빅데이터의 이해와 활용
빅데이터, 데이터 분석, 머신러닝, 인공지능, 데이터 시각화, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 마이닝, 통계학, 데이터베이스, 데이터 품질, 예측 모델링, 비즈니스 인사이트, 데이터 수집, 데이터 처리, 데이터 저장소, ETL, 데이터 윤리, IoT, 데이터 과학, 빅데이터 플랫폼,
휴머노이드 로봇의 모든 것 48
아쿠아북스
2025년 03월 04일 출간
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- eBook 상품 정보
- AI(생성형) 활용 제작 도서
- 파일 정보 ePUB (0.76MB)
- ISBN 9791194738497
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작품소개
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"《빅데이터의 이해와 활용》은 현대 사회에서 점점 더 중요해지고 있는 빅데이터의 개념과 그 활용 방법에 대해 깊이 있는 통찰을 제공하는 책입니다. 이 책은 빅데이터의 기본 개념부터 시작하여 데이터 분석, 머신러닝, 인공지능, 데이터 시각화 등 다양한 분야를 아우르며, 독자들이 이러한 기술과 방법론을 실제 비즈니스와 연구에 어떻게 적용할 수 있는지를 구체적으로 설명합니다.
저자는 데이터 수집부터 처리, 저장소 구성, ETL(추출, 변환, 적재) 과정까지의 전반적인 데이터 관리 과정에 대해 상세히 설명합니다. 또한, 데이터의 품질, 윤리적 사용, 통계학적 기법 등을 통해 신뢰할 수 있는 데이터 기반의 의사 결정을 내리는 방법을 제시합니다. 이 책은 데이터 과학의 기초를 다지는 데 필요한 필수 지식과 더불어 최신 빅데이터 플랫폼과 클라우드 컴퓨팅 기술을 활용한 데이터 분석 사례를 제공합니다.
특히, 예측 모델링과 비즈니스 인사이트 도출을 통한 실제 사례 연구는 독자들이 데이터 기반의 전략을 세우고, 경쟁력을 강화하는 데 큰 도움이 될 것입니다. IoT와 결합된 빅데이터의 미래 가능성에 대한 논의 또한 흥미로운 부분으로, 독자들에게 새로운 시각을 제공합니다.
《빅데이터의 이해와 활용》은 데이터 과학에 대한 기본적인 이해를 원하는 초보자뿐만 아니라, 이미 데이터 분석이나 관련 분야에 종사하고 있는 전문가들에게도 유용한 참고서가 될 것입니다. 이 책을 통해 독자들은 데이터의 힘을 이해하고, 이를 통해 더 나은 결정을 내리는 방법을 배울 수 있을 것입니다. 데이터의 시대, 빅데이터를 활용하여 미래를 선도할 준비를 하세요!"
저자는 데이터 수집부터 처리, 저장소 구성, ETL(추출, 변환, 적재) 과정까지의 전반적인 데이터 관리 과정에 대해 상세히 설명합니다. 또한, 데이터의 품질, 윤리적 사용, 통계학적 기법 등을 통해 신뢰할 수 있는 데이터 기반의 의사 결정을 내리는 방법을 제시합니다. 이 책은 데이터 과학의 기초를 다지는 데 필요한 필수 지식과 더불어 최신 빅데이터 플랫폼과 클라우드 컴퓨팅 기술을 활용한 데이터 분석 사례를 제공합니다.
특히, 예측 모델링과 비즈니스 인사이트 도출을 통한 실제 사례 연구는 독자들이 데이터 기반의 전략을 세우고, 경쟁력을 강화하는 데 큰 도움이 될 것입니다. IoT와 결합된 빅데이터의 미래 가능성에 대한 논의 또한 흥미로운 부분으로, 독자들에게 새로운 시각을 제공합니다.
《빅데이터의 이해와 활용》은 데이터 과학에 대한 기본적인 이해를 원하는 초보자뿐만 아니라, 이미 데이터 분석이나 관련 분야에 종사하고 있는 전문가들에게도 유용한 참고서가 될 것입니다. 이 책을 통해 독자들은 데이터의 힘을 이해하고, 이를 통해 더 나은 결정을 내리는 방법을 배울 수 있을 것입니다. 데이터의 시대, 빅데이터를 활용하여 미래를 선도할 준비를 하세요!"
