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빅데이터 커리어 가이드북 상세페이지

컴퓨터/IT IT 비즈니스

빅데이터 커리어 가이드북

소장종이책 정가20,000
전자책 정가30%14,000
판매가14,000
빅데이터 커리어 가이드북 표지 이미지

빅데이터 커리어 가이드북작품 소개

<빅데이터 커리어 가이드북> 빅데이터 시대, 직업의 탄생!
매일같이 4차 산업혁명이 화제가 되고 있는 가운데, 혁신적인 인공지능 기술이 끊임없이 발표되고 있습니다. 이에 발맞춰 많은 기업이 빅데이터 인력을 모집하고 있지만, 아직까지 빅데이터가 무엇인지 그리고 빅데이터와 관련된 직업과 직무를 어떻게 정의하고 구분 지어야 하는지에 대한 논의는 계속 진행되고 있습니다. 이 책의 목표는 지금까지 누구도 알려 주지 않았던 빅데이터 직업과 직무를 마치 친구나 선후배에게 전해 듣는 것처럼 생생하게 경험하도록 도와주는 것입니다.


저자 프로필

조성준

  • 국적 대한민국
  • 학력 메릴랜드대학교 박사
    워싱턴대학교 석사
    서울대학교 대학원 석사
    서울대학교 산업공학과 학사
  • 경력 서울대학교 산업공학과 교수
    울대학교 데이터마이닝센터 센터장

2021.11.26. 업데이트 작가 프로필 수정 요청


저자 소개

ㆍ지은이 조성준
‘대한민국 최고의 데이터마이닝 전문가’이자 서울대학교 산업공학과 교수로, 서울대학교 산업공학과를 졸업하고 동 대학원에서 석사 학위를 받았다. 미국 워싱턴대학교에서 인공지능 연구로 석사 학위, 메릴랜드대학교에서 신경망과 기계학습 연구로 박사 학위를 받았다. 현재 서울대학교 데이터마이닝센터 센터장과 국무총리 산하 공공데이터전략위원회 공동위원장을 맡고 있으며, 정부3.0추진위원회 빅데이터전문위원장과 한국데이터마이닝학회 회장을 지냈다.

ㆍ지은이 김현용
현재 서울대학교 산업공학과 데이터마이닝 연구실에서 박사과정을 밟고 있으며, 파이낸셜 데이터옵스 기술 기반 스타트업 ㈜프리즘39의 대표를 맡고 있다. 서울대학교 응용생물화학부와 통계학과에서 학부 졸업한 후 AXA에서 프라이싱 스페셜리스트로 금융 데이터를 분석했다. 퇴사 후 서울대학교 산업공학과 데이터마이닝 연구실에서 석사 학위를 취득했으며, 데이터 기반 자동화 기술과 머신러닝 기술의 금융 분야 응용에 많은 관심을 갖고 있다.

ㆍ지은이 박서영
현재 펜실베이니아대학의 와튼스쿨에서 박사과정을 밟고 있다. 듀크대학에서 공공정책학 학사 학위를 받았고, 워싱턴 디씨의 부즈 알렌 해밀턴에서 컨설턴트로 근무했다. 당시 데이터마이닝에 관심을 갖게 돼 각종 온라인 강의로 독학했다. 이후 서울대학교 산업공학과에서 석사과정을 시작해 데이터마이닝 연구실에서 다양한 연구 개발 경험을 쌓았으며, 2021년 2월 석사 학위를 취득했다.

ㆍ지은이 안용대
현재 동형암호 기술 기반 스타트업 ㈜디사일로에서 데이터 사이언스팀 팀장을 맡고 있고, 세종대학교 호텔관광대학 호텔관광경영학과 LINC+ 관광플랫폼 D&M 트랙 연구 교수를 겸임하고 있다. 한국과학기술원 산업 및 시스템공학과를 학부 졸업한 후 현대중공업 조선사업기획부에서 3년간 근무했다. 퇴사 후 서울대학교 산업공학과 데이터마이닝 연구실에서 석·박사 통합과정으로 2021년 8월 박사 졸업했다. 대학원 과정 중에 쇼박스, LG전자, LS산전, 현대자동차 등 다양한 기업의 데이터 분석 관련 연구 과제에 참여했다.

