Name: 실무자를 위한 그래프 데이터 활용법
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실무자를 위한 그래프 데이터 활용법

그래프를 그리면 세상이 보인다, 그래프 씽킹으로 시작하는 그래프 데이터베이스 사용 안내서

데니즈 고즈넬, 마티아스 브뢰헬러 저 / 우정은 역 | 한빛미디어 | 2022년 05월 10일 | 원제 : The Practitioner's Guide to Graph Data

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발행일	2022년 05월 10일
쪽수, 무게, 크기	448쪽 \| 18323530mm

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전반적인 상태 새 상품에 가까움 겉표지 변색 없음, 얼룩 없음 낙서 없음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 있음 책등, 책배, 책아래위 변색 없음, 얼룩 없음 낙서 없음, 닳은 흔적 없음 책등 접힌 흔적 없음	전반적인 상태 거의 없음 내지(면지) 변색 없음, 얼룩 없음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적, 찢어진 부분 없음, 낙서 없음 제본탈착 없음
전반적인 상태 약간 헌 책 (사용감 약간 있음) 겉표지 희미한 변색 있음, 약간의 얼룩 있음 (1cm 내) 낙서 없음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 있음 접힌 흔적 있음 (1cm 내) 책등, 책배, 책아래위 희미한 변색 있음, 약간의 얼룩 있음 (1cm 내) 낙서 없음, 닳은 흔적 약간 있음 책등 접힌 흔적 없음	전반적인 상태 약간 있음 내지(면지) 변색 없음, 얼룩 없음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적 약간 있음 (5페이지 이내) 찢어진 부분 없음, 낙서 없음 제본탈착 없음
전반적인 상태 헌 책 (사용감 많이 있음) 겉표지 전체적으로 변색 있음, 얼룩 등 오염 있음 (2cm 내) 낙서 있음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 없음 접힌 흔적 있음, 래핑 흔적 있음 정가 및 ISBN이 동일한 도서이나 표지 이미지 다름 책등, 책배, 책아래위 전체적으로 변색 있음, 얼룩 등 오염 있음 (2cm 내) 낙서 있음, 닳은 흔적 있음 책등 접힌 흔적 있음	전반적인 상태 있음 내지(면지) 내지 변색 있음, 얼룩 있음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적 있음 (10페이지 이내) 찢어진 부분 있음 (1cm 내) 5페이지 이내 필기 및 밑줄 등 있음 (단, 참고서, 수험서는 매입불가) 제본탈착 없음 본문 읽기에 지장 없는 부록 및 구성품 없음 (세트도서 박스 등)
전반적인 상태 헌 책 (사용감이 많이 있고, 오염있음) 겉표지 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 심한 낙서 있음 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 책등, 책배, 책아래위 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 심한 낙서 있음 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 모서리 깨짐, 책등 파손 있음	전반적인 상태 많음 내지(면지)/부속물 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 전체적으로 구겨짐, 뒤틀림 있음 찢어진 부분 있음 (1cm 초과) 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 페이지 또는 글자 등의 인쇄 오류 있음 5페이지 초과 필기 및 밑줄 등 있음 제본탈착 있음 (낙장, 분책) 부속물 없음