"빅데이터의 정의와 중요성
빅데이터의 5V 특성
데이터 분석의 기초
머신러닝의 기본 개념
인공지능과 빅데이터의 관계
데이터 시각화의 필요성
클라우드 컴퓨팅의 역할
데이터 마이닝 기법 소개
통계학의 기초와 빅데이터
효율적인 데이터베이스 설계
데이터 품질 관리 전략
예측 모델링의 원리
비즈니스 인사이트 도출하기
데이터 수집 방법론
데이터 처리 과정 이해하기
데이터 저장소의 종류
ETL 프로세스의 중요성
데이터 윤리와 책임
IoT와 빅데이터의 접목
데이터 과학의 발전과 미래
빅데이터 플랫폼의 이해
R 프로그래밍으로 데이터 분석하기
데이터 분석 도구 비교
데이터 시각화 도구 소개
딥러닝과 빅데이터의 상관관계
데이터 거버넌스의 필요성
데이터 분석 프로젝트의 단계
데이터 기반 의사결정
비즈니스에서의 데이터 활용 사례
데이터 보안과 개인 정보 보호
실시간 데이터 처리 기술
빅데이터와 소셜 미디어
데이터 품질 향상을 위한 방법
데이터 수명 주기 관리
데이터 시각화의 모범 사례
AI를 활용한 데이터 분석
예측 분석의 실제 사례
클라우드 환경에서의 데이터 관리
데이터 마이닝의 실제 응용
통계적 방법론과 데이터 분석
데이터 분석의 최신 트렌드
빅데이터와 산업 혁신
데이터 시각화의 심리학
머신러닝 알고리즘의 종류
데이터 분석을 위한 필수 기술
데이터 기반 마케팅 전략
빅데이터 프로젝트 성공 사례
데이터 스토리지 기술 발전
데이터 수집의 윤리적 고려사항
고급 데이터 분석 기법
데이터 분석 결과의 커뮤니케이션
데이터센터와 클라우드 인프라
AI 모델의 평가와 개선
비즈니스 인사이트와 데이터의 연결
데이터 분석을 위한 팀 구성"
빅데이터의 5V 특성
데이터 분석의 기초
머신러닝의 기본 개념
인공지능과 빅데이터의 관계
데이터 시각화의 필요성
클라우드 컴퓨팅의 역할
데이터 마이닝 기법 소개
통계학의 기초와 빅데이터
효율적인 데이터베이스 설계
데이터 품질 관리 전략
예측 모델링의 원리
비즈니스 인사이트 도출하기
데이터 수집 방법론
데이터 처리 과정 이해하기
데이터 저장소의 종류
ETL 프로세스의 중요성
데이터 윤리와 책임
IoT와 빅데이터의 접목
데이터 과학의 발전과 미래
빅데이터 플랫폼의 이해
R 프로그래밍으로 데이터 분석하기
데이터 분석 도구 비교
데이터 시각화 도구 소개
딥러닝과 빅데이터의 상관관계
데이터 거버넌스의 필요성
데이터 분석 프로젝트의 단계
데이터 기반 의사결정
비즈니스에서의 데이터 활용 사례
데이터 보안과 개인 정보 보호
실시간 데이터 처리 기술
빅데이터와 소셜 미디어
데이터 품질 향상을 위한 방법
데이터 수명 주기 관리
데이터 시각화의 모범 사례
AI를 활용한 데이터 분석
예측 분석의 실제 사례
클라우드 환경에서의 데이터 관리
데이터 마이닝의 실제 응용
통계적 방법론과 데이터 분석
데이터 분석의 최신 트렌드
빅데이터와 산업 혁신
데이터 시각화의 심리학
머신러닝 알고리즘의 종류
데이터 분석을 위한 필수 기술
데이터 기반 마케팅 전략
빅데이터 프로젝트 성공 사례
데이터 스토리지 기술 발전
데이터 수집의 윤리적 고려사항
고급 데이터 분석 기법
데이터 분석 결과의 커뮤니케이션
데이터센터와 클라우드 인프라
AI 모델의 평가와 개선
비즈니스 인사이트와 데이터의 연결
데이터 분석을 위한 팀 구성"
작가정보
저자(글) 씨익북스 편집부
"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.
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