소득공제
9가지 사례로 익히는 고급 스파크 분석
현실 세계 빅데이터로 배우는 데이터 과학과 머신러닝
2판
- 베스트
- OS/데이터베이스 top100 16주
이미 소장하고 있다면 판매해 보세요.
- 국내배송만 가능
- 문화비소득공제 신청가능
책소개
목차
|
1장. 빅데이터 분석하기
1.1 데이터 과학의 어려움 1.2 아파치 스파크란 1.3 이 책에 관하여 1.4 2판에 관하여 2장. 스칼라와 스파크를 활용한 데이터 분석 2.1 데이터 과학자를 위한 스칼라 2.2 스파크 프로그래밍 모델 2.3 레코드 링크 2.4 스파크 셸과 SparkContext 시작하기 2.5 클러스터에서 클라이언트로 데이터 가져오기 2.6 클라이언트에서 클러스터로 코드 보내기 2.7 RDD에서 Data Frame으로 2.8 DataFrame API로 데이터 분석하기 2.9 데이터프레임에 대한 빠른 요약 통계 2.10 데이터프레임의 축 회전과 형태변환 2.11 데이터프레임을 결합하고 특징 선택하기 2.12 실제 환경을 위한 모델 준비하기 2.13 모델 평가 2.14 한 걸음 더 나아가기 3장. 음악 추천과 Audioscrobbler 데이터셋 3.1 데이터셋 3.2 교차 최소 제곱 추천 알고리즘 3.3 데이터 준비하기 3.4 첫 번째 모델 만들기 3.5 추천 결과 추출 검사하기 3.6 추천 품질 평가하기 3.7 AUC 계산하기 3.8 하이퍼파라미터 선택하기 3.9 추천 결과 만들기 3.10 한 걸음 더 나아가기 4장. 의사 결정 나무로 산림 식생 분포 예측하기 4.1 회귀로 돌아와서 4.2 벡터와 특징 4.3 학습 예제 4.4 의사 결정 나무와 랜덤 포레스트 4.5 Covtype 데이터셋 4.6 데이터 준비하기 4.7 첫 번째 의사 결정 나무 4.8 의사 결정 나무 하이퍼파라미터 4.9 의사 결정 나무 튜닝하기 4.10 범주형 특징 다시 살펴보기 4.11 랜덤 포레스트 4.12 예측하기 4.13 한 걸음 더 나아가기 5장. K-평균 군집화로 네트워크 이상 탐지하기 5.1 이상 탐지 5.2 K-평균 군집화 5.3 네트워크 침입 5.4 KDD 컵 1999 데이터셋 5.5 첫 번째 군집화하기 5.6 k 선정하기 5.7 R에서 시각화하기 5.8 특징 정규화 5.9 범주형 변수 5.10 엔트로피와 함께 레이블 활용하기 5.11 군집화하기 5.12 한 걸음 더 나아가기 6장. 숨은 의미 분석으로 위키백과 이해하기 6.1 문서-단어 행렬 6.2 데이터 구하기 6.3 파싱하여 데이터 준비하기 6.4 표제어 추출 6.5 단어빈도-역문서빈도(TF-IDF) 계산하기 6.6 특잇값 분해 6.7 중요한 의미 찾기 6.8 낮은 차원 표현에 대한 의문과 고찰 6.9 단어와 단어 사이의 연관도 6.10 문서와 문서 사이의 연관도 6.11 문서와 단어 사이의 연관도 6.12 여러 개의 단어로 질의하기 6.13 한 걸음 더 나아가기 7장. 그래프엑스로 동시발생 네트워크 분석하기 7.1 네트워크 분석 사례: MEDLINE의 인용 색인 7.2 데이터 구하기 7.3 스칼라 XML 라이브러리로 XML 문서 파싱하기 7.4 MeSH 주요 주제와 주제들의 동시발생 분석하기 7.5 그래프엑스로 동시발생 네트워크 구성하기 7.6 네트워크의 구조 이해하기 7.7 관련성 낮은 관계 필터링하기 7.8 작은 세상 네트워크 7.9 한 걸음 더 나아가기 8장. 뉴욕 택시 운행 데이터로 위치 및 시간 데이터 분석하기 8.1 데이터 얻기 8.2 스파크에서 서드파티 라이브러리로 작업하기 8.3 지리 데이터와 Esri Geometry API, 그리고 Spray 8.4 뉴욕 택시 운행 데이터 준비하기 8.5 스파크에서 세션화 작업 수행하기 8.6 한 걸음 더 나아가기 9장. 몬테카를로 시뮬레이션으로 금융 리스크 추정하기 9.1 전문 용어 9.2 VaR 계산 방법 9.3 우리의 모델 9.4 데이터 구하기 9.5 전처리하기 9.6 요인 가중치 결정하기 9.7 표본추출 9.8 실험 실행하기 9.9 수익 분포 시각화하기 9.10 결과 평가하기 9.11 한 걸음 더 나아가기 10장. BDG 프로젝트와 유전체학 데이터 분석하기 10.1 모델링과 저장소를 분리하기 10.2 ADAM CLI를 이용한 유전체학 데이터 처리 10.3 ENCODE 데이터로부터 전사인자 결합 부위 예측하기 10.4 1000 지놈 프로젝트에서 유전자형 질의하기 10.5 한 걸음 더 나아가기 11장. 파이스파크와 썬더로 신경 영상 데이터 분석하기 11.1 파이스파크 소개 11.2 썬더 라이브러리 개요와 설치 11.3 썬더로 데이터 읽어 들이기 11.4 썬더로 신경 세포 유형 분류하기 11.5 한 걸음 더 나아가기 8. 관련 도서 (제목 + ISBN) ● 처음 배우는 데이터 과학 / 9791162240472 ● 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석(수정보완판) / 9788968480478 ● 파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 / 9788968483394 ● 파이썬을 활용한 금융 분석 / 9788968482779 |
저자 소개7
Sandy Ryza
리믹스에서 대중교통에 적용할 수 있는 알고리즘을 개발하고 있다. 이전에는 클라우데라와 클로버 헬스에서 선임 데이터 과학자로 근무했다. 아파치 스파크 커미터이자 아파치 하둡의 PMC 멤버이며 스파크 시계열 데이터 처리 프로젝트의 창설자다. 2012년 브라운 대학교 전산학과의 트와이닝 어워즈에서 ‘Most Chill’ 부문을 수상했다.
