빅 데이터, 어떻게 활용할 것인가

1장 빅 데이터의 최근 동향
빅 데이터란 무엇인가?
빅 데이터는 어떤 모습인가?
실제 응용
아파치 하둡이란 무엇인가?
하둡의 핵심: MapReduce
하둡을 받치는 기둥: HDFS, MapReduce
프로그래밍 능력의 향상: Pig, Hive
데이터 액세스 향상하기: HBase, Sqoop, Flume
조정과 워크플로: Zookeeper, Oozie
관리 및 배포: Ambari, Whirr
기계 학습: Mahout
하둡 사용하기
빅 데이터가 큰 이유는 무엇인가 ; 디지털 신경계
외골격에서 신경계까지
변화의 로드맵
다가오는 디지털 신경계, 그 준비는?

2장 빅 데이터의 도구, 기법, 전략
대단한 데이터 제품 디자인하기
목표 기반 데이터 제품
모델 어셈블리 라인: 의사결정 최적화 사례
추천 시스템의 드라이브트레인 접근법
평생 고객 가치 최적화하기
물리적 데이터 제품의 베스트 프랙티스
데이터 제품의 미래
대단한 기계 학습 제품을 만들려면 무엇이 필요한가
기계 학습의 발전 추이
흥미로운 문제는 손만 뻗는다고 해서 잡히는 것이 아니다
문제 정의하기

3장 빅 데이터의 응용
스프레드시트에 얽힌 이야기
대시보드에 관한 단상
전체 인터뷰
천문학 문헌 마이닝하기
로버트 심프슨과의 인터뷰: 프로젝트의 배경과 앞으로의 과제
틈새 과학
데이터의 어두운 면
디지털 출판
개인 정보 보호

4장 빅 데이터에서 주시해야 할 것들
빅 데이터는 우리 세대의 인권 문제: 그러나 우린 그런 줄도 모르고 있다
빅 데이터의 세 가지 종류
기업 BI 2.0
토목공학
고객 관계 최적화
곤두박질
자동화 과학, 딥 데이터, 정보의 역설
(반)자동화 과학
딥 데이터
정보의 역설
빅 데이터 솔루션의 난제
시각화 비평의 균형 잡기
시각화 생태계
니즈의 비합리: 패스트푸드와 근사한 저녁 식사 사이
비평의 성장
최종 생각

5장 빅 데이터와 의료 서비스
의료 서비스 분야의 워너메이커 문제 해결하기
한층 효율적인 의료 산업을 위해
더 많은 데이터, 더 많은 데이터 소스
치료 결과에 비용 지급하기
데이터를 사용 가능하게 하기
우리가 원하는 의료 시스템 구축하기
파자드 모스타샤리 박사의 e환자를 위한 건강 정보 인프라 구축
존 윌뱅크스, 건강 데이터 공용체의 리스크와 보상에 대해 논하다
에스더 다이슨이 바라본 건강 데이터, ‘선점하는 의료 서비스’와 차세대 신성장 동력
데이터와 케어 제공자의 결합은 아툴 가완데 박사에게 의료 분야의 희망이다
의료 서비스 제공자가 듣지 말아야 할 의료 개혁의 5대 요소
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