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9가지 사례로 익히는 고급 스파크 분석(2판)
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332쪽 | | 184*236*15mm
ISBN-10 : 1162240520
ISBN-13 : 9791162240526
9가지 사례로 익히는 고급 스파크 분석(2판) 중고
저자 샌디 라이자 | 역자 박상은 | 출판사 한빛미디어
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2018년 3월 5일 출간
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이 책의 시리즈

책 소개

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다양한 현실 세계 예제로 스파크 2의 진면목을 경험한다. 이 책은 독자에게 대량의 데이터셋을 가지고 스파크 2를 활용해 복잡한 분석과 머신러닝 학습을 실제로 해보는 생생한 느낌을 전달한다. 단순히 모델을 구축하고 평가하는 데 그치지 않고, 데이터 정제부터 전처리, 데이터 조사, 실제 제품을 만들기까지의 전체 파이프라인을 보여준다. 이러한 과정을 다양한 분야에서 가져온 현실 예제에 맞게 교차 최소 제곱 추천 알고리즘, 의사 결정 나무, K-평균 군집화, 숨은 의미 분석, 세션화, 몬테카를로 시뮬레이션 등의 기법을 동원해 풀어본다.

저자소개

저자 : 샌디 라이자
저자 샌디 라이자 Sandy Ryzas는 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.

저자 : 유리 레이저슨
저자 유리 레이저슨 Uri Laserson은 마운트 시나이 의과대학교 아이칸 스쿨의 유전학 조교수다. 하둡 생태계를 활용해 유전체학과 면역학에 적용할 수 있는 확장 가능한 기술을 개발하고 있다.

저자 : 션 오언
저자 션 오언 Sean Owen은 클라우데라 데이터 과학팀의 디렉터다. 아파치 스파크 커미터와 PMC 멤버이며, 아파치 머하웃(Apache Mahout)의 커미터였다.

저자 : 조시 윌스
저자 조시 윌스 Josh Wills는 슬랙(Slack) 데이터 엔지니어링팀의 리더이며 아파치 크런치(Apache Crunch) 프로젝트의 창설자다. 데이터 과학자들에 관한 트윗을 한 번 남긴 적이 있다.

역자 : 박상은
역자 박상은은 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.

역자 : 권한철
역자 권한철은 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.

역자 : 서양주
역자 서양주는 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.

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

책 속으로

출판사 서평

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 함...

[출판사서평 더 보기]

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

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

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책 속 한 문장

회원리뷰


  • 들어가기전에

    이전 프로젝트에서 엘라스틱서치를 통해서 데이터 분석에 대한 경험을 해볼 수가 있었고, 중요성에 대해서 알 수 있게 되었었습니다. 데이터를 직접 분석해보고 이를 시각화 해보는 과정에서 기존에는 인지하지 못했던 여러 정보들을 얻을 수 있고, 이를 통해 서비스를 개선할 수 있는 다양한 아이디어가 떠오르는 것을 경험해볼 수도 있었습니다. 왜 많은 회사들이 데이터를 다루는 것을 중요하게 생각하고, 이를 위해 어마어마한 투자를 하고 있는지 알 것 같았습니다. 데이터를 분석하는 방법으로는 제가 사용해보았던 엘라스틱서치를 사용할 수도 있고, R이나 스파크 등 다양한 툴들이 존재합니다. 제가 느꼈던 데이터 분석을 위한 툴들의 공통점은 처음 진입하기가 너무 어렵게 느껴진다는 것이었습니다. 머신러닝의 경우에는 내가 감히 접근해도 되는 분야인가 하는 생각이 들 정도로 어려워보였습니다.




