품목정보
발행일	2015년 06월 30일
쪽수, 무게, 크기	348쪽 \| 685g \| 17222520mm
ISBN13	9788966261413
ISBN10	8966261418

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중고도서 소개

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판매자 : YES24 목동점 평점4점

1장 시각적 스토리텔링과 D3 1.1 시각화를 ‘시각화’하기 1.2 시각화로 데이터에 형태를 입히고 형태에서 스토리 찾아내기 1.3 시각화의 품질은 내용이 좌우한다 1.4 어떤 시각적 요소와 속성을 사용하는지가 중요하다 1.5 시각적 스토리텔링 1.6 D3를 소개합니다! 1.7 디자이너가 D3를 사랑할 수밖에 없는 이유 1.8 프로그래머가 D3를 사랑할 수밖에 없는 이유 1.9 D3를 사용하면 안 되는 경우 1.10 D3를 사용할 때 유의사항 1.11 D3를 사용할 때 필요한 준비물 1.12 요약 2장 데이터 기반 스토리를 찾고 시각적으로 전달하기 2.1 시작하기 2.2 세상은‘늙어가고’있는가? 2.3 데이터를 찾고 탐색하기 2.4 콘셉트 갈고 닦기 2.5 형태 고르기 2.6 이 책에서 다룰 예제 2.7 요약 3장 SVG - 확장 가능한 벡터 그래픽 3.1 원리 살펴보기 3.2 SVG는 정확하게 무엇인가? 3.3 SVG를 통해 원 만들기 3.4 개발자 도구를 통해서 SVG 살펴보기 3.5 CSS를 이용해서 SVG 요소 꾸미기 3.6 다른 도형 3.7 SVG 문자 3.8 SVG 스타일 속성 3.9 출력 순서 조절 및 그룹화 3.10 변환 3.11 SVG로 막대 그래프 만들기 3.12 요약 4장 D3 선택영역으로 웹페이지 꾸미기 81 4.1 D3 설정하기 4.2 선택영역 만들기 4.3 선택영역 속성 변경하기 4.4 선언적인 D3 4.5 연속적으로 메서드 연결시키기 4.6 새로운 요소 추가하기 4.7 지금까지 배운 것 종합하기 4.8 d3.selectAll()을 사용해서 여러 요소 선택하기 4.9 선택영역으로 막대 그래프 만들기 4.10 요약 5장 데이터 결합 5.1 데이터를 결합한다는 것은? 5.2 데이터 결합의 개념 요약 5.3 들어온 데이터 엮기 5.4 데이터 결합으로 막대 그래프 생성하기 5.5 익명함수를 이용해 엮인 데이터에 접근하기 5.6 시각화 마무리하기 5.7 객체에 데이터 저장하기 5.8 요약 6장 그래프 크기 조정 및 축 추가하기 6.1 선형 척도 6.2 똑똑하게 여백 설정하기 6.3 축 추가하기 6.4 순서 척도와 축 6.5 요약 7장 외부 데이터 로딩하고 필터링하기 7.1 전체 연령 분포 데이터를 이용한 시각화 만들기 7.2 D3로 사용할 수 있는 데이터 포맷 7.3 데이터 올릴 서버 생성하기 7.4 데이터를 로딩하기 위한 D3 함수 7.5 비동기 요청 다루기 7.6 (더) 큰 데이터셋 로딩하고 필터링하기 7.7 전체를 하나로 합치기 7.8 요약 8장 인터랙티브한 동적 시각화 만들기 8.1 데이터 결합하기: 업데이트하고 나가기 8.2 인터랙티브한 버튼 만들기 8.3 시각화 업데이트하기 8.4 트랜지션 추가하기 8.5 키 사용하기 8.6 요약 9장 재생 버튼 추가하기 9.1 업데이트 단계를 함수로 바꾸기 9.2 웹페이지에 재생 버튼 추가하기 9.3 재생 가능한 재생 버튼 만들기 9.4 사용자가 재생을 중단할 수 있게 하기 9.5 요약 10장 나만의 시각화 만들기 10.1 이 책은 D3를 배우기 위한 기본서다 10.2 막혔을 때 뚫고 나오는 법 10.3 항상 코딩하라 10.4 요약 부록 A 초보자를 위한 자바스크립트 A.1 자바스크립트에 대한 간략한 설명 A.2 브라우저의 자바스크립트 콘솔 A.3 간단한 연산, 변수 및 데이터 종류 A.4 마크업과 .js 파일로 자바스크립트 사용하기 A.5 배열과 객체 A.6 메서드와 함수 A.7 If문과 for문 A.8 디버깅 부록 B 인구 분포 데이터 전처리하기 부록 C D3로 우리나라 인구밀도 시각화하기 C.1 다양한 형태의 지도 시각화 C.2 지도 및 인구 데이터 구하기 C.3 지도 데이터 로딩하기 C.4 지도 그리기 C.5 지도에 인구밀도 데이터로 색 입히기 C.6 시각화 마무리하기

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저자 : 리치 킹(Ritchie S. King)

FiveThirtyEight.com에서 시각화 전문 기자로 일하는 리치 킹은 데이터 기반의 인터랙티브 시각화에 주력한다. 이전에 그는 쿼츠(Quartz)에서 비슷한 일을 했고 기자가 되기 전에는 나무조각이나 잡초를 연료로 변환시키려는 벤처 회사에서 화학공학자로 근무했다. 기자가 되려고 공학도 세계를 벗어났지만 아직도 수학에 관심이 많고 데이터를 주물럭거리는 것을 좋아한다. 그의 기사와 그림은 뉴욕 타임스(New York Times), 블룸버그 비즈니스위크(Bloomberg Businessweek), 파퓰러 사이언스(Popular Science), IEEE Spectrum에서도 찾아볼 수 있다.

역 자 소 개

박은정

서울대학교에서 데이터마이닝을 전공하고 있으며 마케팅, 반도체, 영화, 정치 등의 영역에서 데이터 분석 프로젝트를 진행했다. 프로그래머는 아니지만 프로그래밍을 즐긴다.

김한결

데이터 분석과 시각화에 관심 있는 대학원생이다. KAIST 산업 및 시스템공학을 전공하고 현재 서울대학교 산업공학과 데이터마이닝센터에서 석사 과정을 밟고 있다.

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