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목차 MACHINE LEARNING FOR DATA ANALYSIS

1장 인공지능과 머신 러닝 015

1.1 인공지능이란? 016
1.1.1 현재의 요괴 ‘인공지능’ 016
1.2 BI는 AI 꿈을 꾸는가? 020
1.2.1 비즈니스를 뒷받침하는 AI와 머신 러닝 엔지니어 020
1.3 지금의 인공지능=지능? 023
1.3.1 인공지능이 데이터 분석을 하는 날 023
1.4 마무리 025

2장 데이터 분석 처리를 위한 기반 기술 027

2.1 하둡: 대규모 데이터를 처리하는 인프라 028
2.1.1 하둡이란? 028
2.1.2 맵리듀스 처리 029
2.2 하이브: 하둡에서 더욱 쉽게 데이터를 처리 032
2.2.1 하이브란? 033
2.3 프레스토: 고속 데이터 처리 037
2.3.1 프레스토란? 037
2.4 스파크: 더 빠른 분산 처리 환경 039
2.4.1 스파크란? 040
2.5 하둡과 관련된 기타 미들웨어 042
2.5.1 하둡 관련 기타 미들웨어 042
2.6 다양한 하둡 디스트리뷰션 049
2.6.1 하둡 디스트리뷰션이란? 049
2.7 BI 도구: 처리한 데이터를 시각화 052

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