    책의 느낌

    9가지 사례로 익히는 고급 스파크 분석이라는 책을 처음 펼쳐보았을 때도 같은 생각이 들었습니다. 먼저 간단하게 훑어보니 이론적인 설명은 아주 짧게 되어 있고, 책 제목처럼 사례들을 중심으로 되어있었는데 각각의 사례들이 쉽지 않아보였습니다. 그래서 일단은 뒷 내용은 제쳐두고, 앞의 내용을 숙지하자는 생각으로 설명을 읽어가며 명령어들을 하나씩 따라해보았습니다. 스파크에 대한 이론적인 부분에 대한 비중이 적긴 하지만 필요한 내용들에 대해 간단 명료하게 작성되어 있기 때문에 나머지 부수적인 내용은 활용에 대한 부분들이라 필요한 경우에 인터넷을 찾아가며 해도 무관해보였습니다. 엘라스틱서치를 공부할 때도 두꺼운 책을 세세하게 읽어나가는 것보다 조금이라도 빨리 실전 예제를 해보면서 잘 안되는 부분들이나 필요한 부분들을 검색해가며 공부를 했던 것이 더 효과적이었습니다. 예제 또한 너무 동떨어진 내용이 아니고 실생활에서 접할 수 있는 주제들이라서 조금 더 재미있게 따라해볼 수 있었습니다.



    스파크에 대해서는 이름만 아는 수준이었는데, 책을 읽다보니 엘라스틱서치와 같이 집계를 수행할 수 있는 기능도 제공하고, 머신러닝도 수행할 수 있는 다양한 기능을 제공한다는 것을 알게되었습니다. 사실 따라하는데에 급급해서 이 책의 모든 내용을 이해하기는 힘들었습니다. 하지만 중요한 것은 스파크를 통해 이러한 일들을 할 수가 있고, 필요한 경우 도입을 검토해볼 수 있겠다는 생각을 갖게 되었습니다.


    이 책을 통해 누구나 스파크를 시작해볼 수 있겠지만 모든 사람들이 이 책을 이해하기는 힘들 것 같다는 생각이 들었습니다. 개인적으로 이 책은 스파크에 대한 감을 익히는데 좋지만, 입문자가 이해하기는 어렵기 때문에 스파크를 공부해나가며 이 책에 수록된 예제들을 하나하나 이해해나간다면 이 책을 전부 이해했을 때는 스파크에 대해 어느정도 통달한 경지가 되지않을까하는 생각이 들었습니다.



    마무리
    결론적으로 책의 구성은 나쁘지 않았고, 아직은 저에게 어려운 내용이지만 차차 정복해나가는 재미가 있을 것 같다는 생각이 들었습니다. 이 책에 수록된 내용 외에도 스파크를 활용하는데 필요한 지식들이 더 많이 존재하기 때문에 여러 다른 책들과 검색을 통해 지식을 습득하는 것이 좋을 것 같습니다.


  • 9가지 사례로 익히는 고급 스파크 분석(2판) 스파크를 경험해봤거나 사용 중이지만 좀 더 다양한 방식을 통해 ...


    9가지 사례로 익히는 고급 스파크 분석(2판)

    스파크를 경험해봤거나 사용 중이지만 좀 더 다양한 방식을 통해 데이터 분석을 하고자 하는 사람이라면 이 책을 읽어보는 것을 적극적으로 추천한다.

    데이터 분석을 위해서 아파치 스파크에 입문하긴 했으나, 매일 비슷한 상황에서의 분석으로 지쳐 있는 사람이라면, 이 책에 나온 9가지 사례에 대한 내용을 보다 보면 새로운 시각으로 데이터를 볼 수 있는 눈을 키우는 데 도움이 될 거라 생각된다.

    보통은 하나의 시스템에서 데이터를 분석하므로 매번 쓰던 방식만 사용하고, 데이터의 분석보다는 어떻게 하면 더 잘 가공할 수 있을지에 대한 고민을 더 하게 된다.
    이러한 고민이 틀린 것은 아니나 때로는 새로운 기준을 세우고 다른 시각에서 데이터를 보는 것도 필요하다고 생각한다.
    엉뚱한 곳에서 다른 시각으로 데이터 분석을 하다 보면 우연히 원하던 데이터를 얻을 수 있는 새로운 인사이트를 얻기도 한다.

    그러기 위해서는 여러 가지 기능을 사용해보고 다양한 방식으로 데이터를 분석해보아야 하는데 보통 생각하기도 쉽지 않고 경험하기도 어려운 것이 사실이다.

