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이름:이미정

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2021년 4월 <빅데이터 마이닝 3/e>

이미정

성균관대 전자전기컴퓨터 공학부 학사학위를, 한동대 정보통신공학 석사학위를 이수했다. 삼성전자 LSI 기술개발실 엔지니어로 시작해 오라클 미들웨어 사업부 컨설턴트로, 현재는 Splunk Korea 세일즈 엔지니어로 활동하고 있다. 역서로 『Pig를 이용한 빅데이터 처리 패턴』(에이콘, 2014), 『Splunk 6 핵심기술』(에이콘, 2015), 『파이썬으로 배우는 대규모 머신러닝』(에이콘, 2017), 『Splunk 7 에센셜』(에이콘, 2019)이 있다.  

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저자의 말

<빅데이터 마이닝> - 2017년 2월  더보기

빅데이터에서 '빅'이 의미하는 양만큼 실제로 엄청난 대규모 데이터들이 생성됨에 따라 이들을 처리하고 분석하기 위한 요구사항들이 늘어갔으며, 어느 하나의 기술로 이를 해결할 수는 없었으므로 학문 간 통합은 필수적이었다. 학문 간 통합에 대한 시도는 오래 전부터 있어왔으나, 지금처럼 그 시도가 빛을 발하는 시기는 없었던 듯하다. 통계학과 전산학, 데이터 마이닝이라는 학문의 기초가 수학이라는 점을 고려해보면, 이들 간의 통합을 통해 난제를 해결하고 있는 지금의 현상은 어쩌면 필연적인 결과인지도 모른다. 이를 가능하게 한 기술로서 하둡Hadoop을 언급하지 않을 수 없다. 이 책의 번역에 한창 열을 올리고 있을 때와 비교하면 하둡의 인기가 예전만 하지 못한 것이 사실이지만, 그 누구도 빅데이터 처리의 핵심 기술이며 지금도 여전히 그러한 하둡의 중요성과 영향력을 부인하지는 못할 것이다. 이 책이 맵리듀스MapReduce를 기반으로 데이터 처리 방법을 설명하는 이유가 바로 이것이다. 통계, 전산, 데이터 마이닝 기법에 대한 학문적 기초가 없다면 갑자기 등장하는 생소한 용어들에 멈칫하게 될 순간이 많을 것이다. 그럴 때마다 해당 용어를 찾아 내용을 이해한 후 넘어가는 것도 좋고, 일단 전체적인 맥락을 이해한 후 세부적인 용어들을 정리하는 것도 좋다. 어찌 됐든 빅데이터 마이닝을 위해 이 책을 펼친 독자 여러분을 응원하며, 이를 통해 한 단계 성장하는 학생, 엔지니어, 실무자가 되길 바란다. 역자로서 용어 선택에 고심이 많았다. 통계학은 그렇다 치더라도 전산학과 데이터 마이닝에서 사용되는 용어 대부분은 한글로 번역했을 때 의미가 퇴색되거나 더 어려워지는 경우가 많았기 때문이다. 따라서 한글을 우선으로 하되, 해당 용어가 실무에서 영어로 더 많이 사용된다면 굳이 한글로 번역하지 않고 음역했다. 'clustering'을 '클러스터링'으로 번역한 예가 대표적이다. 실무에서는 아무도 '클러스터링'을 '군집화'라고 하지 않는다.

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