ㆍ지은이 임성연
현재 서울대학교 산업공학과 데이터마이닝 연구실에서 석·박사 통합 과정을 밟고 있다. 영국 임페리얼 칼리지 런던에서 수학 학사 학위를 취득했고, 홍콩 HSBC에서 비즈니스 애널리스트, 홍콩 BNP 파리바에서 시스템 애널리스트로 근무했다. 금융 데이터와 머신러닝 기술에 대한 관심으로 다양한 연구 개발 활동을 이어가고 있다.

목차

첫째마당. 빅데이터 세상
 
1. 빅데이터의 등장
01 쌓이는 데이터
02 연산 기술의 발전
03 데이터 개방과 융합
 
2. 기업의 변화
01 기존 기업의 전환
02 새로운 기업의 출현
03 미래 기업의 모습
 
3. 빅데이터 직무를 정의하는 이유
01 직무 공고 현황
02 직무 정의
 
4. 직무별 개관
01 직무별 한 줄 설명
02 직무별 직무기술서
 
5. 케이스 스터디
01 빅데이터팀 구성
02 데이터베이스 구축과 시각화 도구 도입
03 분석 환경 설계 및 구축
04 고객 이탈 예측 모델 개발
 
둘째마당. 빅데이터 직무
 
1. 데이터 엔지니어
01 데이터 엔지니어의 업무
02 성공 요소
03 데이터 엔지니어 인터뷰 1
04 데이터 엔지니어 인터뷰 2
 
2. 데이터 애널리스트
01 데이터 애널리스트의 업무
02 성공 요소
03 데이터 애널리스트 인터뷰 1
04 데이터 애널리스트 인터뷰 2
 
3. 데이터 사이언티스트
01 데이터 사이언티스트의 업무
02 성공 요소
03 데이터 사이언티스트 인터뷰 1
04 데이터 사이언티스트 인터뷰 2
 
4. 데이터 리서처
01 데이터 리서처의 업무
02 성공 요소
03 데이터 리서처 인터뷰 1
04 데이터 리서터 인터뷰 2
 
5. 시티즌 데이터 사이언티스트
01 시티즌 데이터 사이언티스트의 업무
02 시티즌 데이터 사이언티스트 인터뷰
 
6. 데이터 기획자
01 데이터 기획자의 업무
02 데이터 기획자 인터뷰(데이터 앙트레프레너)
 
셋째마당. 빅데이터 지식
 
1. 예비 빅데이터 전문가를 위한 지식
01 빅데이터 지식 마당 활용법
02 공부 자료 활용법
 
2. 빅데이터 프로젝트
01 문제 정의
02 데이터 수집 및 이해
03 데이터 분석과 모델링
04 배포 및 적용
 
3. 시각화
01 시각화의 유형
02 공부 자료
 
4. 데이터 분석 소프트웨어
01 이렇게 공부하세요
02 데이터 분석 소프트웨어
 
5. 웹 크롤링
01 웹 크롤링 기법
02 공부 자료
 
6. 프로그래밍
01 이렇게 공부하세요
02 프로그래밍 언어
03 자료 구조와 알고리즘
04 공부 자료
 
7. 수학 및 통계학
01 이렇게 공부하세요
02 수학
03 통계학
04 정보 이론
05 공부 자료
 
8. 머신러닝
01 이렇게 공부하세요
02 머신러닝
03 지도학습
04 지도학습 프로세스
05 지도학습 기법
06 비지도학습
07 비지도학습 프로세스
08 비지도학습 기법
09 강화학습
10 강화학습 프로세스
11 강화학습 기법
12 머신러닝 패키지
13 공부 자료
 
9. 데이터 파이프라인 및 클라우드
01 데이터 파이프라인
02 클라우드
 
 
넷째마당. 빅데이터 취업
 
1. 빅데이터 직업 시장
01 빅데이터 직업 시장에 참여하기
02 직무 정하기
03 산업 도메인 정하기
04 적합한 회사 찾기
 
2. 준비 활동
01 인턴십
02 연구 경험
03 데이터 분석 대회(공모전)
04 프로젝트 경험(개인 경험)
05 인사이트 도출 훈련
06 링크드인과 깃허브로 온라인 프로필 관리하기
07 헤드헌터와의 관계 관리하기
 
3. 취업 절차
01 국내 취업 절차 알아보기
02 해외 취업 절차 알아보기


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