Uri Laserson
마운트 시나이 의과대학교 아이칸 스쿨의 유전학 조교수다. 하둡 생태계를 활용해 유전체학과 면역학에 적용할 수 있는 확장 가능한 기술을 개발하고 있다.
Sean Owen
클라우데라 데이터 과학팀의 디렉터다. 아파치 스파크 커미터와 PMC 멤버이며, 아파치 머하웃(Apache Mahout)의 커미터였다.
슬랙(Slack) 데이터 엔지니어링팀의 리더이며 아파치 크런치(Apache Crunch) 프로젝트의 창설자다. 데이터 과학자들에 관한 트윗을 한 번 남긴 적이 있다.
컴퓨터에 붙은 그림을 보고 애플이라는 단어의 뜻을 알게 된 이 땅의 흔한 개발자 중 한 사람이다. 포항공과대학교에서 전산학을, 한국과학기술원에서 인공지능을 공부했으며, 그 덕분에 알파고와 스카이넷을 구분할 줄 아는 지혜를 갖추게 되었다. 메일, 브라우저, CMS, 도서 관리 시스템 등 일관성을 찾기 어려운 다양한 프로젝트에 참여했다. 이렇게 하여 물에 물 탄듯한 경력이 완성되는 듯했으나, 최근 몇 년은 빅데이터 처리와 관련한 연구개발에 집중했다. 현재 에스코어에서 일래스틱(Elastic) 스택을 활용한 빅데이터 저장/검색 서비스 제공과 머신러닝 및 딥러닝 관련 업무를 수행하고 있
컴퓨터에 붙은 그림을 보고 애플이라는 단어의 뜻을 알게 된 이 땅의 흔한 개발자 중 한 사람이다. 포항공과대학교에서 전산학을, 한국과학기술원에서 인공지능을 공부했으며, 그 덕분에 알파고와 스카이넷을 구분할 줄 아는 지혜를 갖추게 되었다. 메일, 브라우저, CMS, 도서 관리 시스템 등 일관성을 찾기 어려운 다양한 프로젝트에 참여했다. 이렇게 하여 물에 물 탄듯한 경력이 완성되는 듯했으나, 최근 몇 년은 빅데이터 처리와 관련한 연구개발에 집중했다. 현재 에스코어에서 일래스틱(Elastic) 스택을 활용한 빅데이터 저장/검색 서비스 제공과 머신러닝 및 딥러닝 관련 업무를 수행하고 있다. 대량의 데이터를 실시간으로 수집, 처리, 분석하여, 실시간으로 생산되는 데이터의 수집과 시각화 사이의 시간 간격을 줄이는 데 각별한 관심이 있다.
박상은의 다른 상품
에스코어의 데이터 분석가 및 플랫폼 개발자다. 보안 관제용 실시간 CEP 엔진 개발을 비롯해서 스파크를 활용한 다수의 프로젝트에 참여했으며, 현재는 파이썬 라이브러리를 활용하여 콜센터 데이터 분석 업무를 수행하고 있다. 특히 실시간 데이터 분석과 통계 및 머신러닝 알고리즘을 활용한 데이터 분석에 관심이 많다.
한국과학기술원 학부에서 수학을, 서울대학교에서 석사과정으로 통계학을 전공하였으며, 티맥스소프트를 시작으로 개발자로서 일하게 되었다. 그 후 에스코어에서 2013년 하둡과 스파크를 접한 이후로 빅데이터 분석을 주 업무로 수행하게 되었다. 현재는 카카오 추천팀에서 실시간 콘텐츠 추천 업무를 하고 있다.