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책소개

CHAPTER 1 그래프 씽킹 1.1 떠오르는 그래프 기술 1.2 그래프 씽킹이란 1.3 복잡한 문제를 해결하는 기술 선택하기 1.4 그래프 씽킹 여정 시작하기 CHAPTER 2 관계형에서 그래프 씽킹으로 2.1 2장 미리 보기: 관계형 개념을 그래프 용어로 변환하기 2.2 관계형과 그래프의 차이 2.3 관계형 데이터 모델링 2.4 그래프 데이터의 개념 2.5 그래프 스키마 언어 2.6 관계형 vs 그래프: 결정 고려 사항 2.7 마치며 CHAPTER 3 간단한 Customer 360 3.1 3장 미리 보기: 관계형 vs 그래프 3.2 그래프 데이터 기본 사용 사례: Customer 360(C360) 3.3 관계형 시스템으로 C360 애플리케이션 구현하기 3.4 그래프 시스템으로 C360 애플리케이션 구현하기 3.5 관계형 vs 그래프: 선택의 기로에 서 있다면 3.6 마치며 CHAPTER 4 이웃 탐색 개발 4.1 4장 미리 보기: 더 현실적인 C360 만들기 4.2 그래프 데이터 모델링 101 4.3 이웃 탐색 개발 세부 구현 4.4 기본적인 그렘린 탐색 4.5 고급 그렘린: 질의 결과 다듬기 4.6 개발 단계에서 제품 단계로 이동하기 CHAPTER 5 이웃 탐색 제품화 5.1 5장 미리 보기: 아파치 카산드라의 분산 그래프 데이터 이해하기 5.2 아파치 카산드라에서 그래프 데이터 사용하기 5.3 그래프 데이터 모델링 201 5.4 최종 제품 구현 5.5 더 복잡한, 분산 그래프 문제 CHAPTER 6 트리 사용 개발 6.1 6장 미리 보기: 트리 탐색, 계층 데이터, 순환 6.2 세 가지 예제로 살펴보는 계층, 중첩 데이터 6.3 용어의 숲에서 길 찾기 6.4 센서 데이터로 계층 구조 이해하기 6.5 개발 모드: 리프에서 루트로 질의하기 6.6 개발 모드: 루트에서 리프로 질의하기 6.7 시간 정보 확인 CHAPTER 7 트리 사용 제품화 7.1 7장 미리 보기: 분기 계수, 깊이, 간선의 시간 이해 7.2 센서 데이터의 시간 이해 7.3 분기 계수 이해 7.4 센서 데이터 제품 스키마 7.5 제품 모드: 리프에서 루트로 질의하기 7.6 제품 모드: 루트에서 리프로 질의하기 7.7 타워 장애 시나리오에 질의 적용하기 7.8 나무를 위해 숲 보기 CHAPTER 8 경로 찾기 개발 8.1 8장 미리 보기: 네트워크의 신뢰 수량화하기 8.2 세 가지 예제로 살펴보는 신뢰 8.3 경로 기초 개념 8.4 신뢰 네트워크에서 경로 찾기 8.5 비트코인 신뢰 네트워크로 탐색 이해하기 8.6 최단 경로 질의 CHAPTER 9 경로 찾기 제품화 9.1 9장 미리 보기: 가중치, 거리, 가지치기 이해하기 9.2 가중치 경로와 검색 알고리즘 9.3 최단 경로 문제에 알맞게 간선 가중치 정규화하기 9.4 최단 가중치 경로 질의 9.5 제품의 가중치 경로와 신뢰 CHAPTER 10 추천 개발 10.1 10장 미리 보기: 영화 추천 협업 필터링 10.2 추천 시스템 예 10.3 협업 필터링 소개 10.4 영화 데이터: 스키마, 로딩, 질의 검토 10.5 그렘린의 항목 기반 협업 필터링 CHAPTER 11 그래프의 간단한 개체 해석 11.1 11장 미리 보기: 여러 데이터셋을 하나의 그래프로 병합하기 11.2 다른 복잡한 문제 정의: 개체 해석 11.3 두 영화 데이터셋 분석하기 11.4 영화 데이터 매칭, 병합 11.5 거짓 긍정 해결 CHAPTER 12 추천 제품화 12.1 12장 미리 보기: 지름길 간선, 사전 계산, 고급 가지치기 기술 이해하기 12.2 실시간 추천용 지름길 간선 12.3 영화 데이터의 지름길 간선 계산하기 12.4 영화 추천 제품 스키마와 데이터 로딩 12.5 지름길 간선을 이용한 추천 질의 CHAPTER 13 마치며 13.1 이제 어디로 가야 할까 13.2 연락 주고받기

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저자 소개 (3명)

저 : 데니즈 고즈넬 (Denise Gosnell)

