[독서]빅데이터를 지탱하는 기술 | 니시다 케이스케

빅데이터의 취급이 어려운 이유데이터 처리에 수고와 시간이 걸린다.데이터의 분석 방법을 모른다.데이터가 있어도 그 가치를 창조하지 못하면 의미가 없고, 지식이 있어도 시간을 많이 소비한다면 할 수 있는 것이 한정됨→ 위 두 가지를 갖춰야 비로소 가치 있는 정보를 얻을 수

빅데이터 기술이 기존의 데이터 웨어하우스와 다른 점은 다수의 분산 시스템을 조합하여 확장성이 뛰어난 데이터 처리 구조를 만든다는 점이다. 여기서 그 차이점에 관해 설명한다. 빅데이터의 파이프라인은 어디에서 데이터를 수집하여 무엇을 실현하고 싶은 지에 따라 변화한다. 처

—인기 언어인 파이썬과 데이터 프레임일반적인 데이터 수집방법파일 서버에서 다운로드인터넷 경유의 API(원시 데이터 그대로는 BI 도구로 읽을 수 없어 \*\*전처리\*\*가 필요한 데이터도 있음)이때 가장 많이 사용하는 것이 스크립트 언어이다.데이터 분석 분야에서 자주

'데이터의 탐색'에 있어서 중요한 것은 우선 큰 그림을 파악한 후에 점차 세부 사항으로 깊이 들어가는 것이다. 1. 스프레드시트에 의한 모니터링 --프로젝트의 현재 상황 파악하기 데이터를 살펴보고 싶을 때 이용하는 것이 애드 혹 분석이라면, 보다 계획적으로 데이터의