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구글 빅쿼리 애널리틱스(에이콘 데이터 과학 시리즈)
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644쪽 | 규격外
ISBN-10 : 8960778435
ISBN-13 : 9788960778436
구글 빅쿼리 애널리틱스(에이콘 데이터 과학 시리즈) 중고
저자 조던 티가니 | 역자 최명근 | 출판사 에이콘출판
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2016년 4월 14일 출간
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책 소개

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구글의 새로운 빅데이터 분석 플랫폼, 빅쿼리 빅데이터 분석은 개인과 기업을 막론하고 요즘 최고의 화두다. 구글 빅쿼리를 활용하면 대량의 데이터에 복잡한 쿼리를 던지고 빠른 시간 내에 답을 얻을 수 있다. 이 책은 빅쿼리를 언제, 어떻게 사용하는지 설명하며, 유용한 인사이트를 얻을 수 있도록 돕는다. 먼저 기본적인 빅쿼리 개념을 다진 후, 빅쿼리 API와 쿼리 작성법, 빅쿼리의 동작 방식을 다양한 모범 사례와 예제를 통해 설명한다. 또한 태블로나 엑셀 등 다른 시스템과의 통합도 다룬다. 특히 이 책이 제공하는 앱엔진 앱과 웹 애플리케이션 예제는 사용자 애플리케이션 개발을 시작하는 데 매우 유용할 것이다.

저자소개

저자 : 조던 티가니
저자 조던 티가니(Jordan Tigani)는 15년 이상의 전문적인 소프트웨어 개발 경험이 있으며, 빅쿼리 개발에 지난 4년을 쏟았다. 구글에 입사하기 전에 불운한 스타트업을 많이 거쳤으며, 스타트업 경험은 꼭 큰 회사여야만 빅데이터를 할 수 있는 건 아니라는 사실을 깨닫게 해줬다. 이전에는 마이크로소프트 리서치와 윈도우 커널 팀에서 근무했다. 코드를 작성할 때 빼고는 대개 조깅이나 축구를 즐긴다. 현재 아내 테간과 함께 시애틀에서 살고 있으며 둘 다 걸어서 출근한다.

저자 : 싯다르타 나이두
저자 싯다르타 나이두(Siddartha Naidu)는 물리학 박사 취득 후 구글에 입사했다. 구글에서는 광고 타깃팅과 신문 디지털화, 그리고 지난 4년 동안은 빅쿼리 개발에 힘썼다. 구글에서 해온 일은 데이터 분석과 모델링, 대량의 데이터 처리 등 대부분 데이터 중심이었다. SQL 기법을 연구하지 않을 때는 다양한 주방 제품을 만들고 써 보는 걸 좋아한다. 현재 아내 닛띠야, 아들 비바안과 함께 시애틀에 거주 중이며, 가족들은 그의 주방 취미 생활을 별로 좋아하지 않는다. 여행을 하지 않을 때는 항상 다음 여행을 계획한다.

역자 : 최명근
역자 최명근은 구글 클라우드 플랫폼 세일즈 엔지니어다. 자바 개발자로 시작해 마이크로소프트에서 Enterprise business application, 그중에서도 Exchange server 전문 기술 엔지니어로 근무했다. MBA 과정을 마친 후에는 구글에서 기업용 구글앱스 및 검색 서비스를 담당했으며, 현재는 구글 클라우드 플랫폼 팀에서 아시아지역 고객을 대상으로 세일즈 엔지니어링을 책임지고 있다.

역자 : 심지현
역자 심지현은 이화여대 컴퓨터공학과를 졸업하고, KAIST 대학원 전산과에서 데이터베이스 전공으로 석사 학위를 취득했다. DB 외에 온톨로지, 개인화검색 등을 연구했으며, 졸업 후 네이버에서 검색 서버 설계 및 개발 실무 경험을 쌓다가 현재는 검색연구실에서 검색 모델링과 추천 시스템 관련 연구를 진행 중이다.

