가?
____3.1.1 분산 파일 시스템
____3.1.2 리소스 관리자와 스케줄러
____3.1.3 분산 데이터 처리 프레임워크
__3.2 하둡의 진화 과정
__3.3 데이터 과학용 하둡 도구
____3.3.1 아파치 스쿱
____3.3.2 아파치 플럼
____3.3.3 아파치 하이브
____3.3.4 아파치 피그
____3.3.5 아파치 스파크
____3.3.6 R
____3.3.7 파이썬
____3.3.8 자바 머신 러닝 패키지
__3.4 하둡이 데이터 과학자에게 유용한 이유
____3.4.1 저비용 스토리지
____3.4.2 스키마 온 리드
____3.4.3 비정형 데이터와 반정형 데이터
____3.4.4 다양한 언어 지원
____3.4.5 견고한 스케줄링과 리소스 관리
____3.4.6 분산 시스템 추상화 레벨
____3.4.7 대규모 데이터에 기반한 모델 구축
____3.4.8 대규모 데이터에 모델을 적용
__3.5 요약

2부 하둡을 활용한 데이터 준비와 시각화

4장 하둡을 활용한 데이터 입수
__4.1 하둡 데이터 레이크
__4.2 HDFS
__4.3 파일을 HDFS로 직접 전송하기
__4.4 파일을 하이브 테이블로 가져오기
____4.4.1 CSV 파일을 하이브 테이블로 가져오기
__4.5 스파크를 사용해 데이터를 하이브 테이블로 가져오기
____4.5.1 스파크를 사용해 CSV 파일을 하이브로 가져오기
____4.5.2 스파크를 사용해 JSON 파일을 하이브로 가져오기
__4.6 아파치 스쿱을 활용한 관계형 데이터 입수
____4.6.1 스쿱을 활용한 데이터 가져오기와 내보내기
____4.6.2 아파치 스쿱의 버전별 차이
____4.6.3 스쿱 버전 1을 사용한 기본 예제
__4.7 아파치 플럼을 활용한 데이터 스트림 입수
____4.7.1 플럼을 활용한 웹 로그 수집 예제
__4.8 아파치 우지를 활용한 하둡 작업 및 데이터 흐름 관리
__4.9 아파치 팔콘
__4.10 새로운 데이터 입수 도구
__4.11 요약

5장 하둡을 활용한 데이터 개조
__5.1 하둡이 데이터 개조 작업에 필요한 이유
__5.2 데이터 품질
____5.2.1 데이터 품질이란 무엇인가?
____5.2.2 데이터 품질 이슈 다루기
____5.2.3 하둡을 사용한 데이터 품질 관리
__5.3 특징 행렬
____5.3.1 적절한 특징 변수 선택하기
____5.3.2 샘플링: 인스턴스 선택
____5.3.3 특징 변수 생성
____5.3.4 텍스트 특징 변수
____5.3.5 시계열 특징 변수
____5.3.6 복잡한 데이터 유형에서 추출한 특징 변수
____5.3.7 특징 변수 조작
____5.3.8 차원 축소
__5.4 요약

6장 데이터 탐색과 시각화
__6.1 왜 데이터를 시각화하는가?
____6.1.1 동기 부여 예제: 네트워크 처리량 시각화하기
____6.1.2 애당초 없었던 혁신을 시각화하기
__6.2 데이터 차트 생성
____6.2.1 비교 차트
____6.2.2 구성 차트
____6.2.3 분포 차트
____6.2.4 관계 차트
__6.3 데이터 과학에서 사용하는 시각화 차트
__6.4 시각화 도구
____6.4.1 R
____6.4.2 파이썬: matplotlib, seaborn 등
____6.4.3 SAS
____6.4.4 MATLAB
____6.4.5 Julia
____6.4.6 기타 시각화 도구
__6.5 하둡을 활용한 빅데이터 시각화
__6.6 요약

3부 하둡을 활용한 데이터 모델링

7장 하둡을 활용한 머신 러닝
__7.1 머신 러닝 개요
__7.2 머신 러닝 용어
__7.3 머신 러닝 작업 유형
__7.4 빅데이터와 머신 러닝
__7.5 머신 러닝 도구
__7.6 머신 러닝과 인공지능의 미래
__7.7 요약

8장 예측 모델링
__8.1 예측 모델링 개요
__8.2 분류 vs 회귀
__8.3 예측 모델 평가
____8.3.1 분류 모델 평가
____8.3.2 회귀 모델 평가
____8.3.3 교차 검증
__8.4 지도 학습 알고리즘
__8.5 빅데이터를 활용한 예측 모델 솔루션 구축
____8.5.1 모델 학습
____8.5.2 일괄 예측
____8.5.3 실시간 예측
__8.6 예제: 감성 분석
____8.6.1 트윗 데이터셋
____8.6.2 데이터 준비하기
____8.6.3 특징 변수 생성
____8.6.4 분류 모델 구축
__8.7 요약

9장 군집화
__9.1 군집화 개요
__9.2 군집화 활용
__9.3 유사도 측정 방식 설계
____9.3.1 거리 함수
____9.3.2 유사도 함수
__9.4 군집화 알고리즘
__9.5 군집화 알고리즘의 예
____9.5.1 k - 평균 군집화
____9.5.2 잠재 디리클레 할당
__9.6 군집 평가와 군집 개수 선택
__9.7 빅데이터를 활용한 군집화 솔루션 구축
__9.8 예제: LDA를 활용한 주제 모델링
____9.8.1 데이터 입수
____9.8.2 특징 변수 생성
____9.8.3 LDA 실행
__9.9 요약

10장 하둡을 활용한 이상 탐지
__10.1 이상 탐지 개요
__10.2 이상 탐지 활용
__10.3 데이터 내 이상 현상 유형
__10.4 이상 탐지 기법
____10.4.1 규칙 기반 기법
____10.4.2 지도 학습 기법
____10.4.3 비지도 학습 기법
____10.4.4 준지도 학습 기법
__10.5 이상 탐지 시스템 튜닝
__10.6 하둡을 활용한 빅데이터 기반 이상 탐지 솔루션 구축
__10.7 예제: 네트워크 침입 탐지
____10.7.1 데이터 입수하기
____10.7.2 분류 모델 학습하기
____10.7.3 성능 평가하기
__10.8 요약

11장 자연어 처리
__11.1 자연어 처리
____11.1.1 자연어 처리의 역사
____11.1.2 자연어 처리의 활용 사례
____11.1.3 텍스트 분할
____11.1.4 품사 태깅
____11.1.5 개체명 인식
____11.1.6 감성 분석
____11.1.7 주제 모델링
__11.2 하둡의 자연어 처리 도구
____11.2.1 스몰 모델 NLP
____11.2.2 빅 모델 NLP
__11.3 텍스트 표현 모델
____11.3.1 Bag-of-Words
____11.3.2 Word2Vec
__11.4 감성 분석 예제
____11.4.1 스탠포드 CoreNLP
____11.4.2 스파크를 활용한 감성 분석
__11.5 요약

12장 하둡과 데이터 과학의 미래
__12.1 자동 데이터 탐색
__12.2 딥러닝
__12.3 요약

부록
__A.1 HDFS 퀵스타트
____A.1.1 퀵 명령
__A.2 참고 자료
____A.2.1 하둡과 스파크에 관한 일반적인 정보
____A.2.2 하둡과 스파크 설치 레시피
____A.2.3 HDFS
____A.2.4 맵리듀스
____A.2.5 스파크
____A.2.6 필수 도구
____A.2.7 머신 러닝

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