    이 책에 나오는 9가지 분석 사례는 각각의 데이터가 가지는 특성과 분석 방향이 모두 다르기 때문에 스파크에 존재하는 여러 분석 기능들을 경험해 볼 수 있도록 도움을 준다.

    타깃으로 하는 데이터도 샘플 데이터지만 적지 않은 양이고 각각의 분석 목적에 맞도록 준비할 수 있도록 하고 있어 실제 데이터 분석에 가깝도록 데이터 분석을 할 수 있게 해준다.

    책의 제목처럼 내용 자체가 고급 분석이기 때문에 데이터 분석이 무엇인지 잘 모르는 사람에게는 어려운 부분이 많다.
    하지만 데이터 분석을 위한 환경 구성도 책의 앞부분의 일부를 할애하여 설명하고 있기 때문에 스파크가 아닌 다른 시스템이나 언어를 사용해서 분석하던 사람도 접근할 수 있도록 배려하였다.

    더불어 스파크가 1.0에서 2.0으로 변경되면서 추가되거나 변경된 기능들에 대한 내용도 포함되어 있어 최신의 내용도 놓치지 않고 익힐 수 있도록 하고 있다.

    좋은 내용이 많은 책임에도 불구하고 내용 자체가 쉽지 않아 스파크를 처음 익히는 사람들은 이 책으로 시작하기에는 상당히 많은 시간과 노력이 필요하다. 그만큼 데이터 분석이라는 분야가 어렵고 어려운 것으로 생각된다.

    지금까지 하던 방식과 다른 방식으로 데이터 분석을 하고 싶은 사람.
    내가 사용하고 있는 기능 외에 스파크의 다른 기능들을 알고 싶은 사람.
    스파크를 스파크답게 제대로 사용해보고 싶은 사람.
    다른 언어나 시스템에서 이미 데이터 분석을 해봤으나 스파크를 사용해보고 싶은 사람.
    그 외 본인이 한빛 미디어와 O'REILLY 책이 잘 맞는다는 분들에게는 이 책을 적극적으로 추천한다.

    이 책 9가지 사례로 익히는 고급 스파크 분석(2판)" 는 [링크] 에서 확인할 수 있다.
  • 대량의 데이터셋을 다루는 복잡한 분석을 스파크로 사용해 보는 좋은 기회를 주는 책이다. Python, Java를 많이 사용하는...

    대량의 데이터셋을 다루는 복잡한 분석을 스파크로 사용해 보는 좋은 기회를 주는 책이다. Python, Java를 많이 사용하는데, 이 책은 스칼라 로 구현되어 살짝 당황 했지만, 스칼라 를 사용하는데 충분한 예시가 주어져 있고, 스칼라를 공부하는 계기가 된것 같습니다. 또한 스파크 스칼라로 구현 되어있기에 스파크가 조금더 친숙하게 다가 온 것 같습니다.

    책의 내용은 다양한 예제로 구성되어 있고 스파크 2.0 과 1.x 버전대의 바뀐점도 중간중간 설명이 되어있어 1.x 버전대의 사용자들이 2.x 버전대로 로 책의 예제를 실행한다 하여도 생각보다 많이 불편하진 않습니다. 책의 내용이 아주 초급의 내용은 많이 설명하지 않아 초보분들이 보기에는 다소 어렵거나 이해하기가 조금 어려울 수도 있겠지만, 스파크를 활용해야하는 기회가 주어진다면, 스파크의 기본적인 구성과 이해도를 가지고 이책을 본다면 더할 나위 없는 좋은 경험이 될 수 있다고 생각 됩니다. API에 대한 설명은 없지만, 시시때때로 변하는 API와 기능은 스파크 레퍼런스를 참고하고 저자의 의도중 “스파크를 사용한 분석에 있어서 수년간은 이 책이 유용한 자료로 남아있기를 희망한다.”  라는 문구가 아주 잘 맞아 떨어져 스파크를 활용하기에 유용한 자료가 될 책임에는 분명한것 같습니다.

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