목차

1부 빅쿼리 기본
01장 구글의 빅데이터 역사
__빅데이터 스택 1.0
__빅데이터 스택 2.0(그리고 이후)
__오픈소스 스택
__구글 클라우드 플랫폼
____클라우드 처리
____클라우드 스토리지
____클라우드 애널리틱스
__문제 명시
____빅데이터의 의미
____왜 빅데이터인가
____빅데이터 처리에 새로운 방법이 필요한 이유
____수 초 내에 테라바이트를 읽는 방법
____맵리듀스의 문제점
____빅데이터에 질문하고 빠르게 대답을 얻는 방법
__요약

02장 빅쿼리 기초
__빅쿼리의 의미
____빅데이터에 SQL 쿼리
____클라우드 스토리지 시스템
____분산 클라우드 컴퓨팅
____서비스형 애널리틱스
____빅쿼리는 ...이 아니다
____빅쿼리 기술 스택
____구글 클라우드 플랫폼
____빅쿼리 서비스 역사
__빅쿼리 센서 애플리케이션
____센서 클라이언트 안드로이드 앱
____빅쿼리 센서 앱엔진 앱
____애드혹 쿼리 실행
__요약

03장 빅쿼리 시작
__프로젝트 생성
____구글 API 콘솔
____무료 버전 제한과 결제
__첫 쿼리 실행
____데이터 로딩
__명령행 클라이언트 사용
____설치와 설정
____클라이언트 활용
____서비스 계정 접근
__구글 클라우드 스토리지 설치
__개발 환경
____파이썬 라이브러리
____자바 라이브러리
____그 밖의 도구
__요약

04장 빅쿼리 객체 모델의 이해
__프로젝트
____프로젝트명
____프로젝트 결제
____프로젝트 접근 제어
____프로젝트와 앱엔진
__빅쿼리 데이터
____빅쿼리 내 명명
____스키마
____테이블
____데이터셋
__잡
____잡 컴포넌트
__빅쿼리 결제와 한도
____저장 비용
____처리 비용
____쿼리 RPC
____TableData.insertAll( ) RPC
__단대단 애플리케이션을 위한 데이터 모델
____프로젝트
____데이터셋
____테이블
__요약

2부 기초 빅쿼리
05장 빅쿼리 API
__구글 API 소개
____API 접근 인증
____SOAP-Less 사용자를 위한 RESTful 웹 서비스
____구글 API 설명서
____공통 연산
__빅쿼리 REST 컬렉션
____프로젝트
____데이터셋
____테이블
____테이블 데이터
____잡
____빅쿼리 API 여행
____빅쿼리의 오류 처리
__요약

06장 데이터 로딩
__벌크 로드
____바이트 이동
____데스티네이션 테이블
____데이터 포맷
____오류
____제한과 한도
__스트리밍 삽입
__요약

07장 쿼리 실행
__빅쿼리 쿼리 API
____쿼리 API 메소드
____쿼리 API 기능
____쿼리 결제와 한도
__빅쿼리 쿼리 언어
____쿼리 다섯 개로 알아보는 빅쿼리 SQL
____표준 SQL과의 차이점
__요약

08장 응용
__애플리케이션 소개
__모바일 클라이언트
____감시 서비스
__로그 컬렉션 서비스
____로그 트램펄린
__대시보드
____데이터 캐싱
____데이터 변환
____웹 클라이언트
__요약

3부 고급 빅쿼리
09장 쿼리 실행의 이해
__배경지식
__저장 구조
____콜로서스 파일시스템(CFS)
____컬럼 IO
____내구성과 가용성
__쿼리 처리
____드레멜 제공 트리
__구조 비교
____관계형 데이터베이스
____맵리듀스
__요약

10장 고급 쿼리
__고급 SQL
____하위 쿼리
____테이블 합치기: 암묵적인 UNION과 JOIN
____분석과 윈도우 함수
__빅쿼리 SQL 확장
____EACH 키워드
____데이터 샘플링
____반복 필드
__쿼리 오류
____너무 큰 결과
____자원 초과
__쿼리 기법
____피벗
____코흐트 분석
____병렬 리스트
____정확한 COUNT DISTINCT
____최근 평균
____동시 실행 계산
__요약

11장 빅쿼리에 저장된 데이터 관리
__쿼리 캐싱
__결과 캐싱
__테이블 스냅샷
__앱엔진 데이터스토어 통합
____간단한 카인드
____혼합 타입들
____마지막 생각
__메타테이블과 테이블 샤딩
____시간 여행
____테이블 선택
__요약