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데이터스택스(Datastax)의 최고 데이터 책임자(CDO). 2017년 데이터스택스에 합류해 세계에서 가장 큰 분산 그래프 애플리케이션을 개발하는 Global Graph Practice 팀을 만들고 이끌었다. 미국 국립과학재단 펠로로 테네시 대학교(University of Tennessee)에서 컴퓨터 공학 박사 학위를 취득했다. 그래프 알고리즘을 활용해 소셜 미디어 상호작용 기반으로 사용자 신원을 예측하는 ‘... 데이터스택스(Datastax)의 최고 데이터 책임자(CDO). 2017년 데이터스택스에 합류해 세계에서 가장 큰 분산 그래프 애플리케이션을 개발하는 Global Graph Practice 팀을 만들고 이끌었다. 미국 국립과학재단 펠로로 테네시 대학교(University of Tennessee)에서 컴퓨터 공학 박사 학위를 취득했다. 그래프 알고리즘을 활용해 소셜 미디어 상호작용 기반으로 사용자 신원을 예측하는 ‘소셜 지문(social fingerprinting)’ 개념을 만들고 연구했다.
주요 경력은 그래프 데이터 애플리케이션을 조사하고, 적용하고, 지지하는 것과 관련된다. 그래프 이론, 그래프 알고리즘, 그래프 데이터베이스와 관련한 특허를 출원하고 출판했으며, 이와 연계된 다양한 주제의 연사로도 활동한다. 데이터스택스에서 일하기 전에는 의료 산업에 근무하면서 허가형 블록체인, 그래프 분석과 데이터 과학에 적용하는 머신러닝 등의 소프트웨어 솔루션을 개발했다.

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저 : 마티아스 브뢰헬러 (Mattias Broecheler)

작가 파일

데이터스택스의 최고 기술 책임자(CTO)이며 수많은 연구 개발 경험을 보유한 기업가다. 혁신적인 소프트웨어 기술과 복잡한 시스템 이해를 집중적으로 연구한다. 그래프 데이터베이스, 관계형 머신러닝, 일반적인 빅데이터 분석 분야의 전문가로 유명하다. 린 방법론과 꾸준한 실험을 통해 지속적인 향상을 추구한다. 타이탄(Titan) 그래프 데이터베이스를 만들었고 아우렐리우스(Aurelius)를 설립했다. 데이터스택스의 최고 기술 책임자(CTO)이며 수많은 연구 개발 경험을 보유한 기업가다. 혁신적인 소프트웨어 기술과 복잡한 시스템 이해를 집중적으로 연구한다. 그래프 데이터베이스, 관계형 머신러닝, 일반적인 빅데이터 분석 분야의 전문가로 유명하다. 린 방법론과 꾸준한 실험을 통해 지속적인 향상을 추구한다. 타이탄(Titan) 그래프 데이터베이스를 만들었고 아우렐리우스(Aurelius)를 설립했다.

역 : 우정은

작가 파일

인하대학교 컴퓨터공학과를 졸업하고 LG전자, 썬 마이크로시스템즈, 오라클 등에서 모바일 제품 관련 개발을 했다. 뉴질랜드 웰링턴에 있는 Xero에서 모바일 앱을 개발하다가 현재는 DevOps 팀에서 새로운 인생을 즐기고 있다. 2010년 아이폰의 매력에 빠져들면서 번역과 개발을 취미로 삼고 꾸준히 서적을 번역한다. 옮긴 책으로는 『플러터 인 액션』, 『처음 배우는 스위프트』, 『실전 자바 소프트웨어 개발』, 『모... 인하대학교 컴퓨터공학과를 졸업하고 LG전자, 썬 마이크로시스템즈, 오라클 등에서 모바일 제품 관련 개발을 했다. 뉴질랜드 웰링턴에 있는 Xero에서 모바일 앱을 개발하다가 현재는 DevOps 팀에서 새로운 인생을 즐기고 있다. 2010년 아이폰의 매력에 빠져들면서 번역과 개발을 취미로 삼고 꾸준히 서적을 번역한다. 옮긴 책으로는 『플러터 인 액션』, 『처음 배우는 스위프트』, 『실전 자바 소프트웨어 개발』, 『모던 자바 인 액션』, 『실무자를 위한 그래프 데이터 활용법』(이상 한빛미디어) 등이 있다.

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