이 전자책은 빅데이터 분석을 처음 접하는 독자들, 특히 새로운 수익 창출을 원하거나 은퇴 이후의 삶을 더 풍요롭게 만들고자 하는 이들에게 실질적이고 실용적인 가이드를 제공하고자 한다. 인공지능과 데이터 기반의 시대, 빅데이터 분석에 도전하는 일은 앞으로 다가올 변화를 이끌어가는 가장 중요한 자산이 될 것이다.

목차

서문

1장. 빅데이터의 기본 개념

1.1 빅데이터란 무엇인가
1.2 빅데이터의 3V: 볼륨, 속도, 다양성
1.3 왜 빅데이터가 중요한가?
1.4 빅데이터와 일반 데이터의 차이

2장. 빅데이터가 활용되는 분야

2.1 헬스케어와 의료
2.2 마케팅과 고객 분석
2.3 스마트 시티와 환경 관리
2.4 금융과 리스크 관리
2.5 소셜 미디어와 여론 분석

3장. 데이터 수집 방법과 유형

3.1 정형 데이터와 비정형 데이터
3.2 데이터 수집 방식: 웹 크롤링, 설문조사, IoT 데이터 등
3.3 데이터의 저장: 데이터베이스와 클라우드
3.4 개인정보 보호와 윤리

4장. 데이터 전처리 (Cleaning and Preprocessing)

4.1 데이터 전처리의 중요성
4.2 데이터 정제: 결측값과 이상값 처리
4.3 데이터 변환과 표준화
4.4 데이터 시각화의 기본 개념

5장. 데이터 분석 기법

5.1 기초 통계 분석
5.2 머신러닝의 기초: 지도 학습과 비지도 학습
5.3 데이터 마이닝의 개념과 기법
5.4 빅데이터 분석 도구 (Python, R 등)

6장. 빅데이터 분석의 실제 사례

6.1 고객의 구매 패턴 분석
6.2 교통량 예측과 도시 관리
6.3 SNS 감정 분석을 통한 여론 파악
6.4 코로나19와 같은 전염병 확산 예측

7장. 빅데이터 분석 도구 및 활용법

7.1 Python을 활용한 데이터 분석
7.2 R을 활용한 데이터 시각화
7.3 빅데이터 관리 도구: Hadoop과 Spark
7.4 SQL을 활용한 데이터베이스 쿼리

8장. 빅데이터와 AI의 결합

8.1 빅데이터와 인공지능의 관계
8.2 AI로 빅데이터 활용하기: 이미지 인식, 자연어 처리
8.3 빅데이터와 AI를 통한 미래 예측

9장. 빅데이터의 한계와 윤리적 문제

9.1 빅데이터의 한계와 어려움
9.2 개인정보 보호와 데이터 윤리
9.3 빅데이터와 사회적 책임

10장. 미래의 빅데이터 분석과 직업

10.1 빅데이터 분석가의 역할과 필요 능력
10.2 빅데이터의 미래 전망
10.3 빅데이터 관련 직업과 커리어 패스

11장. 비전공자를 위한 빅데이터와 인공지능 공부 방법론

11.1 기본 개념 이해하기: 데이터와 인공지능의 기초
11.2 온라인 학습 플랫폼과 리소스 활용하기
11.3 실습 프로젝트와 커뮤니티 참여로 경험 쌓기

맺음말