4부 빅쿼리 애플리케이션
12장 외부 데이터 처리
__빅쿼리에서 데이터 가져오기
____추출 잡
____TableData.list( )
__앱엔진 맵리듀스
____순차 솔루션
____기본 앱엔진 맵리듀스
____빅쿼리 통합
____하둡과 함께 빅쿼리 사용
__스프레드시트에서 빅쿼리로 쿼리
____구글 스프레드시트에서의 빅쿼리 쿼리들(앱스 스크립트)
____마이크로스트 엑셀에서의 빅쿼리 쿼리들
__요약

13장 외부 도구에서 빅쿼리 이용
__빅쿼리 어댑터들
____심바 ODBC 커넥터
____JDBC 연결 옵션들
____클라이언트측 암호화를 통한 암호화된 빅쿼리
__빅쿼리에서의 과학적 데이터 처리 툴들
____R에서의 빅쿼리
____파이썬 판다와 빅쿼리
__빅쿼리에서의 데이터 시각화
____태블로를 이용한 빅쿼리 데이터 시각화
____빔을 이용한 빅쿼리 데이터 시각화
____다른 데이터 시각화 옵션들
__요약

14장 구글 데이터 소스에 쿼리
__구글 애널리틱스
____빅쿼리 접근 설정
____테이블 스키마
____테이블 쿼리
__구글 애드센스
____테이블 구조
____빅쿼리 레버리지
__구글 클라우드 스토리지
__요약

책 속으로

출판사 서평

★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 빅쿼리 API를 통한 인증과 커뮤니케이션 방법 ■ 데이터를 서비스로 가져오고 내보내는 방법 ■ 간단한 쿼리들로 강력한 쿼리를 구성하는 방법 ■ 구글 클라우드 플랫폼과 외부 도구로 서비스를 사용하는 법 ■ ...

[출판사서평 더 보기]

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 빅쿼리 API를 통한 인증과 커뮤니케이션 방법
■ 데이터를 서비스로 가져오고 내보내는 방법
■ 간단한 쿼리들로 강력한 쿼리를 구성하는 방법
■ 구글 클라우드 플랫폼과 외부 도구로 서비스를 사용하는 법
■ 현재의 모범 사례와 기술을 보여주는 실제 예제
■ 빅데이터 분석에 많이 쓰이는 언어인 파이썬으로 작성된 웹 애플리케이션 예제
■ 이 책에서 사용하는 안내 웹사이트와 공개 데이터셋 제공

★ 이 책의 대상 독자 ★

이 책은 빅쿼리로 데이터를 분석하려는 데이터 과학자와 사용자의 데이터 파이프라인에 빅쿼리를 통합하려는 개발자, 빅쿼리가 사용하기 적합한 도구인지 결정하려는 기술 평가자를 대상으로 한다.

★ 이 책의 구성 ★

빅쿼리 기본(1장~4장): 빅쿼리를 시작하는 방법과 서비스에서 사용하는 기초적인 개념을 설명한다. 빅쿼리에 익숙하다면 이 부는 건너뛰어도 되지만, 주요 개념에 대한 기반을 확고히 다지는 데 도움이 될 것이다.

기초 빅쿼리(5장~8장): HTTP 하단 및 상단 클라이언트에서 API를 사용하는 방법과 SQL 쿼리 작성법을 설명한다. 특히 8장에서는 다양한 API를 사용하는 앱엔진 앱을 설명하며, 이러한 API가 실제 시나리오에서 얼마나 유용한지 살펴본다.

고급 빅쿼리(9장~11장): 빅쿼리 동작 방식을 상세히 설명하고, 고급 쿼리 기술과 방법, 데이터 관리 전략을 제안한다. 또한 동작할 듯한 쿼리가 왜 오류를 반환하는지 설명하고, SQL로 표현하기 어려운 쿼리를 생성한다.

빅쿼리 애플리케이션(12장~14장): 다른 시스템과 빅쿼리를 통합하는 방법을 알아본다. 예를 들어, 태블로로 데이터를 시각화하는 방법, 마이크로소프트 엑셀에서 빅쿼리 테이블에 쿼리하는 방법, 사용자의 구글 애널리틱스 데이터에 쿼리하는 방법을 살펴본다.

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