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이야기로 배우는 구글 빅쿼리 : 데이터를 빠르고 효율적으로 분석하는 방법

원제 : 實踐ビッグデ-タ分析基盤開發スト-リ-で學ぶGOOGLE BIGQUERY
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책소개

■ 구글 빅쿼리로 쉽고 빠르게 빅데이터를 분석해 비즈니스 인사이트를 도출하라!
빅쿼리는 구글이 방대한 데이터를 빠르고 효율적으로 분석하기 위해서 공개한 데이터 분석 플랫폼 서비스다. 페타바이트급 이상의 데이터를 오버헤드 없이 순식간에 분석할 수 있으며 자체 클러스터를 운영하지 않아도 되므로 사용자는 데이터 분석에만 집중할 수 있다.
이 책에서는 실제 업무 바탕의 요구 사항을 사례로 들어 구글 빅쿼리와 구글 클라우드 플랫폼의 다양한 서비스를 활용해 문제를 해결하는 과정을 이야기와 해설로 풀어나간다. 효율성과 확장성을 모두 갖춘 구글 빅쿼리를 활용하는 과정을 따라가다 보면 어느새 업무에 적용해보고 싶다는 생각이 들 것이다.

출판사 서평

이 책은 빅데이터 분석의 주요 아키텍처인 구글 빅쿼리와 주변 서비스 활용법을 이야기 형식으로 쉽게 풀어낸다. 구글 빅쿼리가 빅데이터 분석으로 기업의 다양한 요구사항을 충족하고 가상 시뮬레이션을 통해 해당 과제를 해결할 수 있다는 점을 알기 쉽게 설명한다.

전반부에서는 빅쿼리의 기본 구조 및 사용법을 배운다. 첫 번째 단계로 빅쿼리를 이용한 빅데이터 분석의 기초를 배울 수 있어 입문자에게 많은 도움이 될 것이다.

후반부에서는 실제 데이터 분석 플랫폼을 개발하는 데 필요한 요소를 익힐 수 있도록 실무 적용 기법을 구체적인 예와 함께 설명한다.

[예제 코드]
http://www.hanbit.co.kr/src/10403

목차

CHAPTER 1 등장인물 소개와 프로젝트 개요
1.1 빅데이터 활용 프로젝트 시작
1.2 등장인물 소개
1.3 데이터 분석 요구사항 정하기

CHAPTER 2 빅쿼리를 이용한 데이터 분석
2.1 빅쿼리 사용하기
2.2 데이터 로딩
2.3 데이터 가공
2.4 데이터 시각화
2.5 데이터를 읽는 그 외의 방법

CHAPTER 3 빅쿼리 기본 구조와 특징
3.1 빅쿼리 구조
3.2 빅쿼리 아키텍처
3.3 열 지향 스토리지
3.4 트리 아키텍처
3.5 데이터형
3.6 파티션과 클러스터
3.7 작업(Job)
3.8 보기(View)

CHAPTER 4 성능과 비용
4.1 빅쿼리 튜닝
4.2 빅쿼리를 보다 깊이 알기

CHAPTER 5 데이터 수집 자동화
5.1 데이터 웨어하우스 구축
5.2 데이터 소스와 GCP 연계
5.3 빅쿼리 안에서 데이터 가공하기
5.4 워크플로 조정

CHAPTER 6 스트리밍 처리에서의 데이터 수집
6.1 스트리밍 요구사항 확인
6.2 아키텍처 검토
6.3 스트리밍 파이프라인 구현

결론

저자소개

스즈키 다쓰히코, 우에노야마 아키라, 다카기 도모하루 [저] 신작알림 SMS신청
생년월일 -

해당작가에 대한 소개가 없습니다.

정인식 [역] 신작알림 SMS신청
생년월일 -

저자 정인식은 숭실대학교에서 전자계산학을 전공하였다. 사회 초년생 시절 자바에 심취해 현대정보기술에서 웹 애플리케이션을 개발하였고, 그 후 이동통신 단말기 분야로 옮겨 휴대전화 단말기의 부가서비스 개발 업무를 진행하였다. 그리고 일본 키스코 모바일사업부의 팀장을 거쳐, 일본 교세라의 북미향 휴대전화기 개발에 참여하였다. 지금은 일본의 주요 이동통신사에서 업무 프로세스 개선을 위한 IT 컨설팅 및 데이터 분석 관련 도구를 개발하고 있다. 또한, 《알파고를 분석하며 배우는 인공지능》, 《빅데이터를 지탱하는 기술》, 《유니티 5로 만드는 3D/2D 스마

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