관련 분류
품목정보
- 발행일
- 2018년 03월 05일
- 쪽수, 무게, 크기
- 332쪽 | 183*235*30mm
- ISBN13
- 9791162240526
출판사 리뷰
|
스파크 2 실전편! 실무와 가장 가까운 경험을 제공한다.
이 책은 기능과 API를 단조롭게 나열하지 않는다. 현실과 동떨어진, 예제를 위한 예제를 따라 하지도 않는다. 대신 우리 주변에서 찾을 수 있고 우리 삶과 밀접한 실제 데이터를 가져와 함께 분석하고 다듬어본다. 그것도 하나가 아니라 9가지다. 음악 추천부터 이상 탐지, 교통, 금융, 영상 데이터 등 관심 가는 장을 먼저 봐도 좋고, 차례대로 천천히 따라 해도 좋다. 그럼 가장 진보한 분석 도구인 스파크 2로 다 함께 데이터의 바다를 항해해보자! 2판에 관하여 1판이 출간된 이후 스파크의 메이저 버전이 올라가면서 완전히 새로운 핵심 API가 도입되고 MLlib이나 Spark SQL과 같은 하위 컴포넌트들도 크게 바뀌었다. 이러한 변화들이 반영되다 보니, 이 책 초판의 많은 부분이 의미가 없게 되었다. 이번 2판은 새로운 스파크 API를 사용하기 위해서 모든 장을 수정하였다. 주요 내용 1. 오디오스크로블러(AudioScrobbler) 데이터셋으로 음악 추천하기 2. 의사 결정 나무로 산림 식생 분포 예측하기 3. K-평균 군집화로 네트워크 이상 탐지하기 4. 숨은 의미 분석으로 위키백과 이해하기 5. 그래프엑스(GraphX)로 동시발생 네트워크 분석하기 6. 뉴욕 택시 운행 데이터로 위치 및 시간 데이터 분석하기 7. 몬테카를로 시뮬레이션으로 금융 리스크 추정하기 8. BDG 프로젝트와 유전체학 데이터 분석하기 9. 파이스파크(PySpark)와 썬더(Thunder)로 신경 영상 데이터 분석하기 6. 추천사 버클리에서 스파크 프로젝트를 시작한 이래로, 나는 단순히 빠른 병렬 시스템을 구축한다는 사실보다는 점점 더 많은 사람이 대규모 컴퓨팅을 사용할 수 있게 돕는다는 점에 흥분해왔다. 데이터 과학 전문가 네 명이 스파크 기반의 고급 분석에 대해서 쓴 이 책을 읽는 것이 즐거운 이유가 바로 여기에 있다. 샌디, 유리, 션 그리고 조시는 오랫동안 스파크로 작업해왔으며, 그만큼 충실한 설명과 예제를 이 책에 담아냈다. 이 책에서 가장 마음에 드는 부분은 실제 응용 사례와 현실 세계의 데이터셋을 가져와 예제 중심으로 설명한 점이다. 독자의 PC에서 직접 실행해볼 수 있는 아홉 가지 개별 빅데이터 예제를 제공한 책은 흔치 않은데, 저자들은 이런 예제들을 모아서 스파크로 실습할 수 있도록 모든 것을 세팅해두었다. 게다가 핵심 알고리즘만 다룬 것이 아니라, 정말로 좋은 결과를 얻는 데 필요한 데이터 준비와 모듈 튜닝의 복잡한 사항까지 다루고 있다. 독자는 이 예제들에서 터득한 개념을 자신의 문제를 푸는 데 곧바로 적용할 수 있을 것이다. 오늘날 빅데이터 처리는 의심할 여지 없이 컴퓨터로 할 수 있는 가장 흥미로운 분야이며, 빠르게 진화하고 새로운 아이디어들이 도입되는 분야이기도 하다. 나는 독자들이 이 흥미로운 새로운 분야로 들어서는 데 이 책이 도움이 될 거라 기대한다. _마테이 자하리아, 스파크 창시자, 『러닝 스파크』 저자 아파치 스파크는 빅데이터 영역에서 가장 핫한 기술로, 범용적이면서 빠른 대용량 분산 처리를 지원한다. 또한 기초 데이터 분석부터 머신러닝 등의 기능까지 지원하게 되면서 개발자만의 오픈 소스에서 분석가를 위한 오픈 소스로 주목받고 있다. 이 책은 가장 실용적인 데이터를 가져와 스파크로 빅데이터를 분석하는 다양한 방법을 설명한다. 빅데이터에 관심 있거나 관련 분야에 종사하는 개발자와 분석가 모두에게 추천한다. _이상훈, 한국 스파크 사용자 모임 운영자, 『실시간 분석의 모든 것』 역자 교통, 금융 분야 등의 실제 데이터로 데이터 획득, 전처리, 가중치 결정, 실행, 평가 그리고 시각화까지 해볼 수 있는 스파크 활용서다. 스파크 입문을 넘어 실무에 적용하려 할 때 좋은 참고서다. 자신의 관심 도메인에 맞는 부분만 찾아서 읽어도 좋을 것 같다. _최홍용, 현대